什么是上下文工程？

为什么大家都在谈论它？

今天我们来了解一下！

上下文工程正在迅速成为 AI 大模型应用新架构师/工程师的一项关键技能。它不再仅仅是巧妙地提示词，而是关于系统性地组织上下文。

目前存在的问题是：

大多数 AI 智能体（或大语言模型应用）之所以失败，并不是因为大模型本身不好，而是因为它们缺乏成功所需的正确上下文。

例如，一个典型的检索增强生成（RAG）工作流程通常是80%的检索和20%的生成。

所以：

好的检索即使搭配较弱的大语言模型也能奏效。

但糟糕的检索即使搭配最好的大语言模型也毫无用处。

如果你的 RAG 工作流程运行不畅，很可能是因为上下文检索出了问题。

同样地，大语言模型也不是心灵感应者。它们只能根据你提供的内容来工作。

上下文工程涉及创建动态系统，提供以下内容：

• 正确的信息
• 正确的工具
• 以正确的格式呈现

这能确保大语言模型能够高效地完成任务。

但为什么传统的提示词工程就不够用了呢？

提示词工程主要关注“魔法词汇”，期望通过巧妙的措辞获得更好的回应。

然而，随着 AI 应用变得越来越复杂，完整且结构化的上下文比巧妙的措辞重要得多。

上下文工程系统的4个关键组成部分是：

• 动态信息流：上下文来自多个来源，包括用户、之前的互动、外部数据以及工具调用。你的系统需要智能地将它们整合在一起。

  

• 智能工具访问：如果 AI 需要外部信息或操作，就给它合适的工具。将输出格式化，使其尽可能易于理解。

• 内存管理：

• 短期：总结长对话
• 长期：跨会话记住用户偏好

• 格式优化：简单明了的错误提示，总是比一大堆复杂的代码（比如：JSON 格式的长串内容）更容易让人看懂。

一句话总结

别再死磕“提示词魔法”了–现在决定 AI 能不能干好活的，是你能不能把“该给它的背景、工具、格式”一次性喂对。这门新手艺就叫“上下文工程”。

三句话展开

1. 问题：多数 AI 表现差，不是因为模型笨，而是缺关键背景、工具或格式不对。
2. 解法：搭一个动态系统，自动把各种来源的信息、外部工具、用户偏好整合好，再按 LLM 最容易理解的格式送进去。
3. 工具：LangGraph 让你“想塞什么就塞什么”到 LLM；LangSmith 把全过程录下来，帮你检查到底缺了哪块上下文。

总之，

上下文工程正在成为 AI 大模型应用新架构师的一项新的核心技能，因为它解决了真正的瓶颈问题，这个瓶颈不是大模型的能力，而是信息架构的搭建。

随着大模型性能的提升，上下文质量将成为主要的限制因素。

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