前言
近年来，随着大语言模型（LLM，Large Language Model）的快速发展，提示词工程（Prompt Engineering）与上下文工程（Context Engineering）逐渐成为 AI 应用开发中至关重要的技术方向。无论是 ChatGPT、Claude、Gemini，还是国内的文心一言、通义千问，这些模型在使用时都依赖 提示词的设计 和 上下文的管理 来获得最佳效果。
然而，很多开发者对这两个概念存在误区：
提示词工程并不仅仅是“写好一句话”，而是 系统化的提示设计与优化过程；
上下文工程也不是单纯地“拼接历史对话”，而是 围绕模型的上下文窗口和记忆能力，设计有效的上下文组织与管理策略。
本文将从 基础概念 到 实战方法，再到 工程实践与未来趋势，系统深入地讲解提示词工程与上下文工程，帮助读者不仅学会“写提示”，更能掌握“提示背后的逻辑与技术”。
一、提示词工程基础
1.1 什么是提示词工程？
提示词工程（Prompt Engineering）是指通过精心设计输入提示（Prompt），以引导大语言模型产生更符合预期的输出的技术与方法。
简单理解：提示词就是我们给模型的“问题或指令”；
更深层理解：提示词是 控制模型行为的隐性编程语言，我们通过自然语言而非代码与模型交互。
比如，一个简单的提示：
请用中文解释牛顿第二定律。模型可能回答：
牛顿第二定律是 F=ma，即力等于质量乘以加速度……
但如果换成：
你是一名物理老师，请用通俗易懂的语言，并结合生活中的例子，向初中生解释牛顿第二定律。那么模型的回答就会更贴近目标受众。
这就是提示词工程的作用——通过设计提示，改变模型的回答质量和风格。
1.2 提示词的基本组成
一个完整的提示词通常包含以下几个要素：
角色设定（Role Assignment）
让模型“扮演某个身份”。
例子：
你是一名资深的 Go 语言后端开发工程师……
任务描述（Task Description）
明确告诉模型要做什么。
例子：
请帮我生成一个基于 Go 语言的 WebSocket 服务端代码。
输入信息（Input Data）
提供模型所需的上下文或原始数据。
例子：
已知用户输入：“今天天气很好，我们去哪里玩？”……
输出格式（Output Format）
要求模型按照指定格式输出。
例子：
请以 JSON 格式返回，包含字段：topic, summary, keywords。
约束条件（Constraints）
限制模型的回答范围或风格。
例子：
回答请控制在 200 字以内，并且不要使用专业术语。
1.3 提示词设计的常见技巧
少样本学习（Few-Shot Prompting）
在提示中提供少量示例，帮助模型学习模式。
例子：
例子： 问题：2+2 答案：4 问题：3+5 答案：8 问题：7+9 答案：
零样本学习（Zero-Shot Prompting）
不提供示例，直接给出任务描述。
链式思维（Chain of Thought, CoT）
明确告诉模型“逐步思考”。
例子：
请一步一步推理，并给出最终答案。
反向提示（Negative Prompting）
明确告诉模型不要做什么。
例子：
请回答问题，但不要涉及任何敏感政治话题。
提示分层（Prompt Chaining）
将复杂任务拆解成多个提示，逐步引导。
二、上下文工程基础
2.1 什么是上下文工程？
上下文工程（Context Engineering）是指在大语言模型有限的上下文窗口（Context Window）内，如何组织、裁剪、存储和动态注入信息，以保证模型输出的准确性和一致性。
提示词工程解决的是“说什么”；
上下文工程解决的是“说话的依据从哪里来”。
举例：
你问模型：“帮我总结一下我上次和你讨论的 IM 单聊架构。”
如果没有上下文管理，模型可能“忘记”之前的对话。
如果有上下文工程，就能通过“检索”历史记录并注入当前提示，让模型继续回答。
2.2 上下文的分类
对话上下文（Conversation Context）
记录用户与模型的历史对话。
知识上下文（Knowledge Context）
将外部知识（文档、数据库、API结果）注入到提示中。
任务上下文（Task Context）
任务相关的中间结果或状态。
2.3 上下文窗口的限制
大模型的输入都有最大 Token 限制：
GPT-3.5：4k ~ 16k tokens；
