做网站的软件 知乎在线制作简历的平台有哪些

做网站的软件 知乎,在线制作简历的平台有哪些,厦门功夫广告设计网站建设工作室,网站建设哪个部门管理上下文工程是AI系统构建方式的架构转变#xff0c;从如何向AI提问转向如何为AI构建完整的操作环境。文章揭示了提示工程的四大局限#xff0c;提出上下文工程的三个核心维度和七大最佳实践#xff0c;包括优化信息质量、设计多层次记忆系统、系统提…上下文工程是AI系统构建方式的架构转变从如何向AI提问转向如何为AI构建完整的操作环境。文章揭示了提示工程的四大局限提出上下文工程的三个核心维度和七大最佳实践包括优化信息质量、设计多层次记忆系统、系统提示的黄金高度设计等。通过工作流分解、RAG技术和上下文窗口优化可显著提升AI应用效率。中国AI实践强调上下文是Agent的核心竞争力实施路线图从基础建设到持续改进未来将向自适应上下文系统发展。**当前困境**您是否遇到过这些问题• AI回答总是答非所问理解不了你的真实需求• 提供了大量信息模型反而表现更差• 不知道如何让AI记住之前的对话内容• 单次对话无法处理复杂任务在人工智能快速发展的今天如何让AI更好地理解和响应我们的需求已成为核心挑战。随着大语言模型LLM能力的不断提升业界正在经历一场从**提示工程Prompt Engineering到上下文工程Context Engineering**的重要转变。 核心观点上下文工程不仅仅是提示工程的升级版而是代表了AI系统构建方式的架构转变——从如何向AI提问转向如何为AI构建完整的操作环境。一、从提示工程到上下文工程范式的转变提示工程的四大局限❌ 静态性问题传统提示往往是一次性的缺乏动态适应能力❌ 信息孤岛无法有效整合多源信息和历史交互❌ 上下文过载试图将所有信息塞入一个提示导致效率低下❌ 缺乏系统性每次交互都是独立的缺少连贯的记忆和状态管理上下文工程的三个核心维度 What内容模型看到什么——文档、历史对话、示例、摘要 How方式模型如何看到——结构化还是混乱、清晰还是模糊 When时机模型何时看到——动态注入、静态提供、基于记忆“良好的上下文工程意味着找到最小可能的高信号令牌集以最大化某些期望结果的可能性。”—— Anthropic Engineering Team二、构造有效上下文的七大最佳实践1 优化信息质量而非数量许多开发者误以为提供更多信息会带来更好的结果但研究表明专注于提供最小集合的高度相关令牌才是关键。 实践建议在提供上下文前先问自己三个问题① 这个信息与当前任务直接相关吗② 模型需要这个信息才能完成任务吗③ 这个信息会与其他信息产生冲突吗2 设计多层次的记忆系统模仿人类的记忆机制上下文工程需要构建三层记忆架构记忆类型作用实现方式工作记忆当前任务执行草稿本机制短期记忆会话上下文对话历史管理长期记忆知识积累向量数据库RAG草稿本机制Scratchpad受人类问题解决方式启发我们在纸上记笔记来释放大脑的工作记忆。同样AI智能体可以将重要细节写入外部存储而不是将所有内容塞进提示中。3 系统提示的黄金高度设计系统提示应该在正确的高度呈现信息避免两种常见失败模式过低Over-specification过于详细的硬编码逻辑导致缺乏灵活性过高Under-specification过于模糊的高层指导无法指导具体行为✅ 黄金高度原则使用清晰、简单的语言在原则层面而非规则层面描述期望行为。提供足够的指导让模型理解意图但保留足够的灵活性让模型适应不同情况。4 少样本示例的策展艺术少样本提示Few-Shot Prompting是经典的最佳实践但关键不在于示例的数量而在于质量和多样性。✅ 策展原则• 选择规范示例而非边缘案例• 确保示例多样化覆盖不同场景• 每个示例都应清晰展示期望行为• 避免示例之间的冲突或矛盾• 通常3-5个精选示例优于10个平庸示例5 工作流分解防止上下文过载2024年的研究明确指出工作流Workflows是防止上下文过载的关键技术。