在大规模应用大语言模型（LLM）时，上下文工程（Context Engineering）是提升模型性能的关键。它不仅是编写提示词（prompt），更是系统性地设计和优化输入给模型的所有信息，以实现高效、准确的输出。以下是7种在生产环境中行之有效的上下文工程策略： 零样本提示（Zero-shot Prompting） 模型在未见过类似任务的情况下直接执行指令。例如，仅通过定义“正面情感”与“负面情感”来要求模型分类文本。尽管简单，但对基础任务效果良好，尤其适合通用性强的场景。 少样本提示（Few-shot Prompting） 在零样本基础上加入1-5个示例，显著提升模型理解任务的能力。例如，提供两段带标签的文本作为参考，帮助模型学习分类逻辑。这种方法在实际应用中效果明显。 动态少样本提示（Dynamic Few-shot Prompting） 与固定示例不同，该方法在每次推理时根据当前输入，从已有数据中检索最相似的样本作为上下文。通过向量相似度匹配，确保提供的示例最具代表性，极大提升准确率。 检索增强生成（RAG） 面对海量知识库时，不能将全部内容输入模型。RAG通过向量搜索，精准提取与用户问题最相关的文档片段，再作为上下文输入模型。这是处理长尾知识、提升回答准确性的核心手段。 工具调用（Tool Calling） 为模型赋予调用外部工具的能力，如获取实时天气、查询数据库或执行计算。通过Model Context Protocol（MCP）等协议，模型可主动调用工具完成任务，突破纯文本推理的局限，实现真正的智能代理。 合理利用上下文长度 尽管当前前沿模型支持超长上下文（如10万+ tokens），但并非“越多越好”。应权衡信息密度与性能：过长的上下文可能导致模型注意力分散。必要时可分步处理，例如先摘要再分类。 避免“上下文腐化”（Context Rot） 研究表明，即使任务难度不变，输入内容过长或包含无关信息，也会降低模型表现。因此，必须严格筛选输入内容，只保留与任务强相关的部分，确保上下文“精而准”。 总结：上下文工程是LLM生产落地的核心能力。通过少样本提示、动态示例、RAG、工具调用等策略，结合对上下文长度与相关性的精细控制，可显著提升模型在真实场景中的稳定性与准确性。关键在于——不是堆砌信息，而是精准注入有效上下文。