引言
给我足够的数据和上下文，我将解决任何问题。 这句改编自阿基米德的名言，或许正是当下人工智能（AI）领域中，关于大型语言模型（LLM）应用的真实写照。在AI时代，提示词工程（Prompt Engineering）、检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）和记忆（Memory）等术语已经被广泛讨论。然而，一个尚未被广泛关注但却至关重要的概念正在崛起——上下文工程（Context Engineering）。
上下文工程并不是一个全新的概念，但在近两年，随着智能体构建者对其关注度的提升，它逐渐成为AI应用发展的重要一环。在传统的提示工程中，开发者通常侧重于精心设计提示语，以期得到更好的答案。然而，随着应用的复杂度不断增加，单纯依赖提示已无法满足现代智能体的需求。如今，提供完整且结构化的上下文信息比任何巧妙的提示词更为重要。
什么是上下文工程？
上下文工程是指构建动态系统，以合适的格式提供准确的信息和工具，使LLM能够合理完成任务。它是一个系统工程，复杂的智能体可能需要从多个来源获取上下文。这些上下文可能来自应用开发者、文章库、机器学习模型等。
上下文工程的重要性在于，它不仅关注提示词的设计，更关注如何在整个任务执行过程中，持续地为智能体提供适当的上下文信息和工具。以下，我们将深入探讨上下文工程的各个方面及其在AI应用中的重要性。
提示词工程 vs. 上下文工程
提示词工程的局限性
提示词工程主要依赖于精心设计的语言输入，以引导模型生成期望的输出。然而，随着任务复杂度的增加，单纯依赖提示词的局限性逐渐显现。例如，当任务需要跨多个领域或涉及大量背景知识时，单一的提示词往往不足以提供足够的信息支持。
上下文工程的优势
相比之下，上下文工程提供了一种更为全面和动态的方法。它不仅关注单次提示的设计，更关注如何在整个任务过程中，持续地为模型提供相关的背景信息和工具。通过构建一个动态的上下文系统，上下文工程能够更好地支持复杂任务的执行。
上下文工程的构建
1. 多源信息整合
构建一个有效的上下文工程系统，首先需要整合多源信息。这些信息可能来自不同的数据库、文章库、API接口等。例如，一个智能客服系统可能需要从产品数据库、用户历史记录和FAQ文档中获取信息，以提供更为准确和个性化的回答。
2. 动态上下文更新
上下文工程的一个关键特点是其动态性。系统需要能够根据任务的进展和环境的变化，实时更新和调整所提供的上下文信息。例如，在一个智能导航系统中，交通状况的实时变化需要及时反映在导航建议中。
3. 信息格式的适配
不同的LLM对信息格式有不同的要求。上下文工程需要根据模型的特性，对信息进行适当的格式化处理。例如，某些模型可能对表格数据更为敏感，而另一些模型可能更适合处理自然语言描述。
4. 工具和资源的提供
除了信息本身，上下文工程还需要提供适当的工具和资源，以支持模型的任务执行。例如，一个代码生成系统可能需要访问代码库和调试工具，而一个图像处理系统则可能需要访问图像编辑软件和滤镜库。
上下文工程的应用案例
1. 智能客服
在智能客服系统中，上下文工程可以通过整合用户历史记录、产品信息和FAQ文档，提供更为个性化和准确的回答。例如，当用户询问关于某个产品的退货政策时，系统可以根据用户的购买历史和产品信息，提供具体的退货步骤和联系方式。
2. 智能导航
在智能导航系统中，上下文工程可以通过整合实时交通数据、用户偏好和历史导航记录，提供更为优化的路线建议。例如，当用户需要前往一个目的地时，系统可以根据当前的交通状况和用户的历史偏好，推荐最快或最经济的路线。
3. 代码生成
在代码生成系统中，上下文工程可以通过整合代码库、文档和调试工具，提供更为高效和准确的代码建议。例如，当开发者需要实现一个特定功能时，系统可以根据现有的代码库和最佳实践，提供示例代码和调试建议。
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