上下文工程：核心概念、设计方案与模型表现分析
系统性设计与优化LLM上下文信息，提升模型性能
上下文工程是围绕大语言模型（LLM）的输入输出过程，系统性地设计和优化上下文信息，以提升模型性能。与提示词工程相比，上下文工程更注重系统化的信息架构，而非单一的措辞优化。
上下文工程在LLM应用中的位置
上下文工程的核心概念
系统化优化大语言模型上下文信息的四大模块
写入 (Write)
将信息转化为模型可理解的格式，确保输入信息的结构化和标准化。
选取 (Select)
从海量信息中筛选与任务最相关的内容，提高上下文的相关性和准确性。
压缩 (Compress)
在上下文窗口限制下压缩信息，保留关键内容，优化模型处理效率。
隔离 (Isolate)
避免不同任务或信息之间的干扰，确保各任务上下文清晰独立。
上下文设计方案
基于四步法的长文本生成与AI Agent任务优化方案
写入
将用户需求转化为结构化输入格式
选取
从海量信息中筛选相关内容
压缩
在上下文窗口限制下精简信息
隔离
避免不同任务间的信息干扰
写入 (Write)
使用标准化模板，确保输入信息包含任务目标、背景信息和约束条件。
- check_circle 任务：生成一篇关于[主题]的文章，长度为[字数]，风格为[风格]
- check_circle 背景信息：[相关领域知识或上下文]
- check_circle 约束条件：[语气、受众、关键词等]
选取 (Select)
使用RAG技术从外部知识库中检索相关信息，优先选择权威来源。
- check_circle 从学术论文、新闻文章中检索相关信息
- check_circle 优先选择权威来源（arXiv论文、IEEE文章）
- check_circle 工具：向量数据库（Pinecone）或语义搜索工具
压缩 (Compress)
在模型上下文窗口（如4k或8k tokens）限制下，精简信息但保留核心内容。
- check_circle 使用语义压缩技术，如摘要生成或关键词提取
- check_circle 将5000字论文压缩为200字摘要，保留关键论点
- check_circle 工具：Hugging Face的预训练模型（BART或T5）
隔离 (Isolate)
确保不同任务或信息流之间互不干扰，保持上下文清晰。
- check_circle 为每个任务分配独立的上下文窗口
- check_circle 使用MCP技术，通过元标签区分不同任务
- check_circle 工具：JSON或XML格式存储上下文，方便隔离调用
应用示例：生成”人工智能伦理”文章
假设任务是生成一篇关于”人工智能伦理”的长篇文章，通过四步法实现：
不同模型在上下文处理上的表现分析
GPT-4、Claude 3与Grok 3的上下文工程能力对比
GPT-4
OpenAI
Claude 3
Anthropic
Grok 3
xAI
模型选择建议
长文本生成
推荐 Claude 3
动态Agent任务
推荐 Grok 3
通用RAG应用
推荐 GPT-4
技术背景补充：RAG与MCP
上下文工程中的关键技术支持
RAG
Retrieval-Augmented Generation
结合检索系统和生成模型，从外部知识库检索相关信息并融入生成过程，增强上下文的准确性和丰富性。
MCP
Multi-Context Processing
通过并行处理多个上下文流，支持多任务或多用户场景，AI Agent在对话、任务切换时保持上下文清晰。
build 实现工具
school 进一步学习建议
视频资源
YouTube上的”LangChain RAG Tutorial”或”Anthropic’s Claude Context Engineering Guide”
技术文档
Hugging Face文档、arXiv论文搜索”Context Engineering in Large Language Models”
实践项目
用LangChain构建RAG系统，结合Grok 3 API实现多任务Agent
示例论文
Retrieval-Augmented Generation for LLMs (arXiv:2305.06974)
summarize 总结
上下文工程通过四步法（写入、选取、压缩、隔离）系统性地设计和优化上下文信息，结合RAG和MCP技术，为构建高效、稳定的AI Agent提供了基础。不同模型在上下文处理能力上各有优势，根据任务需求选择合适的模型和技术方案，能够显著提升AI应用的性能和用户体验。