核心内容摘要
温度对BJT电路影响的仿真研究实战案例
以下是决定 AI 应用输出质量的大致占比模型选择15%提示词设计10%其他所有因素检索、记忆、工具、查询处理75%很多团队都在纠结那无关紧要的 25%却忽视了真正的关键所在。
这也正是 “上下文工程Context Engineering” 悄然成为当今 AI 应用工程领域最重要技能的原因。
它是一门在正确的时间、以正确的格式向模型提供正确信息的艺术。
如下图所示它包含六大核心组件
提示词技术Prompting Techniques这是大多数人会停留的阶段但即便如此其深度也远超人们的认知。
传统提示词技术基于模式识别你给模型提供示例它就能学习你想要的格式、风格和逻辑。
对于结构化任务少样本提示词Few-shot prompting依然效果显著。
而高级提示词技术才是真正的亮点所在。
像思维链提示词Chain-of-thought prompting这样的技术能给模型留出 “思考空间”。
不直接要求模型给出答案而是让它一步步推理这个简单的改变能大幅提升复杂问题的求解准确率。
查询增强Query Augmentation用户在写查询时往往很 “懒惰”。
当有人输入 “我的 API 调用一直失败该怎么解决” 这样的问题时对于检索系统来说几乎毫无用处。
查询增强通过多种技术解决这一问题查询增强技术核心作用查询重写Query Rewriting利用大语言模型LLM将模糊的问题转化为清晰、精准的表述混乱→规整查询扩展Query Expansion添加相关术语和同义词扩大检索范围拓宽搜索网查询分解Query Decomposition将复杂问题拆分为可独立解答的子问题查询智能体Query Agents利用智能体根据初始结果动态决定如何重新构建查询示例“API 调用失败怎么办”→ 扩展为 “API 调用失败原因认证问题、速率限制、超时、人工智能神经网络相关故障”
长期记忆Long-Term Memory假设一个代理和用户进行了一场愉快的对话用户分享了自己的偏好、相关背景和历史信息但会话结束后这些信息就全部丢失了。
长期记忆通过外部存储解决这一问题向量数据库Vector Databases存储过往交互的嵌入向量用于语义搜索。
图数据库Graph Databases以关系和实体的形式存储对话内容。
记忆的类型也至关重要情景记忆Episodic memory记录特定事件语义记忆Semantic memory留存关于用户的通用事实程序记忆Procedural memory记录用户偏好的操作方式Mem0/Zep/MemOS/Cognee 等开源工具让这一切变得触手可及你无需从零构建。
短期记忆Short-Term Memory短期记忆本质上就是对话历史。
这一点看似显而易见但往往管理不当。
很多团队会在以下方面出错向上下文窗口中塞入过多信息噪音掩盖信号信息包含不足模型缺乏关键数据排序不合理重要上下文被埋在末尾对长对话没有
总结策略
知识库检索Knowledge Base Retrieval大多数团队会将其等同于检索增强生成RAG但这过于狭隘了。
RAG 只是其中一种模式而非全部。
真正的核心问题是如何将你的 AI 与企业数据连接起来这些知识分散在各个角落文档、维基百科、数据库、Notion 和 Google Drive 等 SaaS 工具、API 以及代码仓库 等等。
检索流水线包含三个层面检索前Pre-Retrieval如何拆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所有信息同步检索中Retrieval选择哪种嵌入模型采用何种检索策略向量搜索或结合 BM25 的混合搜索如何重新排序结果增强Augmentation如何格式化检索到的上下文如何包含引用来源如何处理矛盾信息Airweave 等开源工具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只需同步知识库就能统一访问 Notion、Google Drive、数据库等各类数据。
传统 RAG 流水线智能体驱动的上下文工程硬编码的索引和检索流程为智能体打造的双时间语义知识层查询 → 数据源 A 连接器 → 向量 → 向量数据库 → 上下文 → 最终响应查询 → Airweave → 关键词扩展 向量 → Airweave 向量数据库 → 重新排序 → 上下文 → 最终响应需为数据源 B、C 重复构建连接器统一对接所有数据源无需更换模型只需优化文档拆分策略或妥善同步知识来源检索质量就能提升 10 倍。
工具与智能体Tools and Agents工具能拓展模型的能力边界如果没有工具模型只能依赖自身权重和上下文窗口中的信息。
而智能体则负责决定何时以及如何使用这些工具。
智能体基本工作流程如下查询 → 思考 → 行动 → 观察 →重复直至达成目标→ 响应单智能体架构Single-agent architecture适用于简单任务大多数聊天机器人和辅助工具都属于这一类。
多智能体架构Multi-agent architecture更适合复杂工作流。
由多个专业智能体协作完成例如一个负责调研、一个负责撰写、一个负责审核它们之间相互协作、移交工作。
智能体通信协议MCPs则将这一模式推向了新高度智能体通信协议MCP的强大之处传统工具集成需要建立 N×M 个连接点如果有 3 个模型和 4 个工具就需要 12 个集成点。
而 MCP 将其简化为 NM 个连接点模型和工具都只需对接一个标准协议层。
核心洞察曾经提示词工程让人们误以为 “魔法” 在于编写完美的指令。
而上下文工程则揭示了真正的 “魔法” 在于整个信息流水线你提供什么样的上下文这些上下文来自哪里如何检索、筛选和格式化这些上下文模型能通过工具完成哪些操作它能跨会话记住哪些信息我们制作的可视化图表详细拆解了今天讨论的六大组件如果你在 2026 年构建 AI 应用这正是你需要的核心思维框架。
普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。
大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。
随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。
大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。
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