简介

上下文工程是让AI理解完整情境背景，提供智能个性化服务的核心技术，与仅关注单次交互的提示词工程形成对比。通过RAG检索、动态上下文管理和长期记忆系统等技术，解决AI的"记忆瓶颈"问题，使AI能记住用户偏好、理解情境、跟踪目标进展，实现从"每次重新开始"到"基于理解继续"的智能进化，建立真正的"工作关系"而非反复"重新介绍"。

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想象你去银行办业务，有两种体验：

体验1：每次都重新开始你："我要办理房贷"工作人员："好的，请问您的姓名、身份证号、收入情况、购房信息…"每次咨询都要重复所有基础信息，效率极低。

体验2：智能化的个人服务你："我要办理房贷"工作人员："李先生您好，根据您的账户记录，年收入50万，想购买的是朝阳区那套300万的房子对吧？我们为您推荐最适合的贷款方案…"所有背景信息都已掌握，直接提供精准服务。

这就是传统AI对话与上下文工程的区别！第一种是传统的"无状态对话"，第二种就是"上下文工程"的核心思想：让AI理解完整的情境背景，提供真正智能的个性化服务。

一、上下文工程 vs 提示词工程

什么是提示词工程（Prompt Engineering）？单次任务的"指令艺术"

提示词工程就像给AI下达一次性命令，重点在于"怎么说话"才能让AI理解并执行。

（1）一次性交互：每次对话都是独立的

（2）指令优化：专注于如何表达需求

（3）标准化任务：适用于相对简单、明确的任务

提示词工程典型场景：

什么是上下文工程（Context Engineering）？持续交互的"情境理解"

上下文工程则像建立一个持续的工作关系，AI能记住你的偏好、理解你的情境、跟踪你的目标进展。

（1）持续交互：支持多轮复杂对话

（2）情境理解：理解完整的背景和需求

（3）个性化服务：根据用户特征调整策略

上下文工程典型场景：

为什么需要上下文工程****（Context Engineering）****？AI的"记忆瓶颈"问题

要理解上下文工程的价值，首先要理解AI的"记忆机制"。大语言模型的"记忆"本质上是一个固定容量的文本窗口，就像人的短期记忆一样有限。

AI的记忆窗口 = [系统提示] + [历史对话] + [当前输入] = 总上下文

当总上下文超出模型的上下文窗口时，问题就出现了。这样新信息进入时，旧信息就可能被"挤出去"。

让我们看一个具体例子。假设你要让AI帮你写一份技术方案：

第1轮：你要求AI帮你设计一个电商网站

AI"忘记"了前面的讨论，这就是上下文管理失效的典型表现。

上下文工程提出了一个系统性的解决思路：不是让AI记住所有信息，而是让它在每个时刻都能获得最重要的信息。

智能上下文管理：

二、工作原理与核心技术

上下文工程（Context Engineering）工作原理是什么？

先看一个例子，当我们问AI：“我的订单什么时候到？”

没有上下文工程：AI仅能看到“我的订单什么时候到？”这一句话，回答：“我不知道你的订单信息，请提供订单号。”

有了上下文工程：AI能看到完整的背景信息，包括提问者身份（张先生）、购买时间（昨天）、购买物品（手机）等，给出精准回答：“张先生您好，您昨天购买的手机订单正在配送中，预计今天下午3点送达。”

这背后究竟发生了什么？

1. 语义搜索阶段当你说"我的订单"，系统会把这句话转换成数字向量（Vector Embeddings），然后在用户数据库中搜索语义相似的内容。这就像给每段文字都贴上"语义标签"，让系统能理解你真正想问什么。

