你有沒有發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在的AI模型越來越聰明了？

一年前我們還在為ChatGPT能寫一封像樣的郵件而驚喜不已，現(xiàn)在我們已經(jīng)期待它能分析數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)流程、甚至自動(dòng)化系統(tǒng)操作。但問題是，僅僅靠寫幾個(gè)提示詞（Prompt），已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足這些復(fù)雜任務(wù)的需求。

于是，一個(gè)新的概念正在悄悄崛起：Context Engineering（上下文工程）。

它被很多人稱為“新一代的Prompt Engineering”，甚至有人認(rèn)為，它才是未來構(gòu)建高質(zhì)量AI應(yīng)用的核心能力。

今天我們就來聊聊這個(gè)聽起來有點(diǎn)高大上，其實(shí)非常實(shí)用的新技能——Context Engineering，看看它是怎么幫助我們把LLM（大語(yǔ)言模型）真正用起來的。

一、什么是Context Engineering？

簡(jiǎn)單來說，Context Engineering 就是通過精心組織和優(yōu)化輸入內(nèi)容，來提升大語(yǔ)言模型輸出的準(zhǔn)確性和可靠性。

它不僅僅是寫一個(gè)好問題，而是要給模型提供盡可能多的相關(guān)信息，讓它在回答時(shí)“有據(jù)可依”。

你可以把它想象成你在跟一個(gè)專家請(qǐng)教問題之前，先給他看一堆背景資料、用戶畫像、歷史記錄，讓他帶著足夠的“上下文”來幫你做判斷。

舉個(gè)例子：

如果你問：“我該怎么減肥？”
和
“我是一個(gè)35歲男性，身高175cm，體重80kg，平時(shí)每周鍛煉2次，想減掉10公斤，有什么建議？”

這兩個(gè)問題雖然都是關(guān)于減肥，但第二個(gè)顯然提供了更豐富的上下文，模型也能給出更有針對(duì)性的建議。

這就是 Context Engineering 的核心思想。

二、Prompt Engineering 和 Context Engineering 有什么區(qū)別？

可能你會(huì)覺得，這不就是 Prompt Engineering 嗎？

確實(shí)，兩者有交集，但也有本質(zhì)區(qū)別。

換句話說：

Prompt Engineering 是“你問什么”，Context Engineering 是“你怎么準(zhǔn)備模型去回答”。

你可以理解為：

Context Engineering = Prompt Engineering + 外部文檔 + 工具定義 + 長(zhǎng)期記憶 + 檢索增強(qiáng)生成（RAG）……

接下來我們來看看 Context Engineering 中有哪些關(guān)鍵組成部分。

三、Context Engineering 的七大核心組件

要想真正掌握 Context Engineering，你需要了解它的七個(gè)核心組成部分，并學(xué)會(huì)如何組合使用它們。

1. Instruction Prompt（指令提示）

這是告訴模型“你是誰(shuí)”、“你應(yīng)該怎么做”的規(guī)則說明。

比如：

你是一位專業(yè)的健身教練，請(qǐng)根據(jù)用戶的個(gè)人信息制定個(gè)性化的訓(xùn)練計(jì)劃。

這類指令決定了模型的行為風(fēng)格和輸出邊界。

2. User Prompt（用戶提示）

這是用戶當(dāng)前提出的問題或請(qǐng)求。

例如：

我想增肌，目前體重70公斤，身高175cm，年齡26歲，每周鍛煉4次。

這部分是最直接的任務(wù)信號(hào)，也是整個(gè)上下文中最重要的部分之一。

3. Conversation History（對(duì)話歷史）

為了讓模型記住前面聊過的內(nèi)容，我們需要將之前的對(duì)話記錄也傳進(jìn)去。

比如用戶之前說過：

User: 我是素食主義者。
Bot: 明白了，我會(huì)在飲食建議中避免肉類食品。

當(dāng)用戶再次詢問飲食建議時(shí)，模型就能自動(dòng)考慮到這一點(diǎn)。

4. Long-term Memory（長(zhǎng)期記憶）

有些信息不會(huì)出現(xiàn)在當(dāng)前對(duì)話中，但對(duì)個(gè)性化推薦非常重要，比如用戶的偏好、歷史行為等。

例如：

User: 我喜歡跑步，不喜歡力量訓(xùn)練。
Bot: 好的，我會(huì)在運(yùn)動(dòng)建議中優(yōu)先考慮有氧項(xiàng)目。

這些信息可以存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，在需要時(shí)加載進(jìn)模型上下文中。

5. RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強(qiáng)生成）

有時(shí)候模型的知識(shí)庫(kù)不夠新，或者你需要它引用特定文檔中的信息，這時(shí)候就需要 RAG。

比如你想讓模型回答最新的天氣情況、股票價(jià)格、政策變化等，可以通過API獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并插入上下文。

示例：

# 獲取天氣數(shù)據(jù)
def get_weather(city):
    response = requests.get(f"https://api.weather.com/{city}")
    return response.json()['temperature']

weather_info = get_weather("Beijing")

然后把這個(gè) ??weather_info?? 插入到模型的輸入中。

6. Tool Definition（工具定義）

如果你希望模型調(diào)用某些功能，比如預(yù)訂機(jī)票、查詢數(shù)據(jù)庫(kù)、運(yùn)行腳本等，就需要定義工具接口。

例如：

{
  "name": "search_flights",
  "description": "搜索航班信息",
  "parameters": {
    "destination": "string",
    "date": "date"
  }
}

