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上下文工程实施过程中会遇到什么挑战?有哪些优化策略?

编者按: 您是否曾感觉到,尽管精心设计了提示词,AI 的表现却依然不尽如人意?甚至随着上下文越来越长,模型反而更容易"胡言乱语"? 我们今天为大家带来的这篇文章,作者的核心观点是:"提示词工程"已经不够用了,下一代 AI 应用的核心竞争力在于"上下文工程"(Context Engineering)。 文章系统地阐述了为何在智能体(Agent)时代,单纯堆砌信息的"提示词工程"思维会导致性能下降、成本飙升。作者提出,上下文工程是一套系统级的架构方法,它强调动态地、有策略地为模型组合信息,包括系统指令、对话历史、用户记忆、检索结果和工具定义等,从而在有限的上下文窗口中实现最优性能。文章还深入分析了生产环境中实施上下文工程面临的四大挑战,并提供了五项关键优化策略,最后通过一个医疗健康领域的实例展示了如何构建一个真正的上下文驱动型 AI 系统。 作者 | Paul Iusztin 编译 | 岳扬 开门见山地说:如果你现在还在只谈论"提示词工程",那你就已经落后了。 在大语言模型(LLM)的发展初期,精心设计提示词确实是核心任务。 对于 2022 年的简单聊天机器人(chatbots)来说,这已...

三星推出评估 AI 模型生产力的平台 TrueBench

三星电子宣布推出TRUEBench(可信真实世界使用评估基准),由三星研究院开发的用于评估 AI 生产力的专有基准。 “TRUEBench 的设计旨在通过不仅考虑答案的准确性,还考虑满足用户隐性需求的具体条件,从而实现切合实际的评估。” 公告称,TRUEBench 提供了一套全面的指标,用于衡量大语言模型 (LLM) 在实际工作效率应用中的表现。为了确保评估的真实性,它融合了多种对话场景和多语言条件。 TRUEBench 借鉴三星内部 AI 的生产力应用,评估 10 个类别和 46 个子类别中常用的企业任务,例如内容生成、数据分析、摘要和翻译。该基准测试基于由人类和人工智能共同设计和完善的标准,通过人工智能驱动的自动评估,确保评分的可靠性。 该公司表示,近年来随着企业采用 AI 来完成任务,衡量 LLM 生产力的需求越来越大。然而,现有的基准主要衡量整体表现,大多以英语为中心,仅限于单轮问答结构。 为了解决这些限制,TRUEBench 共包含 2,485 个测试集,涵盖 10 个类别和 12 种语言(包括韩语、英语、日语等),同时还支持跨语言场景。这些测试集检验了 AI 模型的实际解...

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