核心内容摘要
纸墨间的禁忌之火：那些藏在“小黄书”里的吻，为何比现实更撩人？
本文指出AI应用质量75%取决于上下文工程而非模型选择详细解析了六大核心组件提示技术少样本提示、思维链、查询增强重写/扩展/分解、长期记忆向量/图数据库、短期记忆对话历史优化、知识库检索超越RAG的检索管道和工具与智能体单/多智能体架构。
掌握这些组件是2026年AI开发者的必备技能能显著提升AI应用效果。
大型语言模型上下文工程的六个组件以下是一个粗略的数学描述用于确定你的AI应用输出质量的因素模型选择15%提示10%其他所有组件检索、记忆、工具、查询处理75%我们见过许多团队过度关注那错误的25%而实际问题却出在别处。
这正是为什么“上下文工程”悄然成为当今AI工程中最重要的技能。
它是一门艺术旨在以正确的格式、在正确的时间向模型提供正确的信息。
它包含六个核心组件如下方的视觉图所示提示技术许多人在这里就停步不前了。
但即使在这里其深度也远超人们所认识到的。
经典提示关乎模式识别。
你给模型提供示例它就能学习到你想要的格式、风格和逻辑。
少样本提示对于结构化任务依然效果显著。
少样本提示是一种技术通过在提示中提供少数几个示例如一个或几个让大语言模型学习并模仿给定的模式或风格。
这减少了数据需求适合结构化任务如分类或格式化文本。
像Chain-of-thought prompting这样的技术为模型提供了思考空间。
不是直接要求给出答案而是引导它逐步推理。
这一简单的改变能显著提升复杂问题上的准确性。
Chain-of-thought prompting是一种提示技术它要求语言模型在生成答案之前先输出推理步骤这有助于提高模型在需要逻辑思考的任务上的表现。
查询增强Query Augmentation用户在写查询时往往很懒。
当有人输入“我的API调用总是失败该怎么办”时这样的查询对检索系统来说几乎无用。
查询增强通过多种技术来解决这个问题Query Augmentation是一种信息检索技术通过扩展或重写用户查询来改善搜索结果的准确性和相关性特别是在用户查询过于简短或不明确时。
查询重写大语言模型LLM接收模糊问题并将其转换。
查询扩展添加相关术语和同义词以扩大搜索范围。
查询分解将复杂问题拆分为可独立回答的子问题。
查询智能体使用智能体基于初始结果动态决定如何重新表述查询。
长期记忆假设一个智能体与用户进行了一次精彩的对话。
用户分享了偏好、上下文和历史记录。
但会话结束时所有信息都丢失了。
长期记忆通过外部存储来解决这个问题向量数据库存储过去交互的嵌入向量用于语义搜索。
图数据库将对话存储为关系和实体。
记忆类型也很重要情景记忆指特定事件语义记忆维护用户的一般事实以及程序性记忆处理用户喜欢事情如何被完成的方式开源工具如[缺失名称]使得这变得可访问并且你无需从头构建。
短期记忆短期记忆就是对话历史。
这一点看似明显但往往处理不当。
以下是团队常犯错误的地方向上下文窗口塞入过多内容噪音淹没信号包含不足模型缺乏关键信息顺序不佳重要上下文被埋没在末尾没有长对话的
总结策略知识库检索大多数团队将其视为RAG但这太狭隘了。
RAG只是一种模式并非全貌。
真正的问题是如何将你的AI连接到组织的数据这些知识无处不在例如文档、维基、数据库、SaaS工具如Notion和Google Drive、API和代码仓库。
注嵌入向量是高维空间中表示数据点的数学向量常用于捕捉语义相似性使语义搜索能基于内容含义而非关键词匹配找到相关信息。
RAG检索增强生成是一种结合信息检索和文本生成的技术通过从外部知识源检索文档来增强大语言模型的回答从而提供更准确、上下文相关的输出。
检索管道包含三个层次预处理如何切分文档保留哪些元数据如何处理表格和结构化数据如何保持一切同步检索使用哪种嵌入模型采用哪种检索策略向量搜索或与BM25的混合搜索如何进行重排序嵌入模型是将文本转化为向量表示的模型常用于计算语义相似性BM25是一种经典的信息检索算法基于词频和文档长度进行评分重排序是对初步检索结果应用更复杂的模型进行优化排序的过程。
增强如何格式化检索到的上下文包括引注处理矛盾等开源工具如待补充提供了端到端的解决方案。
无需为每个数据源构建自定义连接器你可以同步知识库并统一访问Notion、Google Drive、数据库等。
无需改动模型只需调整分块策略或妥善同步知识源就能使检索质量提升十倍。
工具与智能体工具能扩展模型的能力因为如果没有工具模型就只能局限于其权重和上下文窗口中的信息。
此外智能体负责决定何时以及如何使用这些工具。
智能体的基本运作循环如下所示查询 → 思考 → 行动 → 观察 → 重复此过程直至目标满足 → 响应。
单智能体架构适用于简单任务。
大多数聊天机器人和智能助手都属于此类。
多智能体架构更适合复杂工作流。
在这种架构中专门的智能体相互协作一个负责研究另一个负责写作还有一个负责批判。
它们之间传递工作成果。
MCP让我们更进一步传统的工具集成需要 N×M 个连接点。
例如如果有 3 个模型和 4 个工具就需要 12 个集成点。
MCP 将其简化为 NM。
模型和工具都连接到一个标准协议层。
解释MCP可能指模型控制协议或类似标准是一种协议旨在标准化模型与工具之间的交互从而减少集成复杂度从乘法关系N×M优化为加法关系NM。
这降低了系统开发和维护的成本。
曾经提示工程让人以为魔法的关键在于精心设计完美的指令。
而上下文工程认识到真正的魔法在于整个信息管道你提供什么上下文这些上下文来自哪里如何检索、过滤和格式化模型能利用工具做什么它在跨会话中能记住什么我们创建的视觉图分解了我们今天讨论的所有 6 个组件对于2026年的AI应用开发者这正是你必须掌握的核心心智模型。
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