核心内容摘要
荷风送暖，91初心——“荷花91”：不止是名字，更是一份承诺
本文探讨上下文工程作为构建高质量AI应用的核心技能指出多数团队过度关注模型选择(15%)和提示词(10%)却忽视了其他75%的关键因素。
文章详细介绍了上下文工程的六大组件提示词技术、查询增强、长期记忆、短期记忆、知识库检索及工具与智能体强调系统性地设计和管理信息流才是构建强大AI应用的关键。
在当今人工智能技术飞速发展的时代如何构建高质量的AI应用已成为技术团队面临的核心挑战。
经过大量的实践观察和深入研究我们发现了一个令人深思的现象许多团队在优化AI应用性能时往往将精力投入到错误的方向。
他们过度关注模型选择和提示词优化却忽视了真正决定AI系统表现的关键因素。
本文将深入探讨上下文工程的六大核心组件帮助读者建立构建下一代AI应用的完整心智模型。
以下是大致估算决定AI应用输出质量的关键因素分布。
模型选择仅占百分之十五提示词占百分之十而其他一切——包括检索、记忆、工具和查询处理——则占据了高达百分之七十五的权重。
这个数据分布揭示了一个重要事实我们看到许多团队在错误的百分之二十五上过度纠结而真正的问题却出在其他百分之七十五的领域。
这种资源配置的失衡往往导致团队投入大量时间却收效甚微。
这正是上下文工程悄然成为当今AI工程领域最重要的技能的原因所在。
它不是简单地将数据塞进模型的上下文窗口而是一门在正确的时间、以正确的格式向模型传递正确信息的艺术。
上下文工程的核心在于理解信息的流动过程——从原始数据到最终输出的每一个环节都需要精心设计和优化。
只有掌握了这门艺术AI应用才能真正发挥其潜力为用户提供准确、有价值的结果。
上下文工程包含六个核心组件它们共同构成了一个完整的信息处理架构。
这些组件相互关联、相互影响共同决定了AI系统的整体表现。
正如上图所展示的那样每个组件都有其独特的作用和价值理解它们之间的关系对于构建优秀的AI应用至关重要。
提示词技术超越基础模式识别这是大多数人止步的地方但即使在这个领域其深度也超出许多人的认知。
大多数初学者认为提示词工程就是简单地给模型一些指令但真正掌握这项技能需要理解其背后的认知原理和工程实践。
经典提示词的核心是模式识别其理论基础来源于机器学习中的少样本学习范式。
当你给模型提供精心选择的示例时它能够学习你想要的格式、风格和逻辑。
这种方法在结构化任务中仍然效果显著比如将非结构化文本转换为JSON格式、提取特定字段的信息、或者按照特定模板生成内容。
Few-shot prompting的魅力在于它不需要对模型进行任何微调仅通过示例就能引导模型产生期望的输出。
然而许多团队在使用少样本提示时往往忽视了一个关键原则示例的质量比数量更重要。
精心挑选的三到五个高质量示例往往优于几十个随意选择的低质量示例。
但高级提示词才是真正展现工程智慧的地方。
当任务复杂度提升时简单的示例提供已经不足以引导模型产生高质量的输出这时候需要采用更加精细的技术。
思维链提示等技术为模型提供了思考空间它模拟了人类解决问题时的推理过程。
不是直接跳到答案而是要求模型逐步展示其推理过程。
这种方法背后的原理是当我们要求模型解释其思考过程时它更有可能发现推理中的错误并在最终答案中避免这些错误。
这个简单的改变可以显著提高复杂问题的准确性特别是在数学推理、逻辑分析和多步骤任务中表现突出。
除了思维链提示还有许多其他高级技术值得掌握。
自洽性提示通过生成多个推理路径并选择最一致的答案来提高可靠性。
思维树提示则进一步扩展了思维链允许模型在每个推理步骤探索多个可能的分支。
自我反思提示则让模型在生成答案后评估其质量并在必要时进行修正。
这些技术的组合使用可以应对各种复杂的应用场景但关键在于理解每种技术的适用条件和最佳实践。
查询增强弥合用户意图与系统理解之间的鸿沟用户在编写查询时往往表现出明显的惰性这是一个在所有信息检索系统中都普遍存在的现象。
当人们与AI系统交互时他们倾向于使用模糊的、简短的、甚至是不完整的自然语言表达。