2. 信息检索与匹配系统通过语义相似度计算，自动找到相关信息：

（1）识别出你是张三（通过登录信息）

（2）找到你最近的订单记录

（3）匹配到物流信息

（4）检索配送时间预估

3. 上下文构建（RAG框架）这是关键步骤，系统把检索到的信息组装成完整上下文：

用户：张三，手机139xxxx1234

4. 注意力机制处理AI模型接收到这个丰富的上下文后，通过注意力机制自动关注最相关的部分（订单状态、配送时间），然后生成准确回答。

通过上述工作流程，上下文工程将原本AI只能看到"我的订单什么时候到？"这11个字，转化为AI能看到完整的用户档案、订单历史、物流状态等几百个字的背景信息。就像给AI配了一个全能助手，随时提供相关资料。

这就是上下文工程的威力——让每次对话都变成"知情对话"而不是"盲目问答"。

三、上下文工程（Context Engineering）相关技术有哪些？

通过刚才的介绍，上下文工程的基础是上下文窗口的概念，即每个AI模型都有一个"记忆容量"限制，就像人的短期记忆一样，只能同时处理有限的信息。这里涉及几个关键技术。

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

让AI能够从庞大的知识库中"查找"相关信息，就像给AI配备了一个智能图书馆。当你问一个专业问题时，系统会先检索相关资料，然后将这些信息连同你的问题一起提供给AI，大大提升了回答的准确性和深度。

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（2）上下文学习（In-Context Learning）

通过在输入中提供示例，AI能够快速"学会"新的任务模式。比如，如果你想让AI写出特定风格的邮件，你只需要提供几个示例，AI就能模仿这种风格处理新的邮件需求，无需重新训练模型。

（3）动态上下文管理（Dynamic Context Management / State History Short-term Memory）

解决了长对话中的信息管理问题。想象一下客服场景，随着对话的进行，重要信息可能被淹没在冗长的对话历史中。智能的上下文管理系统会识别并保留关键信息，丢弃不相关的内容，确保AI始终能关注到最重要的信息。核心策略：滑动窗口 + 关键信息保留，这个与计算机视觉中大场景下识别小地物异曲同工，通过滑动窗口来提取特征。

（4）指令工程（Instructions/System Prompt）

通过精心设计的提示词来引导AI产生期望的输出，就像给AI提供一份详细的工作说明书。好的指令工程不仅包含任务描述，还会设定角色、提供背景信息、指定输出格式等。比如让AI扮演专业医生来回答健康问题，或者按照特定的JSON格式输出结构化数据。

（5）长期记忆系统（Long-Term Memory）

建立持久化的知识存储机制，让AI能够跨会话保持对重要信息的记忆。就像人类的长期记忆能够存储个人经历和学到的知识一样，AI的长期记忆系统可以记住用户偏好、历史交互和领域知识，提供更个性化和连贯的服务体验。

（6）用户提示词处理（User Prompt）

对用户输入进行智能解析和优化，理解用户的真实意图并将其转化为AI可以更好理解的形式。这包括意图识别、情感分析、上下文补全等技术，确保AI能够准确把握用户需求并提供恰当的回应。

（7）工具集成与结构化输出（Available Tools / Structured Output）

为AI配备各种外部工具和API接口，让它能够实时获取最新信息、执行计算任务或调用专业服务，并能够按照预定义的结构格式输出结果。就像给AI装备了计算器、搜索引擎、数据库等工具包，同时确保输出结果的标准化和可解析性。

从银行办业务的简单对比中，我们看到了AI应用的两个时代：重复询问的"无状态时代"和智能记忆的"上下文时代"。

上下文工程的核心价值在于解决了一个根本问题：让AI从"每次重新开始"变成"基于理解继续"。通过RAG检索、动态管理、长期记忆等技术组合，我们终于可以与AI建立真正的"工作关系"，而不是反复的"重新介绍"。

当AI能够记住你的项目背景、个人偏好和历史决策时，每一次交互都变成了有价值的推进，而不是信息的重复收集。这不仅提升了效率，更重要的是，它让AI真正成为了我们的智能伙伴。

次重新开始"变成"基于理解继续"。通过RAG检索、动态管理、长期记忆等技术组合，我们终于可以与AI建立真正的"工作关系"，而不是反复的"重新介绍"。

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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；

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