作为一个走在科技前沿的弄潮儿，最近AI大模型的热度简直爆炸！ 但你有没有发现，有时候大模型回答得不尽如人意？ 那很可能就是因为你还没掌握“上下文工程”（Context Engineering）的奥秘！

别担心！今天给大家带来一份超实用的“上下文工程速查指南”！ 赶紧收藏起来，免得以后需要的时候就找不到了！

什么是“上下文工程”？

简单来说，它就是一套“调教”AI的秘籍！通过结构化我们的输入信息（比如：给AI的指令、历史对话、参考资料等等），让AI（尤其是大语言模型LLMs）能更准确、更相关、更连贯地给出我们想要的输出！再也不是随便问问碰运气啦！

核心组件

上面的图片里把上下文工程的组件拆解得超清晰，我来给大家划一下重点！

1. **指令/系统提示 (Instructions / System Prompt)：**告诉它是什么角色，要做什么任务。比如：“你是一位专业的时尚顾问，请为我搭配一套通勤装。” 一开始就明确目标，AI才能精准服务
2. 状态/历史 (State / History)： 记录你的对话历史，让AI记住你们聊过什么，保持对话的连贯性，超级智能有木有！
3. 用户提示 (User Prompt)： 就是你问AI的那个问题或请求啦！这是驱动AI回答的核心！
4. 长时记忆 (Long-Term Memory)： AI能记住你的偏好、习惯，甚至之前产生过的结果！越用越懂你！
5. 检索信息 (RAG - Retrieved Information)： 这个超强大！AI能从外部资料库、文档里“学习”新知识，保证回答的准确性和全面性！
6. 可用工具 (Available Tools)： 想象一下，AI也能用计算器、插件！瞬间提升AI能力上限，不再只是文字游戏！
7. 结构化输出 (Structured Output)： 让AI给你特定格式的答案，比如JSON、表格！方便后续自动化处理，效率飙升！

上下文工程的流程如下：

1. 用户输入查询： 你提出问题。
2. AI预定义指令 + 短时记忆： AI根据你给的指令（设定）和当前对话（短时记忆）来理解你的意图。
3. 长时记忆 + 检索信息 + 可用工具： AI结合你的历史偏好、外部知识库和各种工具，进行综合分析。
4. 结构化输出： 最后给出你想要的结果！

学会了上下文工程，你就等于拿到了与AI高效沟通的“金钥匙”！快去试试看，让你的AI助手变得更聪明、更给力吧！

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