视频字幕
AI大模型是当今人工智能领域的核心技术，它是基于深度学习的大规模神经网络系统。这些模型具有数十亿甚至万亿级别的参数，拥有强大的语言理解和生成能力。用户通过精心设计的提示词与模型交互，模型结合上下文信息进行推理处理，最终生成智能化的回答。理解这一基本工作流程，是掌握提示词工程和上下文工程的重要基础。
提示词工程是设计和优化输入指令的重要技术。它包含明确的任务描述、具体的输出格式要求、相关示例和角色设定等核心要素。主要有三种类型：零样本提示直接描述任务，少样本提示通过示例引导模型理解，思维链提示则引导模型进行逐步推理。设计时需要遵循清晰性、具体性和结构化原则，确保模型能够准确理解并执行任务。
上下文工程是管理和优化模型记忆信息的关键技术。它主要处理上下文窗口内的信息，包括历史对话和背景知识。核心是检索增强生成架构，通过知识库检索相关信息，动态构建上下文窗口，为模型提供准确的背景信息。对于长文本，采用分段处理、摘要提取和关键信息保留等策略，确保模型能够有效利用有限的上下文空间。
提示词工程和上下文工程在设计目标、技术实现和应用范围上存在本质差异。提示词工程专注于优化输入指令，通过精心设计的模板和结构化描述来引导模型输出，适合单次交互的任务优化。而上下文工程则管理背景信息，通过检索和组织相关知识来增强模型理解，更适合多轮对话和复杂场景。两者各有优势：提示词工程简单直接但受长度限制，上下文工程信息丰富但计算复杂。
在实际应用中，提示词工程和上下文工程各有适用场景。客服机器人需要结合两者：用提示词规范回复格式，用上下文管理用户历史。代码生成助手通过提示词明确编程规范，通过上下文理解项目背景。知识问答系统用提示词结构化答案，用上下文检索相关知识。最佳实践是根据具体需求灵活选择，平衡效果与成本，持续优化以提升用户体验。