前言
近年來，隨著大語言模型（LLM，Large Language Model）的快速發展，提示詞工程（Prompt Engineering）與上下文工程（Context Engineering）逐漸成為 AI 應用開發中至關重要的技術方向。無論是 ChatGPT、Claude、Gemini，還是國內的文心一言、通義千問，這些模型在使用時都依賴 提示詞的設計 和 上下文的管理 來獲得最佳效果。
然而，很多開發者對這兩個概念存在誤區：
提示詞工程并不僅僅是“寫好一句話”，而是 系統化的提示設計與優化過程；
上下文工程也不是單純地“拼接歷史對話”，而是 圍繞模型的上下文窗口和記憶能力，設計有效的上下文組織與管理策略。
本文將從 基礎概念 到 實戰方法，再到 工程實踐與未來趨勢，系統深入地講解提示詞工程與上下文工程，幫助讀者不僅學會“寫提示”，更能掌握“提示背后的邏輯與技術”。
一、提示詞工程基礎
1.1 什么是提示詞工程？
提示詞工程（Prompt Engineering）是指通過精心設計輸入提示（Prompt），以引導大語言模型產生更符合預期的輸出的技術與方法。
簡單理解：提示詞就是我們給模型的“問題或指令”；
更深層理解：提示詞是 控制模型行為的隱性編程語言，我們通過自然語言而非代碼與模型交互。
比如，一個簡單的提示：
請用中文解釋牛頓第二定律。模型可能回答：
牛頓第二定律是 F=ma，即力等于質量乘以加速度……
但如果換成：
你是一名物理老師，請用通俗易懂的語言，并結合生活中的例子，向初中生解釋牛頓第二定律。那么模型的回答就會更貼近目標受眾。
這就是提示詞工程的作用——通過設計提示，改變模型的回答質量和風格。
1.2 提示詞的基本組成
一個完整的提示詞通常包含以下幾個要素：
角色設定（Role Assignment）
讓模型“扮演某個身份”。
例子：
你是一名資深的 Go 語言后端開發工程師……
任務描述（Task Description）
明確告訴模型要做什么。
例子：
請幫我生成一個基于 Go 語言的 WebSocket 服務端代碼。
輸入信息（Input Data）
提供模型所需的上下文或原始數據。
例子：
已知用戶輸入：“今天天氣很好，我們去哪里玩？”……
輸出格式（Output Format）
要求模型按照指定格式輸出。
例子：
請以 JSON 格式返回，包含字段：topic, summary, keywords。
約束條件（Constraints）
限制模型的回答范圍或風格。
例子：
回答請控制在 200 字以內，并且不要使用專業術語。
1.3 提示詞設計的常見技巧
少樣本學習（Few-Shot Prompting）
在提示中提供少量示例，幫助模型學習模式。
例子：
例子： 問題：2+2 答案：4 問題：3+5 答案：8 問題：7+9 答案：
零樣本學習（Zero-Shot Prompting）
不提供示例，直接給出任務描述。
鏈式思維（Chain of Thought, CoT）
明確告訴模型“逐步思考”。
例子：
請一步一步推理，并給出最終答案。
反向提示（Negative Prompting）
明確告訴模型不要做什么。
例子：
請回答問題，但不要涉及任何敏感政治話題。
提示分層（Prompt Chaining）
將復雜任務拆解成多個提示，逐步引導。
二、上下文工程基礎
2.1 什么是上下文工程？
上下文工程（Context Engineering）是指在大語言模型有限的上下文窗口（Context Window）內，如何組織、裁剪、存儲和動態注入信息，以保證模型輸出的準確性和一致性。
提示詞工程解決的是“說什么”；
上下文工程解決的是“說話的依據從哪里來”。
舉例：
你問模型：“幫我總結一下我上次和你討論的 IM 單聊架構。”
如果沒有上下文管理，模型可能“忘記”之前的對話。
如果有上下文工程，就能通過“檢索”歷史記錄并注入當前提示，讓模型繼續回答。
2.2 上下文的分類
對話上下文（Conversation Context）
記錄用戶與模型的歷史對話。
知識上下文（Knowledge Context）
將外部知識（文檔、數據庫、API結果）注入到提示中。
任務上下文（Task Context）
任務相關的中間結果或狀態。
2.3 上下文窗口的限制
大模型的輸入都有最大 Token 限制：
GPT-3.5：4k ~ 16k tokens；