将复杂任务分解为多个聚焦的步骤每个步骤都有自己优化的上下文窗口。️ 工作流设计示例四步完成任务1信息收集→2内容提取→3分析处理→4结果生成6 检索增强生成RAG的上下文构造RAG是2024年最重要的上下文工程技术之一它通过系统化的检索和增强过程扩展模型的知识边界。RAG的四步上下文构造流程第一步文档准备与分块将知识源切分为语义完整的块。使用重叠分块保持跨块的语义连续性。推荐块大小500-1000令牌重叠100-200令牌第二步向量索引使用嵌入模型将文本块转换为向量表示存储在向量数据库中。第三步智能检索将用户查询转换为向量检索最相关的文档块。采用混合检索和重排序技术。第四步提示增强将检索到的信息与用户查询组合构造最终提示。7 2024年的上下文窗口优化技术随着模型上下文窗口的扩大从4K到128K甚至更多如何高效利用和优化成为新挑战。 优化技术效果对比提示压缩技术50%空间节省KV-Cache量化70%内存减少响应速度提升40%更快三、LLM应用的七大上下文设计模式基于学术研究和行业实践业界已总结出七个核心的上下文设计模式帮助开发者构建更可靠、更高效的AI应用。上下文学习In-Context Learning工具使用Tool UseRAG检索增强生成人机协同HITL草稿本机制Scratchpad工作流编排Workflow多智能体系统Multi-Agent Systems四、中国AI实践的本土化洞察基于中国AI社区的实践经验本土化的上下文工程呈现出独特特点 上下文工程是Agent的核心竞争力中国AI从业者强调随着AI Agent的兴起向有限工作记忆输入什么信息已成为决定成败的关键。上下文质量直接决定了Agent的表现上限。预上下文生成技术在代码生成等特定场景中中国开发者创新性地提出预上下文生成概念通过预先分析项目结构、提取相关依赖、准备代码模板和文档资源显著提升了AI的响应质量。✅ 实践案例某国内AI编程助手通过预上下文生成将代码生成准确率提升了35%响应时间缩短了50%。五、实施路线图从理论到实践▶ 阶段一基础建设1-2个月• 建立上下文工程团队或指定负责人• 评估现有系统的上下文管理现状• 选择合适的工具和平台• 设计基本的上下文模板和规范▶ 阶段二核心能力开发2-4个月• 实施RAG系统建立知识库• 开发工作流引擎支持任务分解• 构建记忆管理系统• 实现基本的上下文优化技术▶ 阶段三高级优化4-6个月• 应用高级优化技术• 实施多智能体架构• 引入人机协同机制• 建立完整的评估和监控体系▶ 阶段四持续改进持续进行• 收集用户反馈迭代优化• A/B测试不同的上下文设计• 跟踪最新研究成果• 建立知识共享机制 核心结论上下文工程的五个关键要素**1. 质量优于数量**提供最小的高信号令牌集**2. 结构化记忆**构建工作、短期、长期三层记忆**3. 动态适应**根据任务和用户动态调整上下文**4. 工作流分解**防止上下文过载提升效率**5. 人机协同**在关键节点引入人类智慧六、未来展望2025年及以后 自适应上下文系统AI自动优化上下文策略无需人工调整 跨模态上下文整合文本、图像、音频、视频的统一上下文管理 个性化上下文引擎为每个用户定制的上下文管理系统 联邦上下文学习在保护隐私的同时共享上下文知识从提示工程到上下文工程的演进不仅是技术的进步更是思维方式的转变。它要求我们从如何提问转向如何构建完整的认知环境从单次交互转向系统化设计从静态提示转向动态适应。“上下文工程是在工业级LLM应用中用正确的信息填充上下文窗口的精妙艺术和科学。”—— Anthropic Engineering Team掌握这门艺术将是在AI时代构建卓越应用的关键。 立即开始你的上下文工程之旅不要等待未来现在就开始应用这些最佳实践让AI成为你真正的智能助手AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】