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...
