AI 表现不佳？或许是上下文没给对！

许多人认为 AI 不好用，第一反应是模型能力不足，但真正的瓶颈往往在于上下文。模型若不清楚该关注哪些信息、哪些与当前任务相关，自然容易一本正经地胡说八道。这正是近期备受关注的“上下文工程”所致力解决的问题。举例来说，若让 AI 协助准备明日客户会议资料，缺乏上下文的模型仅能生成美观却空洞的通用模板。而一个上下文工程完善的系统，则能自动识别会议对象，调取最新工单记录，发现续约即将到期，同时避免将超出权限的内部定价信息混入其中。输出质量差异巨大，但背后使用的模型可能完全相同。要构建高效的上下文工程，需重点解决