文章介绍了大模型上下文工程的基础概念，解析其与提示词工程的互补关系。上下文工程由三大组件构成：上下文获取与生成（提示词工程、外部知识检索、动态上下文组装）、上下文处理（长上下文处理、多模态整合等）和上下文管理（记忆层级、上下文压缩等）。这些技术通过RAG系统、记忆系统等实现方式，共同提升大模型的理解能力和应用效率，是构建更智能AI系统的基础。
基础介绍
近段时间也经常听到上下文工程这个词，花时间去了解了下，当前资料似乎都没有讲的很清楚，正好调研到一篇论文：A Survey of Context Engineering for Large Language Models. 让我们跟着这篇论文来揭开上下文工程的神秘面纱。
提示词，提示词工程，上下文工程之间有什么差异？
基础概念：
提示工程和上下文工程的核心差异：
实际上，提示词工程和上下文工程并不是对立的，而是互补的：
- 提示词工程是上下文工程的一个组成部分，它负责在特定上下文中构建最有效的“指令”。
- 上下文工程则负责为提示词提供“舞台”，确保模型在执行任务时拥有足够的信息和工具。
下面我们具体介绍上下文工程。该论文提供了一个清晰的结构：
上下文工程的三大组件
上下文获取与生成（Context Retrieval and Generation）、上下文处理（Context Processing）、上下文管理（Context Management）
1️⃣ 上下文获取与生成（Context Retrieval and Generation）
这一部分关注如何构建和获取用于推理的上下文信息，包含三种主要方式：
- 提示词工程与上下文生成
利用人类设计的提示词或自动生成机制，引导模型产生目标信息。
包括零样本、少样本提示、链式思维（CoT）等策略。
- 外部知识检索
结合搜索引擎、数据库或知识图谱，从外部获取相关信息补充模型上下文。
是RAG（检索增强生成）系统的核心组成。
- 动态上下文组装
根据任务需求动态选择、组合不同来源的信息。
包括基于任务的上下文选择、用户历史交互整合等。
2️⃣ 上下文处理（Context Processing） 处理已获取的上下文，使其更适合模型推理，包括以下方面：
- 长上下文处理
针对模型输入长度限制，采用滑动窗口、分段摘要、稀疏注意力等技术。
目标是提升模型对长文档的理解能力。
- 上下文自我优化与适应
模型通过自我反馈机制优化输入上下文。
包括自我修正、自我提问、自我总结等方法。
- 多模态上下文整合
将图像、音频、视频等非文本信息与文本上下文融合。
支持跨模态推理与生成。
- 结构化与关系型上下文建模
利用表格、图结构、树状结构等方式组织信息。
增强模型对复杂关系和层次的理解。
3️⃣ 上下文管理（Context Management） 关注上下文的存储、压缩与生命周期管理，确保系统高效运行：
- 记忆层级与存储架构
构建短期记忆（如当前对话）与长期记忆（如用户画像）系统。
支持持久化交互与个性化响应。
- 上下文压缩与优化
利用摘要、聚类、信息筛选等方式压缩冗余信息。
保留关键信息以节省计算资源。
- 应用场景分析
针对不同任务（如问答、代码生成、推荐系统）设计专属上下文管理策略。
实现任务适配与性能提升。
这三大组件构成了上下文工程的技术基础，贯穿从信息获取到推理执行的全过程。它们不仅提升了模型的理解能力，也为构建更智能、更高效的AI系统奠定了基础。
上下文工程的系统实现
使用上下文工程的四大类系统。
1️⃣ 检索增强生成系统（Retrieval-Augmented Generation, RAG）
2️⃣ 记忆系统（Memory Systems）
3️⃣ 工具集成推理（Tool-Integrated Reasoning）
4️⃣ 多智能体系统（Multi-Agent Systems）
具体的细节这里不做展开了，可以直接去看论文。另外最后两章也不做具体介绍了，不是我们感兴趣的部分。
总结
我们只需要了解上下文工程这一基础概念即可。实际上，在上下文工程这一概念没出来之前就有了很多复杂的系统了，只不过现在都统一为说应用了上下文工程。
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