从提示词工程到上下文工程
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内容提要
在人工智能快速发展的背景下，提示词工程逐渐转向上下文工程。上下文工程关注信息的系统性、动态性和准确性，旨在为大型语言模型提供必要的背景信息和工具，强调构建信息支撑系统，以提升AI的智能性和可靠性。
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关键要点
- 提示词工程逐渐转向上下文工程，以应对AI应用的复杂性。
- 上下文工程关注信息的系统性、动态性和准确性，旨在为大型语言模型提供必要的背景信息。
- 上下文工程的核心目标是为大型语言模型提供完成任务所需的准确的信息和工具。
- 上下文工程需要整合来自不同来源的信息，形成连贯的整体。
- 上下文信息是动态变化的，构建提示的逻辑也需灵活调整。
- 提供准确的信息是保证模型输出质量的前提。
- 上下文工程与提示词工程并不对立，提示词工程是上下文工程的重要子集。
- 优秀的提示词工程技巧在上下文工程中依然重要。
- 构建卓越上下文工程的要素包括工具使用、短期记忆、长期记忆、检索和提示工程。
- AI工程师的核心竞争力将转向构建复杂、动态、高效的上下文供给系统。
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延伸问答
上下文工程的核心目标是什么？
上下文工程的核心目标是为大型语言模型提供完成任务所需的准确的信息和工具。
上下文工程与提示词工程有什么关系？
上下文工程并不意味着提示词工程的终结，提示词工程是上下文工程的重要子集。
构建卓越上下文工程需要哪些要素？
构建卓越上下文工程的要素包括工具使用、短期记忆、长期记忆、检索和提示工程。
上下文信息的动态性如何影响模型的输出？
上下文信息的动态性要求构建提示的逻辑灵活调整，以适应交互过程中的变化。
为什么提供准确的信息对模型输出质量至关重要？
提供准确的信息是保证模型输出质量的根本前提，遵循“垃圾进，垃圾出”的原则。
上下文工程如何提升AI的智能性和可靠性？
上下文工程通过构建信息支撑系统，提供系统性、动态性和准确性的信息，从而提升AI的智能性和可靠性。
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