GPT-4：32k ~ 128k tokens；
Claude 2：100k tokens；
Gemini Ultra：1M tokens（百万级）。
因此，上下文工程要解决的核心问题是：
如何在有限窗口内，放入最有价值的上下文？
三、提示词工程与上下文工程的结合
在实际开发中，提示词工程与上下文工程往往是 配合使用 的：
提示词定义 任务与输出风格；
上下文提供 必要的信息来源；
两者结合才能让 AI 既会说，又有内容。
比如一个 企业知识问答系统：
上下文工程：通过 RAG（Retrieval-Augmented Generation）从文档库检索相关内容；
提示词工程：设计提示告诉模型“请根据提供的文档回答，不能虚构信息”。
四、工程实践方法论
4.1 提示词优化循环
一个好的提示词不是一次性写成的，而是通过以下循环优化：
设计初版提示
观察模型输出
调整提示结构
加入上下文或示例
迭代优化
4.2 上下文管理的工程实践
滑动窗口（Sliding Window）
保留最近 N 轮对话，丢弃更早的内容。
摘要化存储（Summarization Memory）
用模型对历史对话生成摘要，再注入上下文。
向量数据库检索（Vector DB + RAG）
将文档/对话存储到向量数据库（如 Milvus、Pinecone、Weaviate）；
使用语义检索找到与问题最相关的片段，再注入提示。
层次化上下文（Hierarchical Context）
将上下文分为长期记忆、短期记忆，动态调度。
4.3 技术实现案例（Go语言示例）
提示词注入示例
prompt := ` 你是一名Go语言后端专家。 任务：帮我实现一个WebSocket服务端。 要求：提供完整的代码示例，并解释关键部分。 `上下文检索示例（伪代码）
func RetrieveContext(query string) string { // 在向量数据库中检索 results := vectorDB.Search(query, topK=3) return Combine(results)
}提示 + 上下文结合
finalPrompt := fmt.Sprintf(` 请根据以下上下文回答问题： %s 问题：%s `, RetrieveContext(userQuestion), userQuestion)五、提示词工程的高级技巧
思维链提示（Chain of Thought）
让模型“显式思考”，提升复杂任务的推理能力。
自一致性提示（Self-Consistency）
让模型多次生成答案，取多数结果，减少随机性。
工具调用提示（Tool-Augmented Prompting）
设计提示让模型学会调用外部 API 或工具。
多模型协作提示（Multi-Agent Prompting）
不同模型/不同角色协作完成复杂任务。
六、上下文工程的进阶实践
知识增强生成（RAG）
检索 + 生成的经典方案。
长期记忆（Long-Term Memory）
使用数据库存储长期上下文，并在必要时检索。
混合上下文（Hybrid Context）
将对话历史摘要、检索片段、用户画像结合。
上下文压缩与选择
利用模型进行上下文压缩，避免冗余。
七、工程化落地案例
7.1 智能客服系统
提示词工程：控制客服语气（专业、友好、简洁）。
上下文工程：引入 FAQ 文档、产品手册，结合检索增强。
7.2 AI 编程助手
提示词工程：设定角色为“Go语言资深开发者”。
上下文工程：引入代码仓库内容，做语义检索。
7.3 企业知识库问答
提示词工程：限制回答必须基于文档。
上下文工程：RAG + 向量数据库。
八、挑战与未来趋势
8.1 挑战
提示词效果难以复用和标准化；
上下文窗口仍然有限；
上下文组织策略复杂度高；
存在幻觉问题（Hallucination）。
8.2 未来趋势
自动提示优化（Auto Prompting）
AI 自动生成和优化提示。
大上下文模型
百万级上下文窗口成为可能。
提示与上下文的融合
模型本身具备更强的长期记忆与检索能力。
标准化工具链
出现成熟的提示词管理平台、上下文管理框架。
九、总结
提示词工程 是“如何说”的艺术；
上下文工程 是“说什么”的保障；
两者结合，才能构建强大的 AI 应用。
在未来，提示词工程与上下文工程会逐渐标准化和自动化，但在当下，掌握这两项技能，依然是 AI 开发者的核心竞争力。
解析（80）)
