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上下文工程

同一个模型,改几句话结果就像换了个人——变的往往不是模型,而是它这一轮到底看到了什么、哪些被排在前面。

上下文工程处理四件事:选择、排序、压缩、隔离。选择决定哪些材料进得来;排序决定系统规则、检索片段和工具返回谁优先;压缩把长文档折成结构、结论和关键证据;隔离防止脏数据、注入内容和无关历史互相污染。知识库答非所问时,多半是切块错了、排序乱了或关键条件被挤出了窗口。
AI 对话该开新窗口还是接着聊?先看这三个信号

AI 对话该开新窗口还是接着聊?先看这三个信号

AI 对话聊到一半拿不准要不要重开时,先给判断:主题没变、前面没有错前提、你还用得上之前的上下文,就接着聊;只要这三条里有一条翻了,就开新窗口,别心疼已经聊出的内容,带着错误前提硬聊下去更费时间。 信号一:话题已经换了赛道 在同一个对话里从写周报聊到改简历,再聊到帮孩子想作文题,模型会把前面的语气、...

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AI 回答前后矛盾怎么办?先别急着信,让它把依据摆出来

AI 回答前后矛盾怎么办?先别急着信,让它把依据摆出来

AI 回答前后矛盾时,最稳妥的做法不是在两个版本里挑一个顺眼的,而是先停下来:让它把每一版的依据摆出来,再拿关键事实去原始出处核对。矛盾本身就是信号——说明至少有一版是它顺口编的,或者你的问题里藏着它没分清的前提。下面按原因和处理顺序说清。 为什么同一个人问,前后会得到相反答案 它生成回答的方式是逐...

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AI 回答为什么总写得很长?四招让它先说重点、少绕弯子

AI 回答为什么总写得很长?四招让它先说重点、少绕弯子

AI 回答写得长,多数时候不是它懂太多,而是它不知道你只需要多少:你没给长度和结构,它就按最保险的方式把背景、原因、步骤和注意事项全铺开,再加上训练中形成的把话说全的习惯,结果一句话能答清的事被写成了小作文。解决办法不在换模型,而在提问时把篇幅和顺序先定死,下面四招按效果从强到弱排。 第一招:先定长...

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少样本学习是什么?给模型看几个例子,它为什么就能照着做

少样本学习是什么?给模型看几个例子,它为什么就能照着做

少样本学习是让大模型只看几个示例,就照着示例的格式和标准完成新任务的一种用法。使用者不需要重新训练模型,只需要在提问时先给出两三组输入和期望输出,模型就会从这些例子里归纳出规律,再把同样的处理方式用到新内容上。它依赖的是模型在预训练阶段已经学到的语言和任务理解能力,示例起到的作用更像现场示范,而不是...

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