从提示词工程到上下文工程与 ACE ：构建自我完善的企业级 LLM 工作流

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    姓名
    Nino
    职业
    Senior Tech Editor

在生成式人工智能（Generative AI）快速演进的版图中，我们正在见证一场根本性的范式转移。在过去两年里，行业的焦点几乎完全集中在“提示词工程”（Prompt Engineering）上——即如何打磨那句完美的指令。然而，随着开发者开始构建生产级应用，一个事实变得愈发清晰：指令本身只是冰山一角。决定模型性能、准确性和可靠性的核心变量其实是上下文工程（Context Engineering）。通过利用像 n1n.ai 这样先进的 API 聚合平台，开发者现在可以超越静态提示词，构建动态且自我完善的智能工作流。

什么是上下文工程？

上下文工程是一种系统化的方法，旨在设计、管理和优化提供给大语言模型（LLM）的环境数据。如果说提示词工程关注的是模型“应该做什么”，那么上下文工程关注的则是模型在推理瞬间“知道什么”。这涵盖了从检索增强生成（RAG）、少样本示例（Few-shot examples）到状态管理和元数据注入的所有环节。

在专业应用场景中，上下文工程能将 LLM 从一个通用的聊天机器人转变为特定领域的专家。通过使用 n1n.ai 提供的统一 API 基础设施，团队可以在多个模型（如 GPT-4o、Claude 3.5、Llama 3）之间测试不同的上下文策略，从而在 Token 成本与输出质量之间找到最佳平衡点。

上下文工程的架构设计

要构建一个稳健的上下文工程流水线，必须理解上下文管理的三个核心支柱：

  1. 筛选（Selection）： 识别哪些信息片段与当前查询最相关。这通常由向量数据库处理，但现在越来越多地由“上下文重排序器”（Context Re-rankers）来优化。
  2. 结构化（Structuring）： 信息呈现的方式。JSON、XML 或 Markdown 格式化会显著影响 LLM 解析上下文的效率。
  3. 提炼（Refinement）： 自动化上下文工程（ACE）循环使用第二个 LLM 在上下文到达主模型之前对其进行“清洗”和“压缩”。

对比：提示词工程 vs. 上下文工程

特性提示词工程上下文工程
核心焦点指令与引导数据环境与知识库
扩展性手动且脆弱自动化且动态
复杂度中低高（需要基础设施支持）
一致性波动较大高（基于确定性数据检索）
工具链文本编辑器向量库、ACE、n1n.ai API

ACE：自动化上下文工程的崛起

自动化上下文工程（ACE）是下一个前沿领域。ACE 涉及创建一个自我完善的闭环：系统评估响应的成功程度，并据此调整未来查询的上下文检索策略。

以客户支持机器人为例。在标准配置中，它从知识库中检索前 3 条文档。而在由 ACE 驱动的上下文工程工作流中，系统会分析这 3 条文档是否真正解决了问题。如果没有，它会尝试不同的检索策略（例如关键词检索 vs. 语义检索），或者添加关于用户之前情绪状态的元上下文。

通过利用 n1n.ai 的高速接口，开发者可以运行这些多步 ACE 链，而无需担心复杂 LLM 调用带来的延迟。即使在复杂的上下文逻辑下，实现 Latency < 200ms 也成为可能。

构建自我完善的工作流

一个典型的自我完善上下文工程工作流遵循以下逻辑：

  1. 输入分析： 分析用户查询的真实意图。
  2. 初始检索： 从源数据中提取相关上下文。
  3. 上下文精炼： 使用 LLM 压缩上下文，去除噪音信息。
  4. 执行任务： 主模型利用精炼后的上下文生成响应。
  5. 反馈循环： 系统记录用户反应（或自动评估器的评分），并更新“执行剧本”（Playbook）。

代码示例：实现上下文精炼器

以下是使用 n1n.ai API 实现基础上下文工程步骤的 Python 示例：

import requests

def get_distilled_context(raw_data, query):
    # 使用 n1n.ai 在最终提示前清洗原始数据
    response = requests.post(
        "https://api.n1n.ai/v1/chat/completions",
        headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
        json={
            "model": "gpt-4o",
            "messages": [
                {"role": "system", "content": "你是一名上下文工程师。请从原始数据中提取与查询相关的核心事实。"},
                {"role": "user", "content": f"查询: {query}\n原始数据: {raw_data}"}
            ]
        }
    )
    return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]

结构化剧本（Structured Playbooks）的力量

在企业级上下文工程中，我们使用“剧本”。剧本是针对特定任务预定义的上下文结构。例如，“法律审查剧本”可能始终包含：

  • 相关法律条文（一级上下文）
  • 过往内部裁决（二级上下文）
  • 争议的具体条款（目标上下文）

通过标准化这些剧本，企业可以确保 LLM 始终拥有正确的“心理模型”来执行任务。上下文工程确保了模型不仅仅是根据其训练数据进行猜测，而是基于提供的、经过验证的事实进行推理。

为什么上下文工程是 2025 年的关键关键词

随着 LLM 的上下文窗口扩展到 128k、200k 甚至 1M Token，问题不再是“如何塞进数据”，而是“迷失在中间”（Lost in the Middle）。研究表明，当信息埋藏在长上下文的中间位置时，LLM 往往难以准确提取。这就是为什么上下文工程至关重要的原因。你不能简单地将 100 份文档塞进提示词中。你必须对上下文进行工程化处理，使最相关的信息出现在模型注意力最集中的位置。

有效的上下文工程通过提供清晰、结构化的事实依据，显著减少了“幻觉”现象。当你使用像 n1n.ai 这样稳定的 API 服务商时，你可以轻松切换模型，观察哪种模型对你的上下文工程策略响应最灵敏。某些模型偏好 XML 标签，而另一些在 Markdown 标题下表现更好。

上下文工程实战建议

  • Token 预算管理： 不要用满整个上下文窗口。务必为模型的推理过程（思维链）留出空间。
  • 元数据注入： 始终包含元数据（如“来源：内部维基”，“日期：2024-10-01”），以便模型能够引用其来源。
  • 动态少样本： 不要使用固定的示例，而是通过上下文工程选择与用户当前查询语义最接近的示例。
  • 评估至上： 使用工具测量系统的“上下文精准度”（Context Precision）和“上下文召回率”（Context Recall）。

结语

从提示词工程向上下文工程的转变标志着 AI 行业的成熟。这是“玩具”与“工具”之间的本质区别。通过专注于数据、结构和反馈循环，你可以构建出可靠性与能力兼备的 LLM 系统。

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参考来源：https://towardsdatascience.com/beyond-prompting-the-power-of-context-engineering/