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天津网站优化公司推荐哪家,简约式网站,专做坏消息的网站,手机网站制作系统上下文工程是解决LLMs上下文窗口限制和孤立性问题的核心学科#xff0c;通过Agents、Query Augmentation、Retrieval、Prompting Techniques、Memory和Tools六大组件#xff0c;将孤立的LLM转化为可靠的生产级应用。文章详细介绍了各组件的作用、挑战及应对策略#xff0c;并…上下文工程是解决LLMs上下文窗口限制和孤立性问题的核心学科通过Agents、Query Augmentation、Retrieval、Prompting Techniques、Memory和Tools六大组件将孤立的LLM转化为可靠的生产级应用。文章详细介绍了各组件的作用、挑战及应对策略并探讨了不同文档类型的最佳分块方法强调更好的工程设计而非更大的模型是构建高效AI系统的关键。场景建议中短会议纪要、邮件、短博客适合固定大小分块。研究论文、产品指南适合递归分块。新闻稿、Markdown 文件适合文档式分块。科学论文、小说、白皮书适合语义分块。法律意见、医疗记录适合LLM 基于分块。监管文件、多节合同适合Agentic 分块。案例研究、综合手册适合延迟分块。一、上下文工程的核心背景与定义LLMs 的核心痛点LLMs 具备强大的写作、总结和推理能力但应用于现实场景时存在局限 —— 无法访问私有文档、缺乏实时信息、未知问题易 hallucinate幻觉根源是上下文窗口限制模型的活跃工作记忆有限空间存储任务指令和信息满负荷后会覆盖旧信息和孤立性与外部数据、工具、历史交互脱节。Context Engineering上下文工程定义并非改变模型本身而是设计架构在正确的时间为 LLM 提供正确的信息搭建连接外部世界的桥梁检索外部数据、对接实时工具、赋予记忆将孤立的 LLM 转化为可靠的生产级应用。核心价值区分 “合理演示” 与 “真正智能系统” 的关键核心是通过工程设计而非模型规模提升 AI 系统实用性。二、六大核心组件详解一Agents决策大脑定义在上下文工程中AI Agent 是能动态决策信息流向、跨交互保状态、基于结果调整策略、自适应使用工具的系统分为单 Agent 架构处理中等复杂工作流和多 Agent 架构任务分工需协调。核心挑战上下文窗口困境LLM 上下文窗口容量有限即使扩展到数十万甚至1M tokens仍会出现性能下降引发四类错误上下文污染错误信息持续累积上下文分心过度依赖过往行为上下文混淆无关工具 / 文档干扰上下文冲突矛盾信息误导决策关键策略与任务上下文总结定期压缩历史信息保留关键知识自适应检索初始检索失败时重构查询、切换知识库质量验证检查检索信息的一致性和实用性上下文修剪 / 卸载移除无关信息或外部存储非关键信息动态工具选择仅加载任务相关工具多源合成整合多源信息解决冲突定位系统协调者而非替代其他组件智能编排查询重写、分块策略选择、历史压缩等操作。二Query Augmentation查询增强核心目标解决 “垃圾进、垃圾出” 问题将模糊、不完整的用户请求转化为机器可识别的精准意图适配管道中不同工具 / 步骤的需求。四大关键技术技术类型核心作用挑战 / 注意事项Query Rewriting查询重写重构模糊问题、移除无关信息、添加关键词、拆分复杂问题采用 “重写 - 检索 - 读取” 模式需精准匹配系统关键词和结构要求Query Expansion查询扩展从单个请求生成多个相关查询提升模糊查询的覆盖度可能出现查询漂移、过度扩展、计算开销增加Query Decomposition查询分解将复杂多面问题拆分为独立子查询分别处理后聚合结果需确保子查询覆盖原问题所有核心维度聚合逻辑连贯Query Agents查询代理智能处理全查询流程分析任务→动态构建查询→执行→评估结果→生成响应需理解数据库结构和用户意图支持多集合路由三Retrieval检索核心意义连接 LLM 与私有文档、实时知识解决 LLM 训练数据之外的信息访问需求是 RAG检索增强生成架构的核心环节。