上下文工程：解锁高级LLM应用的关键

大型语言模型（LLM）无疑已经彻底改变了技术的许多方面，展示了令人印象深刻的能力。然而，除了其固有的知识库之外，它们的性能关键地取决于它们接收到的上下文信息。这一基本原则支撑着新兴的上下文工程学科，这是一种精心设计输入数据的方法，旨在赋予这些模型卓越的能力。随着工程师们认识到仅仅巧妙地编写提示对于复杂应用来说是远远不够的，如果LLM缺乏关键事实，它就无法简单地推断出来，因此这种实践获得了显著的关注。于是，目标变成了精心收集每一条相关信息，使模型能够真正理解手头的任务。

从“提示工程”到“上下文工程”的术语转变，在很大程度上得益于有影响力的AI研究员安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）的强调。他阐明，尽管提示通常指给LLM的简短日常指令，但工业级的LLM应用需要一个远为复杂的过程。在他看来，上下文工程是一门精妙的艺术和科学，它在于为模型在复杂工作流程中的每一步，精确地填充“上下文窗口”以正确的相关信息。这好比是提问和提供一份全面简报之间的区别。

举例来说，考虑撰写一篇文章的任务。一个简单的指令，如“写一篇关于LLM的文章”，可能会产生一篇泛泛之作。然而，要写出一篇真正引人共鸣的文章，作者需要更多：目标受众的专业水平、期望的长度、理论或实践的侧重点，以及具体的写作风格。同样，上下文工程通过提供从用户偏好和示例提示到检索到的事实以及其他工具的输出等所有信息，使LLM对其目标有一个全面的理解。这些元素——指令、用户配置文件、交互历史、工具访问和外部文档——都构成了模型的上下文窗口。因此，上下文工程是一种战略性实践，用于决定包含哪些元素、以何种格式以及何种顺序。

这与传统的提示工程形成鲜明对比，后者通常专注于制定单一的、自包含的查询或指令，以引发期望的响应。另一方面，上下文工程则涵盖了围绕LLM的整个输入环境。如果提示工程问的是“我该如何向模型提问？”，那么上下文工程则探究“我该向模型展示什么，以及如何有效地管理这些内容，使其能够完成任务？”

上下文工程的操作框架通常涉及一个紧密集成、由三个组件组成的管道，每个组件都旨在优化馈送给模型的信息，以实现卓越的决策。首先是上下文检索与生成，其中所有相关数据要么从外部源中提取，要么动态创建，以增强模型的理解。这可能包括检索过去的对话、用户指令、外部文档、API结果或结构化数据，例如用于人力资源查询的公司政策文档，或者使用CLEAR（简洁、逻辑、明确、适应性、反思性）等框架生成结构化提示，以实现更有效的推理。

接下来是上下文处理，它优化原始信息以供模型使用。此步骤采用先进技术来处理超长输入，例如位置插值或内存高效的注意力机制，如分组查询注意力。它还包括自我完善过程，即模型被提示迭代地反思和改进其自身的输出。一些尖端框架甚至使模型能够生成自己的反馈，评估其性能，并通过创建和过滤自己的示例来自主进化。最后，上下文管理决定了信息如何在多次交互中存储、更新和利用。这在客户支持或长时间运行的智能代理等应用中尤为重要。诸如长期记忆模块、记忆压缩、滚动缓冲区缓存和模块化检索系统等技术使系统能够在会话之间保持连贯性，而不会使模型过载。这不仅关乎提供什么上下文，还关乎确保其保持高效、相关和最新。

尽管有其诸多益处，设计最优上下文仍面临多项挑战，需要数据、结构和约束之间的仔细平衡。一个常见问题是不相关或嘈杂的上下文，也称为上下文干扰，即过多的无关信息可能会混淆模型。这可以通过基于优先级的上下文组装、相关性评分和检索过滤器来缓解，这些过滤器只选择最相关的数据块。另一个担忧是延迟和资源成本，因为更长、更复杂的上下文会消耗更多的计算时间和内存。解决方案包括截断不相关的历史记录或将计算卸载到检索系统或更轻量级的模块。在集成工具输出或外部知识时，由于格式不一致或信息冲突，可能会发生上下文冲突。这可以通过添加模式指令、用于标记数据源的元标签，或允许模型表达不确定性或归因信息来解决。此外，在对话中在多轮对话中保持连贯性至关重要，因为模型有时会产生幻觉或忘记事实。可以通过跟踪关键信息并根据需要选择性地重新引入来解决这一挑战。除此之外，上下文中毒和上下文混淆等问题也需要在强大的LLM部署中进行仔细考虑。

最终，上下文工程不再是一项可选技能，而是有效部署语言模型的基本支柱。它构成了决定LLM如何智能、有用响应的无形骨干。尽管最终用户通常看不到它，但它深刻地塑造了输出的感知智能和实用性。