文章认为，仅仅增加LLM的上下文窗口大小并不等同于有效的上下文工程。相反，它强调了在正确的时间策略性地选择和呈现最相关信息给模型的重要性。作者提出了一个有用的上下文的七层模型，包括系统指令、任务契约、示例、检索、工作记忆、工具描述和近期历史，以确保高信号信息优先于不相关或冗余数据。 AI
影响 强调需要策略性的提示工程，而不是仅仅增加上下文窗口大小以获得更好的LLM性能。
排序理由 该条目是一篇讨论使用LLM上下文窗口最佳实践的观点文章，而不是发布或研究发现。
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<p><strong>Part 2 of Practical AI Engineering: Beyond the Demo</strong></p> <p>Bigger context windows create a tempting idea:</p> <blockquote> <p>Put everything in. Let the model work it out.</p> </blockquote> <p>That is not context engineering. It is moving the junk drawer close…