关键基础Chunking分块将大型文档拆分为小块平衡检索精度小块聚焦单一主题嵌入精准和上下文丰富度大块包含完整语义便于 LLM 理解目标是找到 “分块甜点”。分块策略分类与对比分块策略工作原理复杂度最佳适用场景示例固定大小分块按预设 token 数如 512 tokens拆分可设置重叠如 50 tokens低小型 / 简单文档、追求速度场景会议纪要、短博客、邮件递归分块按优先级分隔符段落→句子→单词拆分保留文档自然结构中需维持结构且重视速度的文档研究论文、产品指南文档式分块按文档固有结构标题、HTML 标签、函数拆分低短文档、高度结构化文件新闻稿、Markdown 文件语义分块基于主题 / 意义拆分仅在主题切换时新建分块中高无明确分隔符的技术 / 叙事文档科学论文、小说、白皮书LLM 基于分块利用 LLM 识别逻辑命题或总结段落生成语义连贯的分块高复杂文本需意义感知分块提升 QA 效果法律意见、医疗记录Agentic 分块AI Agent 动态分析文档结构和内容选择 / 组合最优分块策略高复杂精细文档需定制策略监管文件、多节合同延迟分块先嵌入完整文档生成 token 级嵌入再拆分嵌入结果保留全文档上下文高需分块感知完整文档语境的场景案例研究、综合手册分层分块生成多粒度分块摘要→章节→段落支持从概览到细节的检索中高大型结构化文档需兼顾总结和细节员工手册、政府法规分块架构模式模式工作流程优势劣势Pre-Chunking预分块数据预处理→分块→嵌入存储→查询时检索查询速度极快仅需相似度搜索分块策略固定修改需重新处理全量数据Post-Chunking后分块存储文档→检索相关文档→动态分块灵活性高适配查询上下文结果更相关实时分块增加延迟需复杂基础设施支持四Prompting Techniques提示技术定义设计、优化输入给 LLM 的提示引导模型生成准确、有用的输出与上下文工程的区别在于提示技术聚焦 “指令表述”上下文工程聚焦 “信息结构化”。核心技术分类Tree of ThoughtsToT思维树并行探索多条推理路径选择最优结果适配多证据权衡场景。ReAct Prompting结合推理与行动迭代调整策略支持实时工具交互。Few-Shot Prompting少样本提示提供少量示例明确输出格式 / 风格适配专业领域。Chain of ThoughtCoT思维链引导模型分步推理适配密集 / 冲突信息分析可结合 “草稿式推理”每句≤5 词减少 token 消耗。经典技术高级技术工具使用提示明确工具使用场景、输入参数格式、输出预期、限制条件搭配少样本示例如 “查询巴黎天气→调用 Weather_API参数 city‘Paris’”。工具框架可选 DSpy、Llama Prompt Ops 等框架日常场景按核心原则设计提示即可满足需求。五Memory记忆价值赋予 LLM 状态感知能力从 “无状态文本处理器” 升级为 “动态自适应系统”支持历史交互复用和长期学习。记忆架构分层记忆类型存储位置 / 载体核心作用关键特点短期记忆上下文窗口即时推理存储近期对话、行动、数据受 token 限制需高效精简降低成本和延迟长期记忆外部存储如向量数据库长期留存信息支持历史交互 / 知识复用分为情景记忆事件 / 交互、语义记忆通用 / 领域知识混合记忆进阶短期 长期 工作记忆 程序记忆多维度支持复杂任务工作记忆临时存储多步任务参数程序记忆内化重复工作流有效记忆管理原则修剪优化定期移除重复、过时信息如 90 天以上已解决的客服对话保留摘要。选择性存储评估信息质量 / 相关性赋予重要性评分后再存储避免上下文污染。任务适配客服机器人侧重情景记忆财务分析机器人侧重语义记忆。高效检索采用重排序LLM 优化检索结果顺序、迭代检索多轮优化查询提升召回质量。六Tools工具定义连接 LLM 与外部世界的 “双手”支持实时数据访问如天气、股票和实际行动执行如订机票、发邮件将 LLM 从 “顾问” 升级为 “执行者”。