如何让AI更靠谱？——"上下文工程"小白说明书（配图来自推特大佬Dex Horthy的酷图）
上下文工程是啥？为啥它这么牛？
你家AI总翻车？可能是"喂饭姿势"不对！
想象你在教同桌做数学题：
1️⃣ 你得给他课本（信息）
2️⃣ 得递计算器（工具）
3️⃣ 还得说人话（格式要对）
这就是上下文工程——给AI打造动态保姆系统，让它干活不抓瞎！
你想啊，AI再聪明，它也不是孙悟空，不能一个跟头十万八千里，啥都懂。它需要你给它喂“信息”。以前咱们玩AI，可能就是直接扔一句命令，比如“帮我写个关于夏天的诗”，这就叫“提示词”（Prompt）。但现在AI越来越厉害，能做的事情也越来越多，它不再是简简单单回你一句话，它可能要帮你查资料、分析数据、甚至帮你预订机票。这就好比一个小学生，你光说“做作业”，他可能不知道做啥作业、用什么笔、在哪儿做。
为什么AI总智障？
90%的情况不是AI笨，而是你：
❌ 没给关键信息（比如让AI查天气却不告诉它城市）
❌ 给了乱码信息（像直接甩100页PDF让它"自己品"）
❌ 没配神器工具（比如不让联网的AI预测股价）
这时候，“上下文工程”就登场了！它要做的就是：
* 给AI一个“系统”：这个系统就像一个大管家，专门负责收集各种信息。这些信息可能来自AI的开发者、来自你（用户）之前跟AI聊天的记录、AI自己去查资料的结果，甚至是一些外部数据。把这些零散的信息都整合起来，形成一个完整的“上下文”。
* 让这个系统“活”起来：这个信息收集过程可不是一成不变的，它是动态的！比如你问AI一个问题，它可能需要去网上搜一下最新的新闻，这些新闻是随时变化的。所以，给AI准备信息的逻辑也得跟着变化，不能是死板的。
* 提供“对”的信息：俗话说“垃圾进，垃圾出”。如果你给AI的信息是错的、不全的，那它就算再聪明也给你捣鼓不出来好结果。所以，提供“正确”的信息是核心！AI可不会读心术，你得明明白白告诉它需要知道什么。
* 配齐“趁手”的工具：光有信息还不够，AI可能还需要一些“武器”才能完成任务。比如，它可能需要一个“搜索引擎”去网上查资料，或者一个“翻译器”来翻译不同语言。这些工具，就像你画画需要画笔、颜料一样，都是必不可少的。而且，给AI工具的时候，还得告诉它怎么用，用什么格式给它返回结果。
* 信息的“呈现方式”很重要：这就像你跟人说话，你说话语气、表达方式都会影响对方的理解。同样，你给AI的信息，格式也很关键！是给它一大坨乱糟糟的文字，还是整整齐齐、一目了然的表格，结果会天差地别。简洁明了的错误提示肯定比一大堆乱码更容易让AI“领悟”。
所以，当你看到AI“犯傻”或者没能完成任务的时候，大部分情况不是AI本身不够聪明，而是我们没给它准备好“功课”！它就像一个努力学习的学生，但你没给他发教材、没给他准备好笔和纸，甚至没告诉他要考什么。
上下文工程和提示词工程有啥区别？
你可能听过“提示词工程”（Prompt Engineering），它就像是给AI“写考试题”，琢磨怎么把题目出得更巧妙，让AI能更快、更好地理解。
而上下文工程呢，就像是为整个考试环境做准备。它不仅包括怎么出题（提示词），更包括给AI准备好“教科书”（各种信息）、“计算器”（各种工具），甚至告诉它考试的规则（行为指令）。
可以说，提示词工程是上下文工程的一部分。你就算把所有信息都准备好了，最后在呈现给AI的时候，怎么把这些信息组织起来，怎么“下命令”，还是非常重要的。只不过，上下文工程更强调整个“动态系统”的搭建，而不是仅仅针对一个固定的命令。
从"咒语设计"到"系统工程"
早期玩AI像念咒语："请用莎士比亚风格写代码"（这叫提示词工程）
现在玩AI像当导演：要设计场景切换（动态信息）、道具组（工具包）、甚至给AI写人物小传（行为指南）
举几个上下文工程的例子
* 给AI装上“眼睛”和“耳朵”：如果AI需要知道外部信息，比如今天的天气、最新的新闻，那我们就得给它配置好“工具”，让它能像人一样去“看”和“听”。而且这些工具返回的信息，还得是AI能轻松“消化”的格式。
* 让AI有“短期记忆”：就像我们聊天一样，聊了一会儿，前面说过的话总得记住点吧？上下文工程会给AI设计一个“短期记忆”系统，把之前的聊天内容总结一下，让AI在后续对话中能“记”起来。
* 让AI有“长期记忆”：如果你跟AI聊过你的喜好，比如你喜欢吃辣的、你喜欢看科幻片，下次聊天时，它能“回忆”起这些，这背后就是“长期记忆”在起作用。
* 给AI下“死命令”：比如你想让AI扮演一个客服，那你就得在“提示词”里明确告诉它：“你是一个客服，态度要亲切，只能回答关于产品的问题，不能聊八卦！”这都是上下文工程的一部分。
* “现查现用”的智慧：你问AI一个问题，它可能需要先去数据库里找到相关资料，然后把这些资料“塞”到你的问题旁边，再一起丢给AI，让它回答。这个“现查现用”的过程，也是上下文工程的体现。
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总结一下
上下文工程，说白了就是想尽一切办法，给咱们的AI大模型创造一个最最舒服、最最“明朗”的工作环境。就像我们想让学生考高分，不光要给他出好题，更要给他准备好课本、笔记、文具，甚至给他一个安静的学习环境。只有这样，AI才能更好地发挥它的聪明才智，帮你完成各种任务！
所以，当你下次再用AI觉得它不够给力的时候，不妨想想是不是它“上下文”没给足呢？