你是否也曾花费大量时间精心打磨你的 ChatGPT Prompt，尝试不同的措辞，添加示例，不断调整指令，只为了获得理想的结果？或许你正在解决一个错误的问题。未来并非在于编写更精妙的 Prompt，而是构建更强大的上下文。谁能率先掌握构建优质上下文的能力，谁就能在未来十年的人工智能领域占据主导地位。
Prompt工程，作为早期驾驭大型语言模型（LLM）的关键技能，曾被视为通往AI智能的桥梁。 然而，随着技术的发展，我们逐渐意识到，真正驱动AI进步的，并非单纯的Prompt技巧，而是模型所能获取和理解的上下文信息。本文将深入探讨上下文的重要性，并分析为何上下文正在取代Prompt成为新的AI霸主。
上下文的重要性：AI智能的基石
上下文，指的是与特定事物、事件或情境相关的背景信息。在AI领域，上下文为模型提供了理解用户意图、生成相关且准确回应的关键线索。一个精心构建的上下文，能够帮助AI模型摆脱随机性和不确定性，使其能够提供更加个性化、精准和有价值的服务。
正如原文中提到的餐厅案例：A餐厅的厨师手艺精湛，但缺乏对顾客的了解，只能随机提供菜品，好坏全凭运气。而B餐厅的厨师则能记住顾客的饮食偏好、了解当天的特殊情况（例如生日或天气），从而提供更符合顾客需求的“魔法”般的体验。
这个例子生动地说明了上下文的重要性。在AI应用中，上下文包括用户的历史行为、偏好设置、地理位置、设备信息，甚至是当前的心情状态。 通过收集和利用这些信息，AI模型可以更好地理解用户意图，从而提供更加精准、个性化的服务。
例如，电商平台可以根据用户的浏览历史、购买记录和地理位置，推荐用户可能感兴趣的商品。在线客服系统可以通过分析用户的提问内容和历史对话记录，更快地定位问题并提供解决方案。这些应用都离不开对上下文的有效利用。
Prompt工程的局限性：难以突破的瓶颈
尽管Prompt工程在早期阶段发挥了重要作用，但其局限性也日益显现。
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脆弱性： 即使是一个细微的Prompt修改，都可能导致模型输出的结果发生巨大变化。这种不稳定性使得Prompt工程难以规模化应用。
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缺乏泛化能力： 针对特定任务设计的Prompt，往往难以应用于其他类似任务。这意味着我们需要为每个任务单独设计Prompt，效率低下。
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对模型理解的依赖： 要编写有效的Prompt，需要对底层模型的运行机制有深入的了解。这增加了Prompt工程的门槛，限制了其普及。
例如，假设我们想要用 ChatGPT 生成一篇关于“气候变化”的文章。一个简单的 Prompt，例如“写一篇关于气候变化的文章”，可能会得到一篇内容泛泛而谈、缺乏深度的文章。 为了提高文章质量，我们需要精心设计 Prompt，例如“写一篇关于气候变化对全球农业影响的文章，重点关注极端天气事件的增加和作物产量的下降，并引用 IPCC 的最新报告”。
然而，即使我们精心设计了 Prompt，模型输出的结果仍然可能受到多种因素的影响，例如模型的训练数据、随机种子等。而且，如果我们想要生成一篇关于“气候变化对海洋生态系统影响”的文章，我们就需要重新设计 Prompt。
这些局限性表明，Prompt工程并非解决AI智能问题的根本途径。它更像是一种“hack”，一种绕过模型固有缺陷的临时解决方案。
上下文的优势：更智能、更灵活
与Prompt工程相比，基于上下文的AI方法具有显著优势：
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更强的鲁棒性： 模型对上下文信息的依赖程度更高，对Prompt的敏感度更低。这意味着即使Prompt略有变化，模型也能根据上下文信息保持输出的稳定性。
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更高的泛化能力： 上下文信息可以跨越不同的任务和领域。通过学习通用的上下文表示，模型可以更好地适应新的任务和环境。
