00:00 深入探讨AI上下文工程与提示工程的区别与联系本期播客由两位主持人共同探讨AI领域的热门话题——上下文工程（Context Engineering）。

通过讨论，他们解释了上下文工程的起源、精确定义及其与提示工程（Prompt Engineering）的区别和联系。主持人引用了来自AI领域知名人士的评论，强调了上下文工程在与大型语言模型（LLM）互动时的关键作用，尤其是在提供所有必要上下文以合理解决任务方面。此外，他们还探讨了上下文工程在实际应用中可能遇到的挑战以及应对策略，旨在帮助听众更好地理解这一概念的重要性及其在AI交互中的应用。

04:50 上下文工程的多种定义及核心侧重点对话讨论了上下文工程的多种定义及其核心侧重点，包括提供恰当和完整的上下文信息，以及将正确的信息以正确的格式呈现给大型语言模型（LLM）。这些观点强调了信息内容的恰当性、完整性和格式的重要性，突出了上下文工程在处理模型输入时的精妙与技巧性。此外，还提到了早期的定义以及与提示工程的紧密联系，展示了上下文工程在实际应用中的复杂性和艺术性。

08:51 提示工程与上下文工程的定义与关系探讨对话中讨论了提示工程和上下文工程的定义及其关系，强调了上下文工程不仅关注信息的自动动态填充，还涉及构建动态系统以实时调整和管理信息，使其能根据任务进展、用户反馈等实时变化。通过LangChain的定义，进一步明确了上下文工程的全面性和工程化，指出其涵盖了动态系统、正确信息与工具、正确格式以及任务的可信完成等多个方面。同时，强调了上下文工程的目标在于使模型能可靠地完成任务，提示工程可视为上下文工程的一个子集或重要组成部分。

13:31 探讨上下文工程在长上下文LLM中的重要性对话深入探讨了在处理长上下文的大语言模型（LLM）时，为什么需要精细的上下文管理而不是简单地将所有可能相关的资料一股脑地喂给模型。通过比喻和实际案例，讨论了大上下文窗口可能导致的问题，以及在实践中的几个典型上下文管理失败案例或陷阱。这些分析强调了上下文工程在确保LLM高效、准确提供信息方面的关键作用。

16:14 AI模型的上下文中毒与分心陷阱对话详细解释了AI模型在处理长上下文时可能遇到的两大陷阱：上下文中毒和上下文分心。上下文中毒指的是当错误信息或幻觉被模型反复引用时，导致模型行为偏离正确轨道；上下文分心则发生在上下文信息过载时，模型可能过度关注某些重复或不相关的内容，而忽视核心指令或普适知识，从而影响决策和表现。通过具体例子，如游戏中错误目标的强化以及AI助手围绕虚假景点规划旅行计划，说明了这些陷阱的具体表现和潜在危险。此外，还引用了研究数据表明，随着上下文长度的增加，大模型的回答正确性会下降，进一步说明了长上下文的负面影响。

20:53 AI助手的上下文混淆与工具配置陷阱对话讨论了AI助手在处理复杂或冗长的上下文信息时可能遇到的陷阱，包括上下文分心和上下文混淆。上下文分心指的是AI助手的注意力被无关信息带偏，而上下文混淆则是指模型在处理信息时错误地利用了无关内容，导致低质量的响应。特别提到，过多的工具选项可能使模型产生混淆，即使在不需要使用工具的情况下也可能错误地调用工具。研究表明，提供给模型的工具数量超过一定数量（如10到15个）时，其表现会显著下降。因此，为AI助手配置工具时应追求少而精的原则，避免过多工具带来的混淆问题。

24:29 上下文管理陷阱及其对模型性能的影响对话探讨了四种主要的上下文管理陷阱：上下文中读错误信息被放大，上下文分心被无关信息带跑，上下文混淆用错无关信息，以及上下文冲突信息内部矛盾。这些陷阱如何影响模型的性能，特别是在处理复杂指令时。通过举例说明，解释了这些陷阱的具体表现和其对模型任务完成效果的影响，最终强调了一次性提供完整指令和背景信息的重要性。

28:17 利用RAG策略解决大型语言模型的上下文问题对话探讨了使用检索增强生成（RAG）策略来解决大型语言模型（LLM）在处理长上下文时遇到的中毒、分心、混淆和冲突等问题。RAG通过仅向模型提供最相关的信息，减少了无关信息的注入，缓解了上下文分心和混淆，并降低了错误信息和幻觉的风险。此外，RAG不仅适用于问答查找资料的场景，还可以灵活应用于筛选和动态注入信息，如从大量工具中筛选最相关的几个供模型使用，从而避免了工具过多导致的混淆问题。尽管RAG本质上基于信息检索技术，但在LLM的加持下，它成为了提高回答可靠性和管理上下文的有效手段。

32:04 上下文管理策略：RAG、上下文隔离与上下文修剪对话探讨了三种上下文管理策略：RAG（过滤输入）、上下文隔离（分而治之，创建多个专注的上下文空间）、以及上下文修剪（主动移除不相关或过时的信息）。上下文隔离通过创建多个专门的AOM实例处理子任务，降低上下文复杂度，而上下文修剪则通过智能评估，从当前上下文中移除不重要的历史信息，从而保持上下文的精炼和高效。

36:22 长对话管理与摘要技术的挑战长对话管理中，摘要技术被用于将大量对话内容浓缩成简洁的摘要，以应对信息过载问题，特别是在LLM或聊天模型中。然而，摘要技术面临的最大挑战是如何确保生成的摘要准确无损地捕捉到原始上下文中的所有关键信息和细微差别，避免信息损失或偏差，从而维持后续讨论或生成任务的准确性。

39:06 上下文工程：构建高效信息管理的AI应用对话讨论了通过五种主要的上下文工程策略（RAG、上下文隔离、上下文修剪、上下文摘要、上下文卸载）和对外部存储的利用，来优化AI模型处理复杂任务的能力。这些策略旨在解决AI应用在处理信息流时面临的挑战，确保模型能在恰到好处的上下文中工作，既避免信息过载也防止信息匮乏，以最大化其性能和可靠性。此外，通过强调信息管理的系统性、动态性和工程化属性，上下文工程提供了一种更明确和系统的框架，将注意力从单个提示的优化提升到整个信息交互流程和环境的优化。

43:18 上下文工程：深化AI信息管理与双向沟通对话深入探讨了上下文工程的重要性和其在AI领域的应用，特别是面对上下文问题如中毒、分心、混淆、冲突时的策略和方法。讨论指出，技术的边界在不断拓展，新概念如上下文工程反映了对问题认识的深化。进一步提出了让AI模型更主动、清晰地表达其信息需求，实现更智能、双向的上下文构建过程，作为上下文工程下一步探索的方向。最后，邀请听众加入交流群分享AI相关经验和见解。