Context Engineering：解锁大模型智能的真正秘诀

你是否曾对人工智能给出的模糊、机械的答案感到沮丧？很有可能，问题并非出在模型本身，而在于你提供的Context（上下文）。欢迎来到 Context Engineering（上下文工程）的世界，这里的魔力不在于改变模型的权重，而在于精确地提供模型所需的信息，使其能够蓬勃发展。随着 GPT-4 和 Claude 这样的大语言模型（LLMs）在现代应用中占据核心地位，针对LLM的Context Optimization（上下文优化）变得至关重要，Context 现在是我们引导 AI 行为的最强大工具。本文将深入探讨 Context Engineering 的核心概念、技术与实践，揭示如何通过优化上下文来提升大模型的智能化水平。

Context Engineering：定义与Prompt Engineering的区别

许多人会将 Context Engineering 与 Prompt Engineering（提示工程）或 Retrieval-Augmented Generation (RAG)（检索增强生成）混淆。简单来说，Context Engineering 是为 AI 模型设计合适的运行环境的一种实践。它作用于 AI 的 prompt 系统之内，涵盖了以下几个关键方面：

Structuring Prompts（结构化提示）：清晰、简洁地构建提示语，明确指示模型需要完成的任务。
Feeding Relevant Knowledge（提供相关知识）：为模型提供完成任务所需的背景信息、数据和知识。
Deciding What to Show (and What to Leave Out)（决定展示什么，隐藏什么）：筛选信息，只向模型提供必要且相关的内容，避免信息过载或干扰。
Organizing Content by Time, Relevance, or Format（按时间、相关性或格式组织内容）：将信息组织成易于模型理解和处理的形式。

与仅仅关注提示语本身如何撰写的 Prompt Engineering 不同，Context Engineering 的范围更广，它关注整个上下文环境的构建，包括如何获取、处理、组织和呈现信息，以便模型能够更好地理解和利用这些信息。例如，一个医疗诊断场景，Prompt Engineering 可能会专注于如何用最佳的语言来询问症状，而 Context Engineering 则会考虑如何将病人的病历、实验室检查结果、医生诊断记录等相关信息整合起来，以提供给模型更全面的Context，从而提高诊断的准确性。

RAG 则是 Context Engineering 的一种具体实现方式，它通过检索外部知识库来增强模型生成的内容，使得模型能够在生成文本时参考最新的信息和知识。RAG 可以被看作是 Context Engineering 中“提供相关知识”这一环节的具体实现。

Structuring Prompts：打造清晰的指令

Structuring Prompts 是 Context Engineering 的基石。一个结构良好、清晰明确的 prompt 能够极大地提升模型的表现。一个有效的 prompt 应该包含以下要素：

Role Definition (角色定义): 明确告知模型扮演的角色，例如“你是一位经验丰富的软件工程师”或“你是一位专业的营销顾问”。
Task Definition (任务定义): 明确告知模型需要完成的任务，例如“请根据用户需求撰写一份产品规格说明书”或“请为新产品设计一个营销活动方案”。
Context Information (上下文信息): 提供模型完成任务所需的背景信息和数据，例如产品的功能描述、用户画像、市场调研数据等。
Format Specification (格式规范): 明确要求模型以特定的格式输出结果，例如“请以 Markdown 格式输出”或“请以 JSON 格式输出”。
Constraints (约束条件)：如果对模型生成的内容有任何限制，例如字数限制、风格限制等，需要在 prompt 中明确告知。

例如，以下是一个结构化的 prompt 示例：

你是一位专业的文案撰写人，请根据以下信息为一款名为“AI助手”的智能音箱撰写一段产品介绍文案：

* 产品功能：语音控制、智能家居控制、音乐播放、新闻播报
* 产品特点：操作简单、响应迅速、内容丰富、个性化推荐
* 目标用户：注重生活品质、追求科技便利的年轻用户

文案需要突出产品的智能化和便捷性，字数控制在100字以内。

通过这种结构化的方式，可以确保模型能够准确理解任务，并生成符合要求的输出。如果prompt结构混乱，则模型可能无法正确理解任务目标，导致输出结果不准确或不相关。

Feeding Relevant Knowledge：知识驱动的智能

仅仅拥有清晰的指令是不够的，模型还需要拥有完成任务所需的知识。Feeding Relevant Knowledge 是 Context Engineering 的核心环节，它指的是为模型提供完成任务所需的背景信息、数据和知识。这可以通过多种方式实现，包括：

In-Context Learning (ICL)：将相关的示例直接嵌入到 prompt 中，让模型通过模仿示例来学习任务。例如，如果要让模型学习翻译任务，可以在 prompt 中提供几个翻译示例，让模型模仿这些示例来翻译新的句子。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)：通过检索外部知识库（例如维基百科、公司知识库等）来获取相关的信息，并将这些信息添加到 prompt 中，让模型在生成文本时参考这些信息。
Fine-Tuning：使用特定的数据集对模型进行微调，让模型学习特定的知识和技能。这是一种更重量级的方法，通常用于需要模型掌握专业知识的场景。

RAG 在实践中应用广泛。例如，在客户服务场景中，可以将客户的问题与公司知识库中的相关文档进行匹配，并将匹配到的文档添加到 prompt 中，让 AI 能够根据这些文档来回答客户的问题。这可以大大提高客户服务的效率和质量。

