一文理解上下文工程（Context Engineering）:是什么、怎么用、与提示词工程和RAG的关系

上下文工程（Context Engineering）‌是人工智能领域新兴的系统性方法论，通过动态构建、管理和优化大型语言模型（LLM）的上下文信息，提升其任务执行的准确性和可靠性。

‌定义与核心概念‌

上下文工程的核心是通过动态整合多源信息（如指令、外部知识、工具调用反馈等），为模型提供精准的上下文环境。与传统提示工程（Prompt Engineering）相比，它更强调系统化设计而非静态指令优化，被视为LLM应用的“操作系统级能力”。‌‌1‌

我们可以用一个简单的比喻来理解它和提示词工程的关系：

提示词工程 (Prompt Engineering): 就像是教会我们如何向一个知识渊博但没有特定背景的“超级大脑”（LLM）“问对问题”。

上下文工程 (Context Engineering): 则是负责在问这个问题之前，先把相关的“参考资料”、“背景信息”或“开卷考试的小抄”准备好，一并递给这个“超级大脑”，让它依据这些材料来回答问题。

它的核心不再仅仅是优化那个“问题本身”（Prompt），而是工程化地管理和优化喂给模型的“信息背景”（Context）。

‌技术演进与发展脉络‌

1. ‌技术迭代路径‌。
   • 提示工程（Prompt Engineering）：通过优化指令模板引导模型行为。
   • 检索增强生成（RAG）：引入外部知识库扩展模型认知边界。
   • 上下文工程：整合记忆管理、动态检索和多模态数据处理，形成闭环系统。‌‌3‌‌4
2. ‌关键突破‌。
   • 解决上下文窗口的容量限制（如Claude Code的递归摘要策略）。
   • 跨模态信息融合（如自动驾驶中激光雷达与视觉数据的对齐）。‌‌5

‌核心策略与应用场景‌

• ‌筛选（Curate）‌：通过优先级排序过滤冗余信息（如Git-Context-Controller的版本控制系统）。
• ‌持久化（Persist）‌：建立短期/长期记忆机制（如医疗场景的病历动态关联）。
• ‌隔离（Isolate）‌：防止跨任务上下文污染（如Shopify订单处理的沙箱环境）。‌‌