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返佣贵金属交易所网站建设,北京广告网站建设,网站品牌推广设计,wordpress 代码转义要是用传统“提示词思维”#xff0c;AI只会机械回复#xff1a;“明天可以#xff0c;请问几点合适#xff1f;”——看似没毛病#xff0c;实则啥用没有#xff0c;完全没考虑用户日程满不满、和对方关系如何。 谁还在死磕“提示词工程”#xff1f;2025年AI圈早就换…要是用传统“提示词思维”AI只会机械回复“明天可以请问几点合适”——看似没毛病实则啥用没有完全没考虑用户日程满不满、和对方关系如何。谁还在死磕“提示词工程”2025年AI圈早就换了新赛道——「上下文工程」火得一塌糊涂前OpenAI研究员Andrej Karpathy直接公开“1”力挺Shopify CEO托比·卢特克更是直言“这才是AI应用的核心技能”。要是还以为AI能力全靠一句“聪明指令”那可真就out了。先别急着懵咱们先看个真实场景同样是让AI助理安排会议差别能有多大用户发了封邮件“嘿明天有空开个小会同步下吗”要是用传统“提示词思维”AI只会机械回复“明天可以请问几点合适”——看似没毛病实则啥用没有完全没考虑用户日程满不满、和对方关系如何。但用「上下文工程」搭建的AI助理会悄悄做三件事查用户日历发现明天全天排满、翻过往邮件确定用轻松语气、看联系人标签知道是核心合作伙伴最后给出回复“嘿鹿Sir我明天日程全满周四上午有空已经发了会议邀请你看看合适不”同样的模型为啥差距这么大答案很简单前者只给了“菜谱”后者却备齐了“新鲜食材”——这就是「上下文工程」的魔力。一、上下文工程≠提示词工程差的是一个“系统”很多人觉得“不就是换了个名字”还真不是。要是把AI比作厨师提示词工程顶多是“告诉厨师怎么做菜”而上下文工程是“把新鲜食材切好、调料配好、灶台架好甚至提前告诉厨师客人爱吃辣”——前者是单点优化后者是全套服务。看这组对比就懂了维度提示词工程上下文工程核心逻辑写一句聪明的指令搞定单次交互搭一个动态系统支撑全任务周期信息范围就一句提示词最多加俩示例要整合7大模块系统指令、用户需求、对话历史、长期记忆、RAG外部信息、工具定义、输出格式适用场景简单任务比如“写一段产品文案”复杂任务比如“整理月度销售报告生成可视化图表标注异常数据”目标效果让AI“说对话”让AI“做成事”就像Google DeepMind的高级AI工程师Philipp Schmid说的“现在很多AI Agent失败不是模型不行是上下文没给对——要么信息少了让AI瞎猜要么信息多了让AI分心。”二、上下文工程有多重要1. 解决AI“失忆”让AI记住你的偏好你有没有过这种体验跟AI聊了半天换个话题再回来它就忘了你说过“喜欢极简设计”“预算不超过10万”。这就是没做好“长期记忆”模块的锅。Shopify现在把「上下文工程」用到了员工协作里AI会记录每个员工的工作习惯——比如市场部的Lisa喜欢用表格呈现数据技术部的Mike习惯先看结论再看细节。下次协作时AI生成的文档会自动匹配每个人的偏好不用再反复强调“帮我转成表格”“先写结论”。2. 消灭AI“幻觉”让AI说真话有依据AI最让人头疼的就是“一本正经地胡说八道”比如明明没有的数据它硬编一个出来。但有了RAG检索增强生成这个“外挂”情况就不一样了。就像医疗AI助理当用户问“糖尿病患者能吃多少米饭”它不会直接瞎答而是先从权威医学数据库比如《中国2型糖尿病膳食指南》里检索最新建议再结合用户的年龄、血糖水平给出“每天生重150-200克”的准确答案还会附上参考来源——这就是“外部信息”模块的价值让AI每句话都有依据。3. 搞定复杂任务让AI像“老员工”一样办事以前AI只能做“单点任务”比如“写一段推广文案”现在有了上下文工程它能搞定“全流程任务”。比如电商运营让AI“策划双11新品推广”AI会先调用销售数据库看同类产品去年销量、再查竞品动态用搜索工具看对手优惠、接着看用户评论提取“用户觉得包装丑”的痛点然后生成推广方案——从标题“双11必入这款颜值升级的新品去年卖爆10万件”到优惠策略“前1小时立减20元”全是基于真实数据的决策不是瞎拍脑袋。三、普通人怎么上手记住这4个策略别觉得上下文工程是“工程师专属”普通人也能从基础做起LangChain框架总结的这4招就很实用1. 给AI“记笔记”Write Context就像你做题会打草稿让AI处理复杂任务时也可以让它“记笔记”。比如让AI写年度总结先让它把“今年完成的3个重点项目”“数据变化”“遇到的问题”记在“草稿本”上再整合这些信息写总结——这样既不会遗漏关键信息也能让逻辑更清晰。2. 给AI“挑重点”Select Context信息不是越多越好而是越准越好。比如让AI帮你改简历不用把所有工作经历都丢给它而是挑“和目标岗位相关的经历”比如应聘运营就重点给“策划过3场活动带来5000新增用户”的信息这样AI改出来的简历每句话都戳中招聘方需求。3. 给AI“减负担”Compress ContextAI的“记忆容量”是有限的比如上下文窗口只有128k tokens要是对话太长前面的信息就会被“遗忘”。这时候就需要“压缩”比如把10轮对话总结成“用户核心需求找性价比高的投影仪预算3000元内主要用来晚上看电影”这样AI就能一直记住关键信息。4. 给AI“分任务”Isolate Context复杂任务可以拆给“多个AI小助手”做。比如做一场线上发布会让“文案AI”写脚本、“设计AI”做PPT、“数据AI”整理用户反馈每个AI只负责自己的领域最后汇总——这样既高效又能避免一个AI“分身乏术”搞砸所有事。四、AI的下一轮竞争拼的就是上下文Karpathy说“上下文工程是填充AI上下文窗口的艺术与科学”现在看来一点没错。以前大家比“谁的模型更牛”现在比“谁能给模型更好的上下文”——毕竟再厉害的厨师没有好食材也做不出好菜再强的AI没有好上下文也干不成事。要是你现在还在纠结“怎么写一句完美的提示词”不如换个思路想想“给AI准备哪些信息它才能把事做好”。毕竟2025年的AI赛道早就不是“说话的艺术”而是“搭舞台的本事”了。如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量