原文摘要

一文讲清楚「上下文工程」。

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进一步信息揣测

• 上下文工程的核心价值未被公开强调：决定AI应用效果的关键已从“如何提问”转向“提供什么数据”，但行业普遍仍过度关注提示词（Prompt Engineering），而低估了数据质量与上下文完整性的重要性。
• 实践中的隐性成本：高质量上下文的获取和整理需要大量资源（如人工标注、领域知识整合），这部分成本常被低估或未在公开讨论中提及，导致实际落地时效果不及预期。
• 行业内部共识未普及：尽管DeepMind、LangChain等机构已形成“上下文优先”的共识，但中小团队仍依赖传统提示词优化，缺乏对上下文工程的系统性投入。
• 付费墙后的专业知识：LangChain等工具的高级功能（如动态上下文加载、多源数据融合）需付费或深度定制，公开文档中仅提供基础用法，实际高效应用需内部经验或顾问支持。
• 数据敏感性的隐藏风险：上下文工程可能涉及用户隐私数据或商业机密，但公开案例常回避讨论数据清洗与脱敏的具体方法，导致合规隐患。
• 模型厂商的未明限制：主流大模型（如GPT-4）对上下文长度的实际处理能力存在隐性衰减（如后段信息权重降低），但厂商未明确说明，需通过实验测试才能发现。
• 捷径工具的非公开使用：资深从业者会利用小众工具（如LlamaIndex优化检索）或私有API（如OpenAI的上下文压缩接口）提升效率，但这些信息仅限内部交流或高价咨询。
• 社群资源的真实价值：文中提到的“AI产品市集”社群可能隐含未公开的行业人脉、早期项目内测机会或非正式合作渠道，远超表面宣传的“新品资讯”。