Category: 大模型上下文工程实践

构建AI智能体 7.1 智能体（Agent）简述基于大语言模型的上层应用，已经从基于提示词、无状态、无计划和无记忆的阶段，进入到了更加复杂的阶段，这个阶段需要结合工...

了解工具集成、函数调用和MCP 早期有些人寄希望于大模型能力提升能实现 AGI，但是现在慢慢地发现，工具调用才是现阶段模型最需要的，工具调用也是大模型与外界交互的一...

深入理解RAG技术的原理和实现方法 5.1 RAG 基础与原理5.1.1 RAG 基础概念检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Genera...

构建智能的记忆管理和持久化机制 4.1 基础理论我们先来灵魂一问，为什么需要这个东西？最大的原因是没有记忆模块的话，大模型会是一个记不住任何东西的模型，没有办法解决...

了解主流提示词技术，利用提示词完成各类任务 3.1 核心提示词技术2020 年 OpenAI 就已经在这篇论文中提到了 Zero-shot, One-shot, F...

全面了解上下文工程的技术组成和架构 2.1 上下文窗口限制与问题分类2.1.1 长上下文 ≠ 好上下文上下文窗口要了解和学习上下文工程， 首先需要理解上下文窗口。我...

了解提示词工程到上下文工程的演进，掌握大语言模型交互的核心技术 1.1 提示词工程（Prompt Engineering） 上面这个是 OpenAI 的 CEO S...

过去几年，我们谈论大模型应用时，最常出现的词是“提示词工程”。它简单、直接，也确实重要：一段清晰的指令、几个恰当的示例，往往就能显著改变模型输出。然而，当应用从一次...