这种行为模式反映了人类沟通的自然倾向——我们习惯于在上下文中省略认为对方能够推断的信息。
然而对于AI系统来说这种模糊性带来了巨大的挑战。
考虑这样一个典型场景当有人输入我的API调用一直失败我要怎么让它工作时这对检索系统来说几乎是毫无用处的。
这条查询缺少关键的技术细节——什么类型的API调用使用的编程语言是什么具体的错误信息是什么是在什么环境下运行的这些问题在用户脑海中可能是清晰的但系统完全无法从这样的查询中提取有意义的信息。
查询增强技术通过多种机制来解决这个根本性问题每种技术都针对查询处理的不同方面。
查询重写技术使用LLM接收那个模糊的问题并利用其语言理解能力将其转换为更加精确、技术性更强的表达。
优秀的查询重写不仅会添加技术细节还会考虑目标知识库的内容特点使用知识库中可能存在的术语和表述方式。
查询扩展技术则采取不同的策略它不试图精炼查询而是通过添加相关术语和同义词来扩大检索范围。
这种方法基于这样的假设用户的原始表达可能与知识库中的文档使用不同的词汇但它们可能在语义上是相关的。
通过生成查询的多个语义变体系统可以提高找到相关内容的机会。
查询分解技术则针对另一个
常见问题——复杂的多方面查询。
它将一个包含多个子问题的复杂问题分解为可以独立回答的子问题然后分别处理每个子问题最后将结果综合起来。
这种方法在处理需要多方面信息的查询时特别有效。
更高级的系统还会使用查询智能体这种方法代表了查询处理的最新发展方向。
智能体不仅能够根据初始结果动态决定如何重新构建查询还能够学习用户的搜索模式和个人偏好随着交互的深入不断优化查询策略。
这种自适应方法在处理复杂的、探索性的信息需求时表现出色因为它能够在
获取更多信息的同时不断调整和优化搜索策略。
长期记忆在会话之间建立连续性长期记忆是构建真正智能的AI系统的关键组件之一。
假设一个智能体与用户进行了一次精彩的对话用户分享了个人偏好、工作上下文和交互历史。
但随着会话结束如果没有长期记忆机制这所有有价值的信息都会消失就像从未存在过一样。
这种记忆的缺失不仅影响用户体验的连续性还迫使系统在每次新会话中从零开始无法利用之前积累的宝贵信息。
长期记忆通过外部存储来解决这个问题它将重要信息从短暂的工作记忆转移到持久化的存储系统中。
这种设计基于认知科学中关于人类记忆的研究长期记忆负责存储那些需要跨时间保持的信息而工作记忆则专注于当前任务的处理。
在AI系统中实现类似的分工可以显著提升系统的整体效能。
向量数据库是实现长期记忆的主流技术之一它通过存储过去交互的嵌入向量来实现语义搜索。
当系统需要检索与当前上下文相关的历史信息时它可以将当前查询转换为向量并在向量空间中搜索最相似的历史交互。
这种方法的优点在于它基于语义相似性而非关键词匹配因此能够发现那些使用不同词汇但表达相似含义的相关内容。
主流的向量数据库如Pinecone、Weaviate、Milvus和Chroma都提供了高效的近似最近邻搜索能力能够在海量向量中快速找到最匹配的结果。
图数据库提供了另一种记忆存储的范式它将对话存储为关系和实体形成一个丰富的知识网络。
这种表示方式特别适合捕捉实体之间的复杂关系比如用户与项目之间的关系、不同概念之间的依赖关系、以及随时间演变的事件序列。
图数据库在需要推理和关系查询的场景中表现出色它能够高效地回答谁在什么时候与谁讨论了什么这类复杂的关系查询问题。
记忆的类型在系统设计中也是一个需要仔细考虑的重要因素不同类型的记忆服务于不同的认知功能。
情景记忆记录特定的事件和经历比如用户上次讨论这个项目时遇到了预算超支的问题。
语义记忆维护关于用户的一般性事实和知识比如用户是软件工程师使用Python作为主要编程语言。
程序性记忆则处理用户喜欢如何完成事情的方式偏好比如用户喜欢在早晨进行头脑风暴会议并且倾向于先看图表再看详细数据。
开源工具如Cognee使得构建复杂的记忆系统变得相对可及它提供了构建图基记忆系统的标准化组件团队不需要从零开始构建整个基础设施。
这些工具抽象了许多底层复杂性让开发者能够专注于设计记忆系统的逻辑结构和应用策略。
