上下文工程：释放LLM应用潜力的关键

自2022年ChatGPT等模型首次公开亮相以来，大型语言模型（LLM）迅速改变了数字格局，成为众多应用中不可或缺的组成部分。然而，尽管它们能力深厚，许多基于LLM的系统却未能充分发挥其潜力。关键挑战通常不在于模型本身，而在于如何向它们提供信息和指令——这门关键学科被称为上下文工程。掌握这项技能对于任何开发复杂AI应用的人来说都至关重要，因为它直接影响LLM的效率、准确性和整体性能。

上下文工程包含一系列旨在优化提供给LLM的输入的技术，确保其接收到最相关且结构清晰的信息。在零样本或少样本提示以及检索增强生成（RAG）等基础方法之上，高级上下文管理更深入地探讨了提示词的组织方式、输入在LLM内存限制内的管理方式，以及信息检索的优化方法。

有效上下文工程的一个基本方面是提示词结构化。结构良好的提示词能显著增强LLM解释和执行指令的能力。与充满重复命令和模糊指令的杂乱文本块不同，结构化提示词清晰地界定了AI的角色、目标、风格指南和具体的响应规则。例如，清晰地标注“角色”、“目标”和“风格指南”等部分，并使用项目符号或编号列表（供内部人类架构师使用，而非最终AI输出）能使AI指令明确，并极大地提高人类可读性，帮助开发人员识别和消除冗余。包括主要AI平台提供的工具，甚至可以帮助生成和优化提示词，确保其简洁明了。

同样重要的是上下文窗口管理。尽管现代LLM（如假想的Llama 4 Scout，其拥有令人印象深刻的1000万个token上下文窗口）拥有巨大的输入容量，但研究表明，即使问题的内在难度保持不变，性能也会随着输入长度的增加而下降。这意味着仅仅输入更多数据并不总是更好。开发人员必须努力使提示词尽可能简洁，只包含与任务直接相关的信息。不相关的信息，特别是从外部源获取的动态信息，应严格过滤，例如通过为检索到的数据块设置相似度阈值。当输入不可避免地变得过大——无论是达到硬性token限制还是导致响应时间变慢时，上下文压缩就变得至关重要。这项技术通常涉及使用另一个LLM来总结部分上下文，使主要LLM能够使用更少的token保留核心信息，这种方法对于管理AI代理不断增长的上下文尤其有用。

除了管理提示词本身，优化信息检索也至关重要。虽然检索增强生成（RAG）已成为基石，即使在用户查询措辞不精确时也能利用语义相似性来获取信息，但整合关键词搜索提供了一个强大的补充。在许多情况下，用户或系统可能知道他们正在寻找的确切术语，而基于关键词的搜索有时能比纯粹的语义方法检索到更精确的文档。正如Anthropic等机构在2024年末的研究所示，将BM25等关键词搜索技术与RAG结合，可以显著增强检索信息的上下文相关性。

最后，任何上下文工程策略的有效性都取决于健全的评估。没有明确的指标，改进LLM系统就变成了猜测游戏。可观察性（通常由提示词管理软件促进）是关键的第一步，它允许开发人员监控输入和输出。除此之外，对不同的上下文管理技术进行A/B测试可以提供实证数据，说明哪些方法能产生更好的结果，这可能通过用户反馈实现。利用LLM本身来批判它为特定查询接收到的上下文也能提供宝贵的见解。然而，一个经常被低估的做法是手动检查。开发人员应投入时间，在各种场景下仔细审查输入到LLM中的特定token。这种亲身分析能对数据流提供无与伦比的理解，揭示自动化工具可能遗漏的细微问题和优化机会。

通过精心构建提示词、高效管理上下文窗口、战略性地结合检索方法以及严格评估性能，开发人员可以超越LLM的基本能力，释放其真正潜力，创造出高效且响应迅速的AI应用。