演进历程从 “提示诱导命令生成”易出错→ 函数调用工具调用原生支持结构化 JSON 输出→ 多工具链如 “查航班→订酒店→查本地活动”。核心挑战工具编排通过 “Thought-Action-Observation思考 - 行动 - 观察” 循环实现工具发现系统提示中提供工具列表和精准描述含行动动词、输入格式、输出预期、限制。工具选择与规划分析用户请求决定是否使用工具、使用哪种工具复杂任务需规划工具链。参数制定从用户请求中提取工具所需参数格式标准化如日期 “YYYY-MM-DD”。反思根据工具输出判断是否成功、是否需要切换工具 / 补充参数 / 询问用户。未来趋势MCP 协议2024 年底 Anthropic 推出的 Model Context Protocol为 AI 应用与外部工具 / 数据源提供统一标准接口“AI 的 USB-C”将 M×N 定制集成问题简化为 MN 问题提升 interoperability互操作性。三、总结与展望核心结论上下文工程的关键是跨架构的上下文设计而非单一组件优化六大组件Agents、Query Augmentation、Retrieval、Prompting、Memory、Tools协同作用打造动态、可靠的 AI 系统。行业转变从 “提示工程师”与模型对话转变为 “上下文架构师”构建模型的运行环境最佳 AI 系统源于 “更好的工程设计” 而非 “更大的模型”。实践入口可通过 Weaviate CloudWCD14 天免费试用开始构建相关 AI 应用。关键问题QA问题 1上下文工程的核心目标是什么它通过哪些核心组件实现这一目标答案核心目标是解决 LLMs 的上下文窗口限制和孤立性问题为 LLM 搭建连接外部世界的桥梁在正确时间提供正确信息将孤立的 LLM 转化为可靠、跨场景、适配不同用户的生产级 AI 应用。实现这一目标的六大核心组件包括①Agents系统决策与协调大脑②Query Augmentation将模糊用户请求转化为精准机器意图③Retrieval连接 LLM 与私有 / 实时知识 bases④Prompting Techniques引导模型精准推理与输出⑤Memory赋予系统历史感知和学习能力⑥Tools支持系统与外部实时数据 / API 交互。问题 2在 Retrieval检索环节中Chunking分块的核心权衡是什么有哪些主流分块策略各自的适用场景是什么答案分块的核心权衡是检索精度与上下文丰富度检索精度要求分块小而聚焦单一主题嵌入更精准易被向量搜索匹配上下文丰富度要求分块大而完整含足够语义便于 LLM 生成有意义的响应目标是找到 “分块甜点”。主流分块策略及适用场景如下分块策略适用场景固定大小分块小型 / 简单文档、追求检索速度的场景如邮件、短博客递归分块需维持文档结构且重视速度的场景如研究论文、产品指南语义分块无明确分隔符的技术 / 叙事文档如科学论文、小说Agentic 分块复杂精细、需定制策略的文档如监管文件、多节合同延迟分块需分块感知完整文档语境的场景如案例研究、综合手册分层分块大型结构化文档需兼顾总结和细节如员工手册、政府法规问题 3AI Agent 在上下文工程中扮演什么角色它如何应对上下文窗口带来的核心挑战答案AI Agent 在上下文工程中扮演系统协调者的核心角色不替代其他组件而是智能编排查询重写、分块策略选择、历史压缩等操作动态管理信息流向。针对上下文窗口容量有限的核心挑战Agent 通过以下策略应对①上下文总结与修剪定期压缩历史信息、移除无关 / 过时内容节省 token 空间②上下文卸载将非关键信息存储到外部系统仅在需要时检索③动态工具选择仅加载任务相关工具避免无关工具占用上下文④质量验证与冲突解决检测检索信息的一致性解决上下文冲突避免错误累积⑤自适应检索初始检索失败时重构查询或切换知识库提升信息获取效率减少无效上下文占用。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】