這樣模型就知道什么時(shí)候該調(diào)用這個(gè)工具。

7. Output Structure（輸出結(jié)構(gòu)）

有時(shí)候模型的輸出需要被程序解析，比如返回 JSON 或表格格式的數(shù)據(jù)。

這時(shí)候你可以在指令中明確要求：

請(qǐng)以JSON格式返回結(jié)果，格式如下：
{"destination": "Tokyo", "days": 5, "budget": "￥10000"}

這樣就能保證輸出的一致性，便于后續(xù)處理。

四、為什么我們需要 Context-Rich 的提示？

隨著AI應(yīng)用的深入，我們不再只是想讓AI“聊天”，而是希望它能真正“做事”。

比如：

• 給客戶定制健身計(jì)劃
• 分析公司銷售數(shù)據(jù)
• 自動(dòng)生成財(cái)務(wù)報(bào)告
• 協(xié)助法律顧問起草合同

這些任務(wù)都需要模型具備更高的準(zhǔn)確性、一致性和個(gè)性化能力。

而這一切的前提，就是我們要給模型足夠豐富的上下文。

舉個(gè)例子，同樣是做一個(gè)健身計(jì)劃，下面兩種提示方式效果完全不同：

? 結(jié)構(gòu)清晰、上下文豐富的提示：

你是一位專業(yè)的健身教練，請(qǐng)根據(jù)以下信息制定增肌計(jì)劃：

1. 年齡：26歲
2. 性別：男
3. 身高：175cm
4. 體重：70kg
5. 鍛煉頻率：每周4次
6. 飲食偏好：高蛋白
7. 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)：增肌

? 簡(jiǎn)單隨意的提示：

幫我做個(gè)增肌計(jì)劃吧。

前者能讓模型做出科學(xué)、具體、安全的建議；后者則容易導(dǎo)致泛泛而談，甚至出現(xiàn)錯(cuò)誤建議。

所以，Context Engineering 的本質(zhì)，就是讓你的AI助手變成一個(gè)真正的“專業(yè)人士”，而不是只會(huì)瞎編的機(jī)器人。

五、如何寫出更好的 Context-Rich 提示？

掌握了基本原理之后，我們還需要一些實(shí)用技巧來寫出高質(zhì)量的上下文提示。

1. Develop Writing Context（撰寫上下文）

就像人做筆記一樣，AI也需要“記筆記”來保存關(guān)鍵信息。

比如在FitCoach場(chǎng)景中，模型會(huì)在每次用戶回答后記錄下關(guān)鍵信息：

已收集信息：
- 年齡：26歲
- 性別：男
- 身高：175cm
- 體重：70kg
- 鍛煉頻率：每周4次
- 飲食偏好：高蛋白
- 目標(biāo)：增肌

這樣即使對(duì)話很長(zhǎng)，模型也不會(huì)遺漏關(guān)鍵點(diǎn)。

2. Selecting Context（選擇上下文）

并不是所有信息都要放進(jìn)提示里，要學(xué)會(huì)篩選。

比如你要生成一個(gè)飲食建議，只需要關(guān)注用戶的體重、目標(biāo)、飲食偏好等信息，不需要包括他們的聯(lián)系方式或歷史對(duì)話。

3. Compressing Context（壓縮上下文）

如果對(duì)話太長(zhǎng)，超出了模型的最大輸入長(zhǎng)度怎么辦？

這時(shí)候就要做“摘要”：

用戶是一位26歲男性，身高175cm，體重70kg，目標(biāo)是增肌，飲食偏好高蛋白，每周鍛煉4次。

這樣即使對(duì)話歷史長(zhǎng)達(dá)幾十條，也能壓縮成一句簡(jiǎn)明扼要的描述。

4. Isolate Context（隔離上下文）

對(duì)于復(fù)雜任務(wù)，可以拆分成多個(gè)子任務(wù)，每個(gè)子任務(wù)使用獨(dú)立的上下文。

比如 FitCoach 可以拆分為：

• 子Agent 1：專門負(fù)責(zé)收集身體信息
• 子Agent 2：負(fù)責(zé)制定訓(xùn)練計(jì)劃
• 子Agent 3：負(fù)責(zé)生成飲食建議

這樣每個(gè)模塊都只關(guān)注自己需要的信息，效率更高，也不容易出錯(cuò)。

六、建議：Context Engineering 才是未來的硬核技能

作為一名AI應(yīng)用開發(fā)者，我親身體會(huì)到，光會(huì)寫幾句Prompt已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

如果你想做出真正能落地、能規(guī)?；漠a(chǎn)品，必須掌握 Context Engineering 這門技術(shù)。

它不僅關(guān)乎AI模型的表現(xiàn)，更關(guān)乎用戶體驗(yàn)、安全性、可擴(kuò)展性等多個(gè)維度。

無論是做客服機(jī)器人、數(shù)據(jù)分析助手，還是智能寫作工具，Context Engineering 都能幫你把產(chǎn)品做得更專業(yè)、更可靠。

七、結(jié)語(yǔ)

Prompt Engineering 曾經(jīng)是AI時(shí)代的敲門磚，而現(xiàn)在，Context Engineering 正在成為打開企業(yè)級(jí)AI大門的鑰匙。

它不只是簡(jiǎn)單的“寫提示詞”，而是一種系統(tǒng)化的設(shè)計(jì)思維，一種讓AI真正“懂你”的能力。

如果你也在做AI相關(guān)的產(chǎn)品、服務(wù)或研究，不妨從今天開始，學(xué)習(xí)如何構(gòu)建完整的上下文環(huán)境，讓你的AI模型不再只是一個(gè)聊天機(jī)器人，而是一個(gè)真正能幫你做事的智能助手。

本文轉(zhuǎn)載自???Halo咯咯???    作者：基咯咯