动态性
上下文会随着对话或任务的推进持续演化，保证模型对最新信息的感知。
问题一
如何理解上下文（Context）？
在人工智能领域，上下文（Context）指的是模型在处理当前任务时所依赖的背景信息、环境条件和相关数据。它是理解当前输入并生成合适输出的关键依据。
相关性
只保留与当前任务密切相关的信息，避免冗余干扰模型判断。
结构化
通过合适的数据格式组织信息，让模型更易于解析和调用。
多模态
可同时包含文本、图像、音频等多种形式的内容，支撑复杂场景。
上下文的重要性
- 消除歧义：帮助模型理解多义词和模糊表达。
- 保持一致：让长时间对话保持连贯与统一语气。
- 个性化响应：基于用户历史和偏好提供定制化答案。
- 任务适应性：让模型适配不同场景和业务目标。
上下文理解层次模型
词汇层
关注单词级别的含义和指代。
句子层
理解句法结构与语义关系。
对话层
掌握多轮交互中的语境演化。
任务层
围绕目标执行策略与决策。
理解深度随层级逐步提升。
问题二
Context Engineering 与 Prompt Engineering 的区别
虽然二者都关注优化模型输入，但它们处理问题的视角与深度截然不同：
关注点
构建与维护完整的背景信息环境。
设计并优化具体的指令文本。
时间范围
贯穿多轮对话，随时更新长期记忆。
面向单次交互的即时表达。
复杂度
涉及状态管理、记忆回收与策略迭代。
专注语句结构与示例设计，复杂度相对较低。
技术重点
上下文压缩、记忆管理、状态跟踪。
提示词设计、格式优化、示例选择。
典型场景
聊天助手、虚拟代理、长期陪伴类产品。
文本生成、问答系统、一次性任务执行。
关键洞察：
Context Engineering 包含 Prompt Engineering，但覆盖面更广，重点在于搭建可持续迭代的语境环境。
PE
Prompt Engineering
- 单次交互优化
- 提示词结构设计
- 格式与语气调整
- 示例选择
CE
Context Engineering
- 多轮对话管理
- 上下文压缩与聚合
- 记忆与状态同步
- 策略编排
问题三
Context 工程的主要工作
Context Engineering 涉及多个关键环节，确保系统能够高效管理并应用上下文信息：
上下文收集与提取
- 从对话历史中提取关键信息。
- 识别并记录用户偏好与行为模式。
- 汇集任务相关的环境数据。
上下文表示与存储
- 设计高效的数据结构与 Schema。
- 实现上下文信息的持久化与快速检索。
- 构建索引与引用策略。
上下文管理与优化
- 执行上下文压缩与摘要生成。
- 评估信息重要度并动态排序。
- 清理过期信息，保持语境新鲜。
上下文应用与集成
- 在模型输入中整合有效上下文。
- 维持多轮对话的状态与记忆。
- 支持个性化服务与自适应响应。
🎮 Context 工程交互演示
选择下列示例，体验不同语境策略在真实任务中的作用。
选择演示
执行演示
查看结果
演示结果
选择上方的演示类型开始体验。
🔄 Context 工程工作流程
1
收集
从对话历史中提取关键信息，建立初始语境。
2
存储
通过结构化数据与向量索引维护可追踪的上下文。
3
管理
定期压缩、排序与清理信息，保持语境轻量。
4
应用
将精炼后的上下文注入模型输入，驱动高质量输出。
🔁 循环流程
Context 工程是持续循环的体系：从收集开始，经过存储与管理，最终应用于对话，再回到收集阶段形成闭环。