上下文工程:让AI真正"活"起来的关键技术 2025-11-05 0 浏览 0 点赞 长文 你是否也遇到过这样的问题?用强大的大语言模型(LLM)做应用时,模型能写能总结能推理,但面对你的专属数据却无能为力,甚至自信地"胡编乱造"。问题不在模型智能,而是它被"孤立"了——没有访问你的私有文档,没有实时信息,没有记忆。 这正是"上下文工程"(Context Engineering)的核心挑战:设计系统,让模型在合适的时间获得正确的信息,连接外部知识库和工具,赋予它记忆,帮它在真实世界中可靠工作。 Weaviate 推出的免费电子书《上下文工程(Context Engineering)》详细讲述了如何打造这样的系统: ## 1. 智能代理(Agents) 它们不再盲目执行固定流程,而是动态判断、选择工具、调整策略,甚至修正错误,像个有头脑的"指挥官"。 ## 2. 上下文窗口的限制与管理 模型的工作记忆有限,不能简单扩容。要懂得剔除无关信息、压缩摘要、防止信息冲突和错误积累,才能保持"思路清晰"。 ## 3. 查询增强(Query Augmentation) 通过重写、扩展、拆解查询,提升检索准确度,让模型更懂你的问题。 ## 4. 文档切片(Chunking)策略 如何拆解文档成既精确又完整的小块,是检索表现好坏的关键。预切片和后切片各有利弊,复杂文档更需要层级和语义切片。 ## 5. 记忆管理 短期记忆为即时推理服务,长期记忆保存事实和经验。高效的记忆管理防止信息污染,支持多层次记忆结构,提升连贯性和智能度。 ## 6. 工具集成(Tools) 模型借助外部API和功能调用,才真正能够"动手"解决问题。精确的工具描述和合理的调用逻辑,是提升系统可靠性的秘诀。 ## 7. 编排挑战(Orchestration) 让代理知道何时用什么工具、如何构造参数、如何根据结果调整策略,形成"思考-行动-观察"的闭环。 ## 8. 未来趋势 Anthropic提出的"模型上下文协议"(Model Context Protocol,MCP)将实现AI应用与工具的标准化连接,告别碎片化集成,迈向模块化、组合式AI系统。 ## 总结 打造智能AI应用的关键不再是更大更复杂的模型,而是更精妙的上下文系统设计。上下文工程让我们从"给模型写提示词"升级为"构建模型的世界"。掌握代理、查询增强、检索、记忆和工具的协同,才能让AI真正"活"起来。 这就是我们,构建未来AI的工程师,正在重新定义智能的边界。你准备好了吗? The Context Engineering Guide Weaviate 免费电子书:上下文工程指南 #AI #LLM #MCP #RAG #Weaviate #上下文工程 #电子书