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别只会写Prompt！聪明人都在玩“上下文工程”了！

发布日期：2025-07-24 07:12:09 浏览次数： 1574

作者：AI大模型爱好者

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“同一个Prompt，为什么别人能让AI写出爆款，我却只能得到‘小学生作文’？”
问题也许不在提示词，而在上下文。

在AI时代，很多人已经掌握了如何与大模型对话（也就是写Prompt），但真正玩出花来的高手，都在研究一个新概念——上下文工程（Context Engineering）。

今天我们就来聊聊：Prompt和上下文的关系到底有多大？什么是上下文工程？又该如何“驯服”AI成为你最贴心的“超级助手”？

技术】图解+详解：上下文工程- 53AI-AI知识库|大模型知识库|大模型训练|智能体开发

🧩Prompt是钥匙，但上下文才是房子！

我们先举个小例子：

你问AI一句：

“请帮我写个文案。”

AI可能会问：写什么产品？给谁看？风格是严肃还是幽默？要多长？在哪个平台发布？

如果你能事先提供这些信息，AI就能“秒懂你的心”，写出像模像样的文案。

这就是“上下文”的力量！

🌱什么是上下文？

在AI世界里，“上下文”可以理解为：

角色设定（你想让AI扮演谁）
历史对话（之前你和AI说了什么）
背景知识（这个任务发生在哪个行业、领域）
输入信息（你提供了什么材料、数据）
输出要求（你希望结果长什么样）

而“上下文工程”，就是如何系统性地设计这些信息，让AI更聪明、更稳定、更贴近你的需求。

✨Prompt vs 上下文：谁更重要？

Prompt就像“关键一句话”，但上下文才是背后的剧本+设定+素材库！

类别	Prompt	上下文工程
功能	提示AI“你现在该干什么”	提供“你为什么要干这件事，怎么干更好”
表现形式	一句话或一段指令	多轮对话、背景说明、外部文档、历史记录
难度	相对简单	需要结构化设计、业务理解
应用场景	单次任务	连续任务、多步骤协作

所以说：Prompt是战术操作，而上下文工程才是战略布局。

📌几个经典的上下文工程技巧

1️⃣ “角色+场景”设定，AI更懂你是谁、在哪干嘛


你是一位在北京工作的HR专家，请用简洁的语言向95后新员工解释公司的绩效考核机制。

🧠这样一来，AI就知道：

自己是HR专家
面对的对象是年轻员工
地点在北京
任务是“解释”不是“讲理论”

2️⃣ 加入历史信息，让AI“有记忆”


上文你已经提到，员工离职率高的主要原因是晋升通道不清晰，请继续分析可能的解决方案。

👉这就相当于“续写文章”而不是“重新开局”。

3️⃣ 提供素材/文档/数据，AI才不会“胡编乱造”


根据下面这段产品描述，帮我写出一句抖音风格的短视频开场白：【智能水杯：自动测温、提醒喝水、LED屏显示水温】

4️⃣ 明确输出格式，提升质量和可用性


请将内容分为3段，每段以“用户痛点”“产品卖点”“行动建议”为主题，用Markdown格式输出。

🧪实际案例：如何通过上下文工程构建“智能导诊助手”

假设你要开发一个“智能导诊助手”来为用户提供初步就医建议：

❌ 单靠Prompt：

“请问喉咙痛吃什么药？”

AI可能会给你一大堆通用建议，但缺乏针对性。

✅ 有上下文支持：


你是一位具备初步医学知识的智能导诊助手，面向普通用户进行非诊断性的健康建议。请根据以下信息给出建议：【症状】：喉咙痛、发烧38.5℃【时间】：持续两天【其他】：伴随轻微咳嗽，无腹泻、无出疹要求：避免使用医疗术语，建议用户是否需要就医，并说明原因。

🧠输出将更合理、有温度，且减少AI乱说风险。

🛠工程化应用：LangChain让上下文“流程化”

我们可以通过LangChain等工具，把Prompt+上下文+逻辑串起来，形成可复用的“智能体流程”：


from langchain.chains import ConversationChainfrom langchain.memory import ConversationBufferMemoryfrom langchain.chat_models import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI()memory = ConversationBufferMemory()chain = ConversationChain(llm=llm, memory=memory)response = chain.predict(input="用户说他胸闷，我该怎么回答？")

🌟AI会自动参考历史上下文，不会“问三遍还不知道你在说什么”。