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情境工程作为您的竞争优势
如果您既拥有独特的领域专业知识，又知道如何使其可用于您的人工智能系统，那么您将很难被击败。作为您的竞争优势的后上下文工程首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学，我不断地回到同一个问题：如果尖端的基础模型可以广泛使用，那么人工智能的持久竞争优势实际上从何而来？
今天，我想重点讨论上下文工程——用信息动态填充人工智能模型的上下文窗口，以最大限度地提高其成功机会的学科。上下文工程允许您将现有的专业知识和领域知识编码并传递给人工智能系统，我相信它是战略差异化的重要组成部分。如果您既拥有独特的领域专业知识，又知道如何将其用于您的人工智能系统，那么您将很难被击败。
在本文中，我将总结上下文工程的组成部分以及过去一年中确立的最佳实践。成功的最关键因素之一是领域专家和工程师之间的紧密握手。需要领域专家对领域知识和工作流程进行编码，而工程师负责知识表示、编排和动态上下文构建。下面，我尝试以对领域专家和工程师都有帮助的方式解释上下文工程。因此，我们不会深入讨论上下文压缩和压缩等技术主题。
现在，我们假设我们的人工智能系统有一个抽象组件——上下文构建器——它为每次用户交互组装最有效的上下文。上下文生成器位于用户请求和执行请求的语言模型之间。您可以将其视为一种智能功能，它接受当前用户查询，从外部资源检索最相关的信息，并为其组合最佳上下文。模型产生输出后，上下文构建器还可以存储新信息，例如用户编辑和反馈。这样，系统就会随着时间的推移积累连续性和经验。