一张图看懂上下文工程：AI提示技术的核心概念解析

今天聊一个被低估、却把无数人卡住的概念——Context Engineering，中文通常译作“上下文工程”或“语境工程”。它不是什么新出的框架，而是一套为AI系统搭好“前置信息环境”的方法论。它解决的根本问题是：为什么花了大价钱买最好的GPT-4、Claude-3，效果却依旧差强人意。

一句话概括，大多数AI应用翻车并不是模型不够聪明，而是丢给模型的“背景资料”不合适。以RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）为例，工业界公认的比例大致是：80%的成败取决于检索策略，剩下 20%才由大模型本身的写作或推理能力决定。换句话说，模型再强，检索要是掉链子，输出必然崩塌。上下文工程干的就是把这一段“前置检索+加工+整合”做成系统性、可配置、可观测的流水线。

传统 Prompt Engineering（提示工程）的核心思路是给模型一段精心设计的文字，把规则、目的、范围一股脑写进去。这在早期对GPT-3、文心一言做闲聊问答时够用，但在真刀真枪的业务系统里常常失灵。原因有三：

业务信息源杂且不断变动，靠手动写 Prompt 很快就失控；
上下文长度有限，堆砌太多历史对话反而稀释重点；
用户意图会跨多轮对话变化，静态 Prompt 跟不上节奏。

于是工程师开始把注意力从“怎么写得高级”转向“如何把当下必要的信息精准注入模型窗口”。这就是上下文工程的兴起。

一套成熟的上下文工程系统通常包含四个可观测的模块。

动态信息流

信息不再是一次性塞进 Prompt，而是按场景、按角色按需组装。

• 用户画像：从注册页面开始收集的偏好、权限、常用语言。
• 会话状态：这一轮要问什么、上一轮说到哪里、失败过哪些步骤。
• 外部接口：数据库、ERP、文档仓库、实时搜索引擎。
工程师用统一的消息总线把这些“原始素材”先聚后滤，最终生成一个最小必要的信息包。

工具编排（Tool Orchestration）

大模型需要“调用”而非“背诵”。上下文工程把可被调用的接口包装成 JSON Schema，附带枚举、必填字段、示例返回值，让模型一次看懂。同时把工具反馈的结果再次切分、提炼，避免把整屏 SQL LOG 扔回去给用户。

记忆分层
记忆分两种：短记忆和长记忆，对应人脑的工作区与长期区。

• 短期：保留最新 N 轮对话，超出部分用滑动窗口+摘要，把“讨论过什么”压缩成一段话。
• 长期：存用户关键声明、成功案例、失败教训。用向量数据库存文档摘要，再用关键词召回。每次生成回答时，模型只需要拉回三条最相关的长期片段，降低幻觉与噪音。

格式优化

很多人忽视了“格式即策略”。同一批数据，用 CSV、YAML、还是 MD 表格呈现，模型表现差异巨大。上下文工程的落地实践是：把工具输出结果先格式化，再让大模型二次校对，而不是一股脑丢原始数据让模型猜格式。常见技巧包括：

• 复杂 JSON → 精简键值对+层级缩进
• 大段数据库错误日志 → 提取关键异常码+一行描述
• 长政策条文 → 按条款分段，每条前加上编号

聊完理论，来看看真实落地。一个法律行业的咨询机器人，原本用标准Prompt写“你是经验丰富的律师，请回答问题”，回答率只有57%。切换到上下文工程架构后，他们把判例库的案情按三级编码（法域-法条-关键词）建立向量索引，把用户身份和合同类型提前注入请求，再把工具输出用 Markdown 列表展示，回答率拉到88%。整套改动没换模型，只是把上下文环境重新编排，立竿见影。

再看一个电商退货对话机器人。最痛苦的是用户说不清商品型号、订单号往往埋在10级对话之前。工程师先用订单 API 根据手机号查出最近订单列表，动态插入对话上下文；当用户问到退货政策时，调用知识库过滤最新条款，输出一张表格列出可退天数、需出示哪些凭证。整个流程从“用户打字→机器人猜意思”升级为“机器人已提前拿到订单+条款→把关键结论喂给模型”。投诉率两周内降了43%。

这背后反映出一个被低估的成本：在传统软件时代，逻辑全在代码；而在大模型系统里，逻辑分散在“外部信息+模型窗口+后处理规则”。上下文工程让这三部分的边界清晰，谁负责组装数据、谁负责生成文本、谁负责安全兜底，一目了然。也因此，它能复用、能版本化、能AB Test，真正进入了工程化范畴。

面向2025之后的系统架构，上下文工程极可能成为一条独立赛道。市面上已有 Pinecone、Weaviate、LangChain 提供的“Context-as-a-Service”雏形；阿里云的“Retrieval-Augmented 模块”把向量召回、重排序、上下文裁剪打包成 API，让开发者十分钟接入；甚至有团队把“上下文质量监控”做进 DevOps 流水里——每一版上线前必须跑一组“上下文命中率”指标，低于80%直接阻断部署。

如果今天就想动手实践，推荐三步走：

• 第0天：用已有的 RAG 基线打一把“检索命中率”基线测试，看清短板在哪个环节。
• 第1周：把外部资料放进向量库，写一套“召回-重排-摘要”流水线，把对话长度压缩到模型的输入窗口。
• 第2周：在对话里实验不同格式化方式——对比纯Text、JSON Schema、Markdown表格，找出对下游LLM最友好的数据模板。
期间打开 LangSmith、Langfuse 之类的 Tracing 工具，观察“检索命中率、幻觉率、平均轮数”三板斧，把实验跑成数据。

总结一句，模型能力继续进化，上下文工程的价值只会越来越高。它不会替代 Prompt Engineering，而是把它升维：从“写魔法句子”变成“搭系统级信息流”。越早把这套方法论接入自己的AI项目，越能在激烈的性能竞赛中抢先半步。