通过上下文工程解锁企业AI：颠覆性创新揭晓

Source: Dev.to

上下文工程：企业 AI 缺失的一层

问题陈述

企业急于开发检索增强生成（RAG）系统、聊天机器人和 AI 副驾驶。但许多企业遇到类似的挑战：系统在演示中表现良好，却在真实场景的复杂性面前捉襟见肘。

• 回答出现不一致
• 语气会意外变化
• 出现幻觉（错误信息）
• 随着文档数量增加，准确性下降

根本原因：缺乏上下文工程

根本问题不在模型、向量数据库或检索策略，而在于缺少 上下文工程——即有意设计模型访问哪些信息、如何解释这些信息以及在何种约束下进行推理。

为什么上下文工程至关重要

• 可靠性 – AI 从不可预测的文本生成器转变为可靠的智能层。
• 政策感知 – AI 能够了解组织的政策和法规。
• 角色敏感性 – AI 能根据用户角色和权限进行适配。

上下文工程的实际实现

要实现上下文工程，请参考以下步骤：

1. 定义上下文约束

为模型指定约束，例如：

• 文档范围 – 限制访问相关文档或章节。
• 知识图谱 – 定义实体与属性之间的关系。
• 实体抽取 – 从文本中识别并抽取特定实体。

# Example constraint: restrict document scope to a specific section
document_scope = {'section': 'financial_info'}

2. 设计上下文解释

定义模型如何解释上下文信息，例如：

• 命名实体识别（NER） – 识别并分类文本中的实体。
• 词性标注（POS） – 确定单词的语法类别。
• 依存句法分析 – 分析句子结构及其关系。

# Example interpretation: extract financial entities from text
import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
text = 'Apple is acquiring Tesla for $200 billion.'
doc = nlp(text)
financial_entities = [ent.text for ent in doc.ents if ent.label_ == 'ORG']

3. 实施上下文推理

加入上下文推理，以确保模型的决策受到组织政策和约束的指导：

• 基于政策的排序 – 根据政策合规性对响应进行排序。
• 上下文感知的响应生成 – 生成考虑上下文信息的响应。

# Example reasoning: rank responses based on policy compliance
import numpy as np

responses = ['Response 1', 'Response 2']
policy_weights = [0.8, 0.2]  # weights for each response
ranked_responses = np.argsort([response * weight for response, weight in zip(responses, policy_weights)])

最佳实践与注意事项

• 关注点分离 – 将上下文工程与模型开发分离，避免将上下文偏见污染模型。
• 监控与评估 – 定期监控并评估 AI 在上下文约束和政策下的表现。
• 迭代与完善 – 持续迭代和完善约束、解释和推理，以适应组织需求的变化。

通过实施上下文工程，企业可以将 AI 系统从表面的概念验证转变为可信赖、可投产的平台，支持有依据的决策制定。