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更强的可解释性： 上下文信息能够帮助我们理解模型的决策过程。 通过分析上下文信息，我们可以更好地了解模型为什么会做出特定的预测或生成特定的内容。
例如，我们可以构建一个基于上下文的智能客服系统。该系统可以通过分析用户的历史对话记录、当前的问题描述和用户的个人信息，来理解用户的意图并提供相应的帮助。即使用户的Prompt不够清晰或存在歧义，系统仍然可以根据上下文信息进行推断，从而提供准确的答案。
上下文工程：构建智能AI的新方法论
既然上下文如此重要，那么我们该如何构建有效的上下文呢？ 这就引出了一个新的概念：上下文工程。
上下文工程是指利用各种技术和方法，收集、处理和利用上下文信息，从而提高AI模型的性能和效果的过程。它涵盖了以下几个方面：
- 数据收集： 从各种渠道收集与用户和任务相关的上下文信息，例如用户的历史行为、偏好设置、地理位置、设备信息等。
- 数据处理： 对收集到的上下文信息进行清洗、转换和整合，使其能够被AI模型有效利用。
- 特征工程： 从上下文信息中提取有用的特征，例如用户的兴趣标签、行为模式、情感状态等。
- 模型设计： 设计能够有效利用上下文信息的AI模型，例如基于注意力机制的模型、基于知识图谱的模型等。
- 评估与优化： 评估模型在不同上下文下的性能，并根据评估结果进行优化。
上下文工程是一个复杂而精细的过程，需要跨领域的知识和技能。它不仅需要数据科学家、机器学习工程师，还需要领域专家、用户体验设计师等共同参与。
上下文工程的应用案例：解锁AI的潜力
上下文工程已经在各个领域得到了广泛应用，并取得了显著成果。
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推荐系统： 通过分析用户的浏览历史、购买记录和社交关系，推荐系统可以提供更加个性化的商品和服务。 例如，亚马逊的推荐系统就是基于大量的用户上下文信息构建的。 研究表明，个性化推荐可以显著提高用户的购买转化率和满意度。
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智能客服： 通过分析用户的提问内容和历史对话记录，智能客服系统可以更快地定位问题并提供解决方案。 例如，阿里云的智能客服系统可以根据用户的上下文信息，自动分配客服人员并提供相应的知识库。 这大大提高了客服效率和用户满意度。
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医疗诊断： 通过分析患者的病历、体检报告和基因信息，AI模型可以辅助医生进行诊断和治疗。 例如，IBM Watson Oncology 可以根据患者的上下文信息，为医生提供个性化的治疗方案。 这有助于提高诊断的准确性和治疗的有效性。
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金融风控： 通过分析用户的交易记录、信用报告和社交关系，AI模型可以识别潜在的金融风险。 例如，蚂蚁金服的风险控制系统可以根据用户的上下文信息，识别欺诈交易和恶意贷款。 这有效地降低了金融风险。
这些案例表明，上下文工程正在解锁AI的巨大潜力，并为各行各业带来革命性的变革。
大模型的未来：上下文驱动的智能
随着大模型技术的不断发展，上下文的重要性将更加凸显。未来的大模型将不再仅仅依赖于Prompt，而是能够主动感知和理解上下文信息，从而提供更加智能、个性化和有价值的服务。
例如，未来的智能助手可以根据用户的日程安排、地理位置和社交圈子，主动提供相关的建议和帮助。未来的智能家居可以根据用户的习惯和偏好，自动调节温度、光线和音乐。未来的自动驾驶系统可以根据路况信息、交通规则和驾驶员状态，做出更加安全可靠的决策。
为了实现这些愿景，我们需要继续深入研究上下文工程，并开发出更加强大的上下文感知和理解能力。同时，我们也需要关注上下文信息的隐私和安全问题，确保AI技术的可持续发展。
结论：拥抱上下文，迎接AI的新时代
Prompt工程的时代正在落幕，上下文的时代已经到来。 未来，谁能率先掌握构建优质上下文的能力，谁就能在人工智能领域占据主导地位。让我们拥抱上下文，迎接AI的新时代！ 通过深入研究上下文工程，我们可以解锁AI的巨大潜力，并为人类创造更加美好的未来。 不要再把所有的时间和精力放在打磨 Prompt 上了，开始关注如何构建更好的上下文吧！