Overview
本次讨论深入解析了AI领域从提示词工程向上下文工程转变的趋势，重点分析了各自的核心概念、技术实现和面临的挑战。
提示词工程概述
- 提示词工程强调如何设计高效指令，提升AI单次回答的质量。
- 技术方法包括特定角色扮演、思维链等提示技巧。
- 本质是一种“提问的艺术”，优化输入以获得理想输出。
上下文工程定义与作用
- 上下文工程关注AI完成任务所需的所有相关信息准备和动态整合。
- 涉及知识库、历史对话、外部工具数据等多种信息源的管理和集成。
- 更像是系统级的架构设计，而非单纯的提示词优化。
- 其目标是为大模型（LLM）提供精准、全面的上下文，提高整体任务完成能力。
检索增强生成（RAG）技术
- RAG是上下文工程的核心技术之一。
- 主要通过检索外部知识库中的相关信息，与原问题一同输入给LLM。
- 有效解决LLM知识局限和幻觉（错误生成）问题，提升答案准确性和可靠性。
从提示词到上下文的转变与挑战
- 转变意味着开发者需从提示设计转向系统架构与信息流管理。
- 涉及数据集成、存储系统连接及流程编排等复杂技术细节。
- 新系统带来更高的维护复杂度、响应延迟和成本压力。
- 需要精准控制上下文量，否则可能影响LLM性能或引入错误信息。
现实应用与战略意义
- 上下文工程是构建企业级AI应用、实现差异化竞争的关键。
- 典型案例显示能大幅提升业务效率和专业性，如电信、法律等领域。
- 构建高效上下文供给系统将通用AI转变为领域专家。
Key Terms & Definitions
- 提示词工程 — 优化AI输入指令以提升单次输出质量的方法。
- 上下文工程 — 设计系统性流程，动态管理与整合AI所需所有相关信息。
- RAG（检索增强生成） — 在生成答案前先检索外部知识，再与问题一同输入AI模型，增强可靠性。
- 幻觉 — AI生成不真实或错误的信息现象。
Action Items / Next Steps
- 思考自己领域或项目中缺乏哪些关键信息供给AI。
- 结合RAG等技术，设计方案弥补这些信息鸿沟。
- 深入学习上下文工程相关资料，为企业AI应用打下基础 。