短期记忆精细管理对话上下文短期记忆在AI系统中通常以对话历史的形式实现它存储了当前会话中的所有交互信息。
这个概念看起来很简单似乎不需要过多关注但实践表明短期记忆的管理往往是团队容易出错的地方。
正确的短期记忆管理可以显著提升对话的质量和连贯性而错误的管理则会导致信息丢失、上下文混乱甚至安全问题。
在管理短期记忆时团队最常犯的错误包括几个方面。
第一种是向上下文窗口塞入过多的内容当可用上下文窗口较大时比如128K或更多的token团队往往倾向于将所有可用信息都放入上下文。
这种做法的问题在于随着上下文变长模型识别重要信息的能力会下降信号被噪音淹没。
模型需要处理的信息越多它正确理解和回应核心问题的难度就越大。
第二种错误是走向另一个极端——包含的内容不够。
系统可能过度担心上下文过长的问题导致模型在回答问题时缺少必要的背景信息。
这种情况下即使模型有很强的推理能力也无法产生准确的答案因为它无法访问做出正确判断所需的信息。
第三种问题是排序不当。
在对话历史中重要的上下文被埋藏在开头或结尾的情况并不少见。
如果用户在对话开始时提供了关键信息但随着对话进行后续的内容逐渐将重要信息挤出上下文窗口模型就会在关键时刻失去关键信息。
合理的做法是将最重要的信息放在上下文的开头或结尾因为这些位置的注意力权重通常较高。
第四种常见缺陷是对长对话没有制定摘要策略。
随着对话的进行上下文会不断累积最终可能超出窗口限制或包含大量冗余信息。
有效的摘要策略包括定期
总结对话要点、提取并固化关键决策、丢弃已经不再相关的过渡性讨论。
实现这种摘要策略需要在保持信息完整性和控制上下文长度之间找到平衡。
知识库检索连接AI与组织数据资产大多数团队将知识库检索简称为RAG但这种简化实际上过于狭隘。
RAG——检索增强生成——确实是一种重要的模式但它只是整体解决方案的一部分而非全部。
真正的问题是你如何将AI系统连接到组织的整个数据生态系统这个问题的答案需要考虑数据的多样性、分布性和动态性。
组织中的知识存在于各处从传统的文档和维基到现代的数据库和云存储从内部的代码仓库到外部的SaaS工具如Notion和Google Drive。
这些数据源各有特点结构化数据如数据库适合精确查询非结构化数据如文档和网页需要语义搜索代码仓库需要特殊的解析和处理方式。
有效的知识库检索系统需要能够统一处理这些不同类型的数据源同时保留每种数据源的独特价值。
构建高效的检索管道需要考虑三个层次的复杂问题每个层次都有其独特的技术挑战和解决方案。
检索前阶段关注的是如何准备和组织原始数据。
这包括如何对长文档进行合理的分块——分块太小可能丢失上下文分块太大可能引入无关信息。
还需要考虑保留哪些元数据、如何处理表格和图形等非文本内容、如何保持知识源与AI系统之间的同步。
一个常见的陷阱是知识源更新后检索系统仍在使用过时版本的信息。
检索阶段的核心问题包括选择合适的嵌入模型、确定检索策略、以及是否需要重排序。
嵌入模型的选择对检索质量有显著影响不同模型在多语言内容、专业领域术语处理、长文本理解等方面表现各异。
检索策略方面向量搜索擅长语义相似性匹配而BM25等传统关键词匹配方法在精确术语匹配方面仍然有优势。
混合方法结合两者的优点往往能够提供更全面的检索结果。
重排序则是在初步检索基础上进一步优化结果顺序将最相关的内容提升到更高位置。
检索后阶段关注如何处理和格式化检索到的结果。
这包括如何包含引文以追溯信息来源、如何处理检索结果之间的矛盾、如何将多个来源的信息综合为连贯的上下文。
这些问题没有标准答案需要根据具体应用场景设计合适的策略。
开源工具如Airweave致力于端到端地解决这些复杂的检索挑战。
这类工具提供了统一的数据连接层允许团队同步来自不同知识库的内容并通过一致的接口访问所有数据。
通过使用这类工具团队无需为每个数据源构建和维护自定义连接器可以将更多精力投入到业务逻辑和用户体验的优化上。
实践表明通过改进分块策略或正确同步知识源可以在不改变底层模型的情况下获得十倍甚至更高的检索质量提升。
