文章认为,在使用大型语言模型时,真正的价值不在于提示词工程,而在于上下文工程。由于 LLM 在 API 调用之间没有内在记忆,用户感知到的连续性和知识是由外部系统组装的。作者认为,提示词是可消耗的,而围绕它提供的精心策划的上下文才是实际产品。这种焦点的转移凸显了有效利用大型上下文窗口的挑战,因为信息埋藏在中间可能会丢失,使得策展和相关性比仅仅增加上下文大小更为重要。 AI
影响 将焦点从提示词技巧转移到上下文策展,凸显了大型上下文窗口中信息检索的挑战。
排序理由 观点文章,讨论 LLM 交互范式的演变。
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