GPT-4：32k ~ 128k tokens；
Claude 2：100k tokens；
Gemini Ultra：1M tokens（百萬級）。
因此，上下文工程要解決的核心問題是：
如何在有限窗口內，放入最有價值的上下文？
三、提示詞工程與上下文工程的結合
在實際開發中，提示詞工程與上下文工程往往是 配合使用 的：
提示詞定義 任務與輸出風格；
上下文提供 必要的信息來源；
兩者結合才能讓 AI 既會說，又有內容。
比如一個 企業知識問答系統：
上下文工程：通過 RAG（Retrieval-Augmented Generation）從文檔庫檢索相關內容；
提示詞工程：設計提示告訴模型“請根據提供的文檔回答，不能虛構信息”。
四、工程實踐方法論
4.1 提示詞優化循環
一個好的提示詞不是一次性寫成的，而是通過以下循環優化：
設計初版提示
觀察模型輸出
調整提示結構
加入上下文或示例
迭代優化
4.2 上下文管理的工程實踐
滑動窗口（Sliding Window）
保留最近 N 輪對話，丟棄更早的內容。
摘要化存儲（Summarization Memory）
用模型對歷史對話生成摘要，再注入上下文。
向量數據庫檢索（Vector DB + RAG）
將文檔/對話存儲到向量數據庫（如 Milvus、Pinecone、Weaviate）；
使用語義檢索找到與問題最相關的片段，再注入提示。
層次化上下文（Hierarchical Context）
將上下文分為長期記憶、短期記憶，動態調度。
4.3 技術實現案例（Go語言示例）
提示詞注入示例
prompt := ` 你是一名Go語言后端專家。 任務：幫我實現一個WebSocket服務端。 要求：提供完整的代碼示例，并解釋關鍵部分。 `上下文檢索示例（偽代碼）
func RetrieveContext(query string) string { // 在向量數據庫中檢索 results := vectorDB.Search(query, topK=3) return Combine(results)
}提示 + 上下文結合
finalPrompt := fmt.Sprintf(` 請根據以下上下文回答問題： %s 問題：%s `, RetrieveContext(userQuestion), userQuestion)五、提示詞工程的高級技巧
思維鏈提示（Chain of Thought）
讓模型“顯式思考”，提升復雜任務的推理能力。
自一致性提示（Self-Consistency）
讓模型多次生成答案，取多數結果，減少隨機性。
工具調用提示（Tool-Augmented Prompting）
設計提示讓模型學會調用外部 API 或工具。
多模型協作提示（Multi-Agent Prompting）
不同模型/不同角色協作完成復雜任務。
六、上下文工程的進階實踐
知識增強生成（RAG）
檢索 + 生成的經典方案。
長期記憶（Long-Term Memory）
使用數據庫存儲長期上下文，并在必要時檢索。
混合上下文（Hybrid Context）
將對話歷史摘要、檢索片段、用戶畫像結合。
上下文壓縮與選擇
利用模型進行上下文壓縮，避免冗余。
七、工程化落地案例
7.1 智能客服系統
提示詞工程：控制客服語氣（專業、友好、簡潔）。
上下文工程：引入 FAQ 文檔、產品手冊，結合檢索增強。
7.2 AI 編程助手
提示詞工程：設定角色為“Go語言資深開發者”。
上下文工程：引入代碼倉庫內容，做語義檢索。
7.3 企業知識庫問答
提示詞工程：限制回答必須基于文檔。
上下文工程：RAG + 向量數據庫。
八、挑戰與未來趨勢
8.1 挑戰
提示詞效果難以復用和標準化；
上下文窗口仍然有限；
上下文組織策略復雜度高；
存在幻覺問題（Hallucination）。
8.2 未來趨勢
自動提示優化（Auto Prompting）
AI 自動生成和優化提示。
大上下文模型
百萬級上下文窗口成為可能。
提示與上下文的融合
模型本身具備更強的長期記憶與檢索能力。
標準化工具鏈
出現成熟的提示詞管理平臺、上下文管理框架。
九、總結
提示詞工程 是“如何說”的藝術；
上下文工程 是“說什么”的保障；
兩者結合，才能構建強大的 AI 應用。
在未來，提示詞工程與上下文工程會逐漸標準化和自動化，但在當下，掌握這兩項技能，依然是 AI 開發者的核心競爭力。
解析（80）)
