最近AI圈又开始炒作新名词了，这次轮到"Context Engineering"（上下文工程）。说起来你可能不信，这个概念的走红，竟然源于一位数据库创始人对RAG的吐槽。

Chroma（开源向量数据库）的创始人Jeff Huber在最近的访谈里放了个大招："我们公司从来不用RAG这个词。"这话一出，估计不少刚把"RAG专家"写进简历的同学心里一紧。

但他说得确实有道理。今天咱们就来聊聊：为什么RAG这个概念问题很大？Context Engineering到底是个什么东西？以及为什么你用GPT-4处理长文本时总感觉它"失忆"？

RAG：被过度包装的简单概念

先坦白说，我自己也曾经是RAG的"受害者"。刚开始接触时，总觉得这词儿特高级，又是检索又是生成，听着就复杂。直到后来深入做项目才发现——这不就是把搜索结果喂给大模型吗？

Jeff Huber的批判一针见血：“RAG把检索、生成、结合三个不同概念硬拼在一起，结果特别让人困惑。后来市场上还把它包装成’拿Embedding做一次向量搜索’，这理解也太肤浅了。”

说白了，RAG本质上就是"搜索+生成"的组合，但被包装成了一个神秘概念。这就像把"吃饭+睡觉"硬凑成一个新词"EatSleep"，然后告诉你这是革命性突破——听着唬人，其实没啥新东西。

更麻烦的是，这种概念混乱让开发者走了不少弯路。很多团队以为搞个向量数据库，做个Embedding搜索，就叫"实现RAG了"。结果呢？用户问复杂问题时，模型要么答非所问，要么直接忽略关键信息。

问题出在哪儿？答案可能藏在一个你没听过的现象里——Context Rot（上下文腐烂）。

上下文腐烂：大模型的"失忆症"

你有没有遇到过这种情况：给GPT-4塞了一篇万字长文，让它回答里面的细节问题，结果它总能完美避开正确答案？不是模型笨，而是它得了"失忆症"。

Chroma团队做过一个实验：在多轮Agent交互中，当把完整对话窗口（包含大量历史Token）提供给模型时，明明写在上下文里的指令，竟然被模型完全忽视了。这就是所谓的"上下文腐烂"——随着Token数量增加，模型的注意力会分散，推理能力也会变弱。

最直观的证据来自他们发布的《Context Rot》技术报告。这张图对比了四款主流模型在不同输入长度下的性能衰减情况：

AI模型性能对比

如果用曲线下面积衡量整体表现，Claude Sonnet 4是表现最好的，其次是Qwen3-32B，而GPT-4.1和Gemini 2.5 Flash在上下文长度增加时衰减得更快。这也解释了为什么很多开发者偏爱Claude处理长文档——它的"记忆力"确实更好些。

但即便是表现最好的Sonnet 4，在输入Token超过8k后，性能也明显下降。这和厂商宣传的"百万Token上下文窗口"形成鲜明对比。说白了，现在的大模型就像个"短时记忆障碍患者"，给它太多信息，它反而记不住重点。

Context Engineering：解决"失忆"的关键

既然大模型有"失忆症"，那怎么让它记住关键信息？这就轮到Context Engineering登场了。

Jeff Huber对这个概念的定义很简单：**“在每一步生成时，决定上下文窗口里应该放什么的艺术。”** 听起来简单，但做起来学问大了。

举个例子：假设你要做一个法律助手AI，需要处理一份500页的合同。直接把整份合同喂给模型肯定不行（上下文腐烂），只挑几页又可能遗漏关键条款。这时候就需要Context Engineering：

1. 先筛选：用向量搜索+关键词搜索，从500页中挑出最相关的20页
2. 再重排：让大模型给这20页打分排序，选出Top 5
3. 后总结：对Top 5内容做摘要，控制在模型能有效处理的Token范围内

这就是上下文工程的核心思路——不是给模型更多信息，而是给它最需要的信息。

有意思的是，现在前沿开发者已经开始用大模型自己来做"重排"。传统做法是用专门的re-rank模型（比如CrossEncoder），但现在很多团队直接写个Prompt：“以下是10段文档，请按与问题’XXX’的相关性排序”，然后让GPT-4或Claude来打分。

Jeff Huber甚至预测：**“专门的re-rank模型未来会边缘化。随着大模型成本降低，暴力筛选会成为主流。”** 想想也是，当调用GPT-4的成本降到现在的百分之一，谁还会费劲去调参那些小众的re-rank模型呢？

未来方向：别再回自然语言了

聊到这里，你可能会问：有没有更优雅的解决方案？总不能每次都手动筛选信息吧？

Jeff Huber提到了两个很有意思的方向，可能会改变未来检索系统的形态：

第一个方向：持续检索（Continuous Retrieval）

现在的模式是"一次检索，一次生成"——先搜完所有信息，再让模型生成答案。但为什么不能"边生成边检索"？就像我们聊天时，想到什么不确定的就立刻去查手机。

已经有研究在尝试这种模式了。比如GitHub上那篇叫RAGAR的论文（名字确实不咋地），就教模型在生成过程中"随时暂停，去查资料"。如果这种技术成熟，模型回答问题的方式会更像人类专家——既不是全凭记忆，也不是一次性查完所有资料。

第二个方向：停留在Embedding空间

现在的流程是：文本→Embedding→检索→转回文本→喂给模型。这就像把中文翻译成英文，传过去再翻译回中文——多此一举，还损失信息。

未来的系统可能会全程在Embedding空间操作：直接对向量做运算、比较、组合，不需要再转回自然语言。这就像两个程序员直接用二进制交流，虽然人类看不懂，但效率极高。

当然这些都还在研究阶段，但给我们提了个醒：别被现在的技术框架限制想象力。五年后回头看，我们今天把文本转来转去的做法，可能就像当年用软盘传文件一样原始。

给开发者的3个建议

聊了这么多理论，最后给大家来点实在的。基于Chroma团队的研究和实践，如果你正在做需要处理长文本的AI应用，这三个建议可能帮你少走弯路：

1. 别迷信"大上下文窗口"

就算模型号称支持100万Token，也别真把100万Token塞进去。实验显示，超过8k Token后，模型性能就开始下降。最佳实践是把上下文控制在4k-8k Token，超过就分段处理。

2. 构建"黄金数据集"

Chroma团队发现，很多开发者有数据、有答案，但缺少"查询-片段"对。解决办法是让大模型根据文档片段生成合理查询，构建自己的评测集。几百条高质量样本，效果可能比十万条垃圾数据还好。

3. 试试"披萨派对标注法"

Jeff Huber分享了个接地气的做法：团队一起点个披萨，花几小时手动标注数据。别小看这种"土办法"，小而精的标注数据往往比大规模自动标注效果好得多。毕竟，AI再智能，也比不上一群懂业务的人一起讨论。

最后说两句

Context Engineering的走红，其实反映了AI开发的一个趋势：从追求酷炫概念，回归解决实际问题。RAG也好，上下文工程也罢，最终目的都是让AI更准确、更可靠地回答问题。

作为开发者，我们要警惕那些听起来高大上的术语。与其争当"RAG专家"，不如多花时间研究：用户真正需要什么信息？模型在什么情况下会"失忆"？如何用最简单的方法提升系统稳定性？

毕竟，能解决问题的技术，才是好技术。至于叫什么名字，没那么重要。

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