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10分钟讲解10个大型语言模型工程概念
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原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。
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内容提要
现代大型语言模型（LLM）应用通过上下文管理、工具调用和多步骤处理实现高效性。关键概念包括上下文工程、模型上下文协议、代理间通信和推理路由等，这些要素共同推动了技术进步。
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关键要点
- 现代大型语言模型（LLM）应用不仅仅依赖于提示，而是通过上下文管理、工具调用和多步骤处理来实现高效性。
- 上下文工程决定了模型在特定时刻应看到的信息，包括系统指令、对话历史、检索文档等。
- 工具调用使模型能够调用外部功能，从而增强其行动能力，成为“代理”。
- 模型上下文协议（MCP）提供了一种标准化方式，使不同的AI系统能够共享和重用工具和数据。
- 代理间通信（A2A）允许多个代理协调行动，适应复杂的工作流程。
- 语义缓存通过重用不变的提示内容来减少延迟和成本，提高效率。
- 上下文压缩提取相关文档中的有用部分，减少噪声和处理成本。
- 重新排序在初步检索后对候选文档进行评估，以提高答案质量。
- 混合检索结合语义搜索和关键词搜索，增强搜索的可靠性。
- 设计代理记忆架构时，应区分短期工作状态和长期记忆，以提高效率。
- 推理路由将模型请求视为流量管理问题，根据用户需求和任务复杂性进行智能路由。
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延伸问答
大型语言模型的上下文工程是什么？
上下文工程是决定模型在特定时刻应看到的信息的过程，包括系统指令、对话历史和检索文档等。
工具调用在大型语言模型中有什么作用？
工具调用使模型能够调用外部功能，如搜索网络或查询数据库，从而增强其行动能力。
什么是模型上下文协议（MCP）？
模型上下文协议是一种标准化方式，允许不同的AI系统共享和重用工具和数据，简化集成过程。
代理间通信（A2A）如何提高大型语言模型的效率？
代理间通信允许多个代理协调行动，适应复杂的工作流程，从而提高系统的整体效率。
上下文压缩的目的是什么？
上下文压缩旨在提取相关文档中的有用部分，减少噪声和处理成本，提高响应速度和准确性。
如何通过重新排序提高答案质量？
重新排序在初步检索后对候选文档进行评估，将最相关的结果放在前面，从而提高答案的质量。
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