Context、RAG、Memory 不是互斥，而是互补上下文工程用于会话即时优化，RAG用于把权威文档注入生成，长期记忆用于跨会话个性化

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一、Context/RAG/Memory 一表说明

维度	上下文工程	RAG	长期记忆
本质	控制输入 → 激活模型内在能力	引入外部证据 → 抑制幻觉	持久化状态 → 构建个体认知
数据	会话内示例/摘要	外部文档库	用户历史/事件/偏好
持久性	临时（策略可存）	文档持久，检索临时	持久+衰减+删除
检索	规则/摘要压缩	向量+BM25+重排	向量+时间+标签检索
成本	低	中（检索+重排）	高（存储+合规+维护）
延迟	几乎无	中~高	中（取决于索引）
核心价值	快、准、可控	真、可溯	个性、连续、忠诚
致命风险	上下文窗口耗尽	检索出错 = 生成出错	错误记忆 = 信任崩塌
一句话定位	上下文是有限有形状的容器	检索是显微镜	记忆是大脑皮层

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上下文工程让你“说对话”，RAG让你“说对事”，长期记忆让你“记得谁在说话”

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1.1 常见实现

1.1.1 步骤

1.先用上下文工程 —— 0成本提效，先跑通闭环

2.再上RAG —— 只对关键文档启用，避免全库检索

3.最后建记忆 —— 仅存“用户身份+关键状态+偏好”，非全部对话

4.缓存+压缩+遗忘 —— 成本杀手三件套

5.隐私即设计 —— GDPR（欧盟标准真是严格）不是补丁，是架构底座

1.1.2 工具

类型	工具
上下文	LangChain（模板）、PromptLayer
RAG	LlamaIndex + Chroma/FAISS + GPT-4-turbo
记忆	Redis（键值）、Pinecone（向量）、Zep（带策略）

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1.2 特殊说明：Context 与 Prompt 的关系

Context 是数据，Prompt 是指令，我们给模型的不是“所有信息”，而是“怎么用关键信息”

维度	Context（上下文）	Prompt（提示）
本质	原始数据（what）	控制逻辑（how + format + constraint）
来源	检索、记忆、API、历史对话	模板 + 上下文摘要 + 用户问题
目标	提供证据	指导推理、格式、引用、优先级
处理重点	召回质量、去重、摘要、隐私过滤	模板稳定、token 节约、来源标注、指令清晰
存储	长期可存（向量库/知识图谱）	动态构造，模板缓存，实例不存
风险	过时、冗余、冲突、泄露	指令模糊、token 超限、角色混淆、注入攻击

1.2.1 用示例说明差异

示例：会议议程生成（真实工程流）

用户问：

“生成下周会议议程，基于上次记录和政策文档，标注来源。”

▶ Context（原材料池，非直接输入）

●记忆_2024-05-10：上次会议“预算审批延迟”

●RAG_003：《差旅报销政策v3》第2条：“超5k需CTO审批”

●API_日程：张三 6/3 14:00–15:00 忙

●冗余原文：2000字会议纪要全文 （不进 prompt）

▶ Prompt（最终输入模型的文本）

你是一个专业会议助理。输出格式严格为：

1. 每项议程：【标题】（来源：记忆_X / 文档_Y）
2. 总时长≤30分钟
3. 冲突时间自动跳过
4. 无来源内容，禁止生成

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二、Context/RAG/Memory 在有限资源下的取舍

2.1 原则

●Context/RAG/Memory → 对应 可控性 | 可验证性 | （记忆）连续性

●可控性 | 可验证性 | 连续性 → 先选其二，三者全满必“费钱&费事&费人”

●限制：上下文窗口、语义冲突、延迟成本、合规摩擦

●三者全部进步，需要技术底层全面革新

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2.2 每对组合 = 一种系统架构

组合	核心策略	放弃什么	适用场景
可控 + 可验证	严格Prompt + 白名单RAG	长期记忆	合规问答、法律/金融审计
可控 + 记忆	策略化摘要回填 + 信任分级	极致事实验证	个人助理、CRM、项目跟踪
可验证 + 记忆	分层检索 + 冲突打分 + UI溯源	输出精确控制	医疗/金融顾问助手

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记忆是“主观历史”，RAG是“客观事实”，可控是“规则约束”——三者在语义层天然对抗

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2.3 折中的办法 - 是“逼近”，不是“解决”

1.分层召回：先记忆，再RAG，择优注入（不全塞）

2.动态摘要：记忆压缩为语义标签，减少token消耗多反而质量下降（也是一种通胀）

3.可信度引擎：给每条证据打分（来源权威性 + 时间新鲜度 + 用户确认）

4.异步预载：后台缓存高频记忆/文档，不卡用户响应

5.后处理控制：模型输出后，用规则层过滤/重写，保留可控性

所有方案共性：不追求“同时全量”，而追求“智能选择”

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2.4 产品在一定条件下，实现“可接受解”的路线图

阶段	优先级	动作
MVP	控制 + 可验证	无记忆，RAG+模板，100%可审计
成长期	控制 + 记忆	可控摘要记忆，禁用自动RAG回填
成熟期	可验证 + 记忆	多源融合 + 冲突提示 + 用户决策UI

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永远保留一层策略审计层（极大可能性是类Excel的产品呈现形式） —— 即使选了“可验证+记忆”，也别让模型自由发挥。

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三、Context/RAG/Memory 三元结构

**S = (C, R, M)**—— 会话上下文、外部证据、长期记忆 ——三者并行检索 → 融合裁剪 → 有痕写回

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3.1 伪代码表示核心流程和接口

用户提问 → 并行查C/R/M → 按分数和token预算裁剪 → 拼成带来源的prompt → 生成 → 选中结果触发写M（需确认）

3.2 示例说明 Context/RAG/Memory

客服+产品手册+个人偏好场景

●
●
●
markdown
[SYSTEM]
你是一个智能客服助手。回答必须：
- 仅使用下方标注来源的信息
- 无法确认时，回答“根据现有信息无法确定”
- 每个结论后标注来源（如：记忆_3 / 文档_P12）
- 避免重复、避免假设、避免情感化语言

[USER]
用户问题：{user_query}

[CONTEXT]
--- 记忆_1（用户偏好） ---
{user_preference_summary}
--- 文档_P12（产品手册） ---
{doc_snippet_1}
--- 文档_P15（FAQ） ---
{doc_snippet_2}
--- 记忆_5（历史工单） ---
{ticket_summary}
--- （最多再加1条top-k检索结果） ---

请按上述信息作答，不要扩展。

回填优先级策略：

1.用户偏好（影响语气/定制）

2.当前问题直接相关文档

3.历史相似工单

4.RAG 检索 top-k（仅当匹配度 > x）

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