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上下文工程成為 RAG 與 Agent 設計重點
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AI 綜述
隨着模型的上下文窗口增至數十萬個 token，團隊開始把模型接收的所有內容視為需要精心設計的上下文預算，而不再只追求完美提示詞。這種把整體輸入納入規劃的做法，報道以「上下文工程」為題討論。預算涵蓋系統提示詞、RAG 檢索文件、工具結果、對話歷史及記憶，亦即模型接收的不只提示詞。報道指出，無關內容會分散模型注意力並降低準確度。因此，建立 RAG 或 Agent 系統時，應精簡及整理上下文，而非一味擴大模型或持續累積內容。
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最新進展10月25日 05:00
最新報道指出，建立 RAG 或 Agent 系統應精簡及整理上下文，而非只擴大模型或累積內容。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月25日
- DEV Community上下文工程解析
隨着上下文窗口增至數十萬個 token，團隊開始把模型接收的所有內容視為需要精心設計的上下文預算，而非只追求完美提示詞。預算包括系統提示詞、RAG 檢索文件、工具結果、對話歷史及記憶；無關內容會分散模型注意力並降低準確度。建立 RAG 或 Agent 系統時，應精簡及整理上下文，而非一味擴大模型或累積內容。
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