这是一个随着大语言模型（LLM）兴起而变得越来越重要的概念，可以说是Prompt Engineering（提示词工程）的进阶和扩展。

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1. 核心定义：什么是 Context Engineering？

Context Engineering（上下文工程） 指的是为了引导大语言模型生成最符合期望的输出，而系统地设计、构建和管理提供给模型的上下文信息（Context）的艺术和科学。

简单来说，它解决的是这个问题：“除了当前的指令（Prompt），我还应该给模型‘看’些什么信息，才能让它更好地理解我的意图并完成任务？”

· Prompt（提示）：是你想让模型做的事情（指令）。
· Context（上下文）：是你为模型完成任务所提供的背景信息、参考资料和约束条件。

Context Engineering 就是巧妙地组合 Prompt 和 Context，以达到最佳效果。

2. 为什么 Context Engineering 如此重要？

LLM（如 GPT-4）本质上是一个基于上下文进行预测的系统。它没有长期的记忆，每一次对话或请求，它所拥有的全部信息就是你本次提供的上下文窗口内的内容。因此，上下文的质量直接决定了模型输出的质量。

其重要性体现在：

1. 突破模型的知识局限：模型的训练数据有截止日期，且可能不包含你的私有数据。通过上下文，你可以为模型“注入”它不知道的新知识（如公司内部文档、最新新闻等）。

2. 控制输出风格和格式：你可以通过在上下文中提供示例（Few-shot Learning），精确地告诉模型你希望它用什么风格（正式、口语化）、什么结构（JSON、Markdown、纯文本）来回答。

3. 引导复杂推理过程：对于逻辑推理、数学计算或复杂决策任务，通过在上下文中提供“思维链”（Chain-of-Thought）示例，可以引导模型一步步思考，得出更准确的答案。

4. 减少“幻觉”：当模型拥有充足且相关的上下文事实依据时，它凭空编造错误答案的可能性会大大降低。

5. 实现个性化：通过在上下文中提供用户的历史对话、偏好设置等信息，可以让模型的回答更加个性化，实现更自然的多轮对话。

6. Context 的主要类型和提供方式

上下文信息可以通过多种方式提供给模型，常见的有：

类型 描述 示例
指令（Instruction） 直接、明确的命令。这是最核心的Prompt。 “总结以下文章。”
示例（Examples） 少样本学习（Few-shot Learning），提供输入输出的例子来示范任务。 （输入：“我喜欢这个电影”， 输出：“情感：正面”）
参考文档（Reference Documents） 提供模型回答问题所需的外部知识。 一篇长的PDF报告、网页内容、数据库查询结果。
对话历史（Conversation History） 在多轮对话中，之前的问答记录构成了最重要的上下文。 用户：“什么是光合作用？” -> AI：回答… -> 用户：“它和呼吸作用有什么区别？”
系统提示（System Prompt） 在对话开始时设定的高级指令，用于定义AI的角色、目标和行为约束。 “你是一个乐于助人且无害的AI助手。你的回答应该简洁准确。”
工具和API的返回结果 当AI调用外部工具（如计算器、搜索引擎、代码执行器）后，这些工具的结果会成为新的上下文。 用户：“123*456等于多少？” -> AI调用计算器 -> 将结果“56088”作为上下文 -> AI：“结果是56088。”
结构化数据 提供表格、JSON、XML等结构化数据供模型分析或参考。 “根据下面的销售数据表格，生成一份总结报告：…”

4. Context Engineering 的核心技术与策略

a) 少样本学习（Few-Shot Learning）

在Prompt中提供几个任务示例，让模型通过类比来学习如何完成新任务。

请将中文翻译成英文。
示例1： 输入：你好 -> 输出：Hello
示例2： 输入：今天天气真好 -> 输出：The weather is nice today.
新输入： 我饿了

模型很可能输出：I am hungry

b) 思维链（Chain-of-Thought, CoT）

在上下文中展示一个逐步推理的示例，引导模型进行复杂推理。

问题：一个食堂有23个苹果，如果他们用了20个又买了6个，现在有多少个？
推理：他们最初有23个。用了20个，所以剩下 23 - 20 = 3个。然后又买了6个，所以现在有 3 + 6 = 9个。答案是9。
问题：一个房间里有10个人，走了4个人，又来了3个人，现在有几个人？
推理：

模型会模仿逐步推理：走了4个人，所以剩下 10 - 4 = 6个人。又来了3个人，所以现在有 6 + 3 = 9个人。答案是9。

c) 角色设定（Role Playing）

在系统提示或上下文开头明确设定模型的角色。

【系统提示：你是一名经验丰富的 cybersecurity 专家，擅长用通俗易懂的语言向非技术人员解释复杂概念。】
用户：请给我解释一下什么是“零信任”架构。

模型会以网络安全专家的口吻和视角来组织答案。

d) 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）

这是Context Engineering最典型的应用。其核心流程是：

1. 检索（Retrieve）：当用户提出问题后，系统先从海量知识库（向量数据库）中检索出与问题最相关的文档片段。
2. 增强（Augment）：将这些检索到的文档片段作为上下文，与用户的原始问题组合成一个新的、信息丰富的Prompt。
3. 生成（Generate）：将组合好的Prompt发送给LLM，让模型基于提供的上下文生成答案。

这种方式完美结合了外部知识源的准确性和LLM强大的语言生成能力。

5. 最佳实践与常见陷阱

最佳实践：

1. 相关性优先：确保提供的上下文与任务高度相关，无关信息会干扰模型。
2. 位置很重要：关键信息（如指令、主要问题）放在上下文的最开头或最末尾，因为模型对这两个位置的注意力更高。
3. 清晰的结构：使用分隔符（如 ###， “”"， —）来清晰地区分指令、上下文和问题。例如：基于以下文章：<文章内容>。请总结文章大意。
4. 迭代优化：不断测试和调整你的上下文设计（A/B测试），观察什么样的上下文能带来最好的输出。

常见陷阱：

1. 上下文过长（Context Overflow）：超过模型的上下文窗口限制（Token数限制），会导致开头的信息被“遗忘”。
2. 信息冲突：如果提供的上下文中包含相互矛盾的信息，模型可能会感到困惑，输出不可预测的结果。
3. 垃圾进，垃圾出（Garbage In, Garbage Out）：如果提供的上下文质量低下、充满错误，模型的输出也大概率会出错。
4. 意外泄露：在共享或记录日志时，不小心将敏感的上下文信息（如私有数据、系统提示）泄露给了用户。

总结

Context Engineering 是解锁大语言模型真正潜力的关键。它不再是简单地问问题，而是转变为如何为模型精心策划和搭建一个信息生态系统，使其在这个系统内能够最大程度地发挥其能力。

随着模型上下文窗口的不断增大（从4K到100K，甚至更长），Context Engineering 的重要性只会与日俱增，成为AI应用开发者必须掌握的核心技能。它推动AI从“什么都懂一点但可能不深”的通才，向“在特定领域拥有深厚专业知识”的专家转变。