第11课：上下文工程四策略
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上下文工程四策略
上下文工程四策略——增、删、压缩、检索
📖知识引入
➕策略一：增（Augment）
台面太空AI就「无知」：问它你们学校的事它当然不知道。增=主动补关键信息：贴上背景资料、给出参考例子、说明前因后果。信息给足，AI发挥才稳。
➖策略二：删（Prune）
台面太杂AI就「分心」：无关闲聊、过时版本、重复内容都在干扰它。删=狠心做减法：换话题就开新对话，不用的旧方案明确说「忽略之前的方案一」。
🗜️策略三：压缩（Compress）
长内容不能删但太占地方？压！让AI把3小时讨论总结成10条要点，之后只带要点继续工作；把1000字课文提炼成结构大纲。信息密度上去，Token消耗下来。
🔎策略四：检索（RAG）
台面装不下整个图书馆，但可以「随用随查」。RAG（检索增强生成）：先把资料存进知识库，每次提问时自动查出最相关的几段放进台面。AI从此「读过」你全部的资料——其实是现查的。
💡
四策略口诀：缺信息就增，有干扰就删，太冗长就压，库太大就查（RAG）！
🔍RAG：AI的外挂图书馆
# 四策略决策树
信息不够，AI瞎猜？
→ ➕ 增：补背景、给例子
台面很乱，AI分心？
→ ➖ 删：开新对话、声明忽略
内容太长，占满台面？
→ 🗜️ 压：总结成要点再继续
资料巨多，装不下？
→ 🔎 查：RAG随用随查问题：AI怎么回答 「我们课本第3单元讲什么」？
😩 无RAG： AI：我不知道你的课本... （台面上没有这本书）
✨ 有RAG： 第1步 你把课本每单元 存进知识库 第2步 提问时系统自动检索： 「第3单元」→ 命中第3单元的笔记段落 第3步 相关段落被放进台面 第4步 AI据此回答： 「第3单元讲的是...」
💡 关键： AI没有「记住」整本书， 它只是每次现查现用—— 但效果等同于读过全书！
这就是大公司的知识库问答、 你的错题本智能复习 背后的同一项技术。
🎯小测验
第1题：AI答不出你课本上的内容，最适合用哪个策略？
第2题：RAG的核心原理是？
第3题：「让AI把3小时讨论总结成10条要点再继续」用的是？
📝本课知识点
- ✓增：补关键信息防无知
- ✓删：清无关干扰防分心
- ✓压缩：要点替代长文
- ✓RAG：知识库随用随查
- ✓四策略组合使用威力最大
第11课完成！继续探索下一课吧 🚀