假设客户询问：“如何重置我的密码？” RAG系统会检索知识库，找到一篇名为“密码重置指南”的文章，并将这篇文章的关键内容添加到prompt中，例如：

客户问题：如何重置我的密码？

相关知识：
密码重置指南：
1. 访问我们的网站，点击“忘记密码”链接。
2. 输入您的注册邮箱地址。
3. 您将收到一封包含重置密码链接的电子邮件。
4. 点击邮件中的链接，设置新的密码。

请根据以上信息回答客户的问题。

这样，AI 就可以根据知识库中的信息，为客户提供准确、详细的密码重置指导。

Deciding What to Show (and What to Leave Out)：信息筛选与提炼

提供给模型的Context并非越多越好。过多的信息可能会导致模型信息过载，难以提取关键信息，反而降低了其表现。Deciding What to Show (and What to Leave Out) 强调对信息进行筛选和提炼，只向模型提供必要且相关的内容，避免信息过载或干扰。

信息筛选和提炼的方法包括：

Relevance Filtering（相关性过滤）：只选择与任务最相关的信息。
Summarization（摘要）：将长篇文档压缩成简短的摘要，提取关键信息。
Entity Recognition（实体识别）：识别文本中的关键实体（例如人名、地名、组织机构名等），并将这些实体作为Context提供给模型。

例如，在一个法律咨询场景中，如果用户提供了一份冗长的合同，可以将合同进行摘要，提取关键条款和条件，并将这些摘要提供给模型，而不是将整个合同都提供给模型。这样做可以帮助模型更快地理解合同的核心内容，并提供更准确的法律建议。

Organizing Content by Time, Relevance, or Format：优化信息呈现

信息的组织方式也会影响模型的表现。Organizing Content by Time, Relevance, or Format 强调将信息组织成易于模型理解和处理的形式。

组织信息的方式包括：

Chronological Order（时间顺序）：按照时间顺序排列信息，适用于需要考虑时间因素的任务，例如历史事件分析、趋势预测等。
Relevance Ranking（相关性排序）：按照相关性对信息进行排序，将最相关的信息放在前面，适用于需要快速找到相关信息的任务，例如信息检索、问答系统等。
Structured Format（结构化格式）：将信息组织成结构化的格式，例如表格、列表、JSON等，适用于需要对信息进行分析和处理的任务，例如数据分析、知识图谱构建等。

例如，在一个时间序列预测场景中，将历史数据按照时间顺序排列，可以帮助模型更好地理解数据的趋势和模式，从而提高预测的准确性。

Context Optimization的评估与迭代

Context Engineering 并非一蹴而就，而是一个持续优化和迭代的过程。需要通过实验和评估来不断改进 Context 的设计，以达到最佳的效果。评估 Context Optimization 效果的指标包括：

Accuracy（准确率）：模型输出结果的准确程度。
Relevance（相关性）：模型输出结果与任务的相关程度。
Fluency（流畅性）：模型输出结果的流畅程度。
Coherence（连贯性）：模型输出结果的连贯程度。

可以通过 A/B 测试等方法来比较不同 Context 设计的效果，并根据评估结果进行调整。例如，可以比较使用不同摘要算法生成的摘要的效果，或者比较使用不同排序算法排序的信息的效果。

Context Engineering的未来趋势

随着大模型技术的不断发展，Context Engineering 将变得越来越重要。未来的发展趋势包括：

Automated Context Engineering（自动化上下文工程）：利用 AI 技术来自动生成和优化 Context，降低人工成本。
Personalized Context Engineering（个性化上下文工程）：根据用户的个性化需求来定制 Context，提供更个性化的服务。
Multimodal Context Engineering（多模态上下文工程）：将文本、图像、音频等多种模态的信息整合到 Context 中，提高模型的理解能力。

例如，未来的 AI 助手可能会根据用户的浏览历史、搜索记录、社交媒体行为等信息，自动生成个性化的 Context，从而更好地理解用户的需求，并提供更个性化的建议。

案例分析：Context Engineering在电商推荐系统中的应用

电商推荐系统是 Context Engineering 的一个重要应用场景。传统的推荐系统主要依赖于用户历史行为数据和商品信息来推荐商品，但往往忽略了用户的实时需求和情境。通过 Context Engineering，可以将用户的搜索关键词、浏览历史、购物车信息、地理位置、时间等信息整合到 Context 中，从而更准确地理解用户的需求，并提供更个性化的推荐。

例如，如果用户在搜索“跑步鞋”之后，又浏览了一些运动服装，并且当前时间是晚上，那么推荐系统可以推断出用户可能需要购买跑步鞋和运动服装，并且可能需要在晚上跑步。因此，推荐系统可以推荐适合夜跑的跑步鞋和反光运动服装。

此外，还可以利用 RAG 技术，将最新的商品信息、促销活动信息、用户评价等信息添加到 Context 中，从而提供更及时、更全面的推荐。

结语：掌握Context，驾驭AI智能的未来

Context Engineering 是解锁大模型智能的真正秘诀。通过掌握 Structuring Prompts、Feeding Relevant Knowledge、Deciding What to Show (and What to Leave Out) 和 Organizing Content by Time, Relevance, or Format 等核心技术，我们可以更好地引导 AI 行为，创造更智能、更高效的应用。在 AI 驱动的未来，Context Engineering 将成为一项至关重要的技能，掌握它，你就能更好地驾驭 AI 智能，创造更大的价值。理解并应用 Context Optimization 的各项原则，将助力你构建更加智能、高效且人性化的 AI 系统。

Context Engineering：解锁大模型智能的真正秘诀