工具与智能体扩展模型的能力边界工具是扩展模型能力的关键机制因为没有工具的加持模型就仅限于其预训练权重和当前上下文窗口中包含的信息。
这种限制使得纯语言模型在执行实际操作、获取实时信息或访问私有数据方面存在固有缺陷。
工具通过为模型提供与外部世界交互的通道从根本上突破了这些限制。
智能体则是在工具之上的决策层它决定何时以及如何使用可用的工具。
智能体不仅知道有哪些工具可用还能够理解当前任务的目标、评估不同工具的适用性、规划工具使用的序列并在执行过程中监控结果。
这种自主决策能力使智能体能够处理那些需要多个步骤、涉及条件判断的复杂任务。
智能体系统中的基本循环遵循一个优雅而强大的模式接收查询、进行思考、采取行动、观察结果、重复直到目标达成、最后给出响应。
这个循环体现了智能问题解决的基本原理——通过行动和观察的迭代来逐步接近目标。
在每一步迭代中智能体都会评估当前状态决定下一步应该采取什么行动以及是否需要调整整体策略。
单智能体架构适用于相对直接的任务大多数聊天机器人和编程助手都属于这一类。
在单智能体架构中一个统一的智能体负责理解用户意图、规划和执行任务、生成响应。
这种架构的优势在于简单性和一致性——所有逻辑都集中在一个地方便于调试和优化。
但它的局限也很明显随着任务复杂度增加单个智能体的负担会越来越重可能在复杂场景中表现不佳。
多智能体架构为复杂工作流程提供了更强大的解决方案。
在这种架构中多个专业化智能体协同工作每个智能体专注于特定类型的任务。
比如一个智能体负责信息研究和资料收集另一个智能体负责内容创作和文档撰写还有一个智能体负责质量审查和批评改进。
这些智能体之间可以相互调用、交接工作共同完成复杂的任务流水线。
多智能体架构的优势在于专业化和并行性每个智能体都可以在其擅长的领域发挥最佳水平同时多个智能体可以并行工作以提高整体效率。
模型上下文协议MCP代表了工具集成领域的最新发展方向它正在从根本上改变智能体与工具交互的方式。
传统的工具集成采用N乘M的连接模式——如果有N个模型和M个工具就需要建立N乘M个独立的集成点。
这种模式在模型和工具数量增加时会产生组合爆炸问题每个新的集成点都需要单独开发、测试和维护。
MCP引入了一个标准化的协议层将N乘M的复杂度降低到N加M。
模型和工具都连接到同一个协议层通过标准化的接口进行通信。
这种架构不仅大幅减少了集成工作量还使得添加新的模型或工具变得简单——只需要实现与协议层的接口无需针对每个现有组件进行单独适配。
回顾提示词工程的发展历程我们曾经认为魔法的核心在于精心设计完美的指令——找到一个能让模型产生期望输出的神奇提示词。
但上下文工程认识到真正的魔法在于整个信息管道的设计和优化。
这包括你向模型提供什么上下文这些上下文从哪里获取它们如何被检索、过滤和格式化模型能够使用哪些工具来执行实际操作系统在不同的会话之间记住什么如果你正在2025年构建AI应用这就是你需要建立的心智模型。
理解并掌握这六大组件——提示词技术、查询增强、长期记忆、短期记忆、知识库检索、工具与智能体——将使你能够构建出真正强大、可靠、高效的AI系统。
在这个快速发展的领域中上下文工程的概念和实践将继续演进但其核心原则——系统性地设计和管理信息流——将始终是构建优秀AI应用的基础。
最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。
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6
6%。
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麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。
资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。
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