👨‍⚕️主页： gis分享者👨‍⚕️感谢各位大佬 点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅!👨‍⚕️收录于专栏：AI大模型原理和应用面试题文章目录一、🍀回答重点二、🍀扩展知识2.1 ☘️上下文工程的四个核心环节2.2 ☘️上下文工程在 AI 编程中的落地2.3 ☘️Prompt Engineering 和 Context Engineering 的本质区别2.4 ☘️上下文工程的常见坑三、🍀面试官追问一、🍀回答重点上下文工程是为大模型精心组织和管理输入信息的系统性方法，核心目标是：在有限的上下文窗口里塞进最有用的内容，让模型给出最好的回答。很多人以为跟大模型打交道最重要的是写好 Prompt，但 Prompt 只是上下文的一小部分。一个完整的上下文可能包括 System Prompt、用户的历史对话、从向量数据库检索到的相关文档、当前项目的代码文件、工具调用的返回结果、各种约束规则。上下文工程要做的就是把这些信息合理地组织起来，决定哪些该放、哪些该删、按什么顺序排。为什么说它是 2026 年最重要的 AI 工程技能？因为模型能力已经够强了，绝大多数时候模型给出糟糕回答，不是模型不行，是上下文没给对。同一顶级的模型，精心组织过的上下文比随便丢一堆信息进去，效果能差出一个量级。上下文质量对最终效果的影响，往往大于模型选择本身。Prompt Engineering 只关注"怎么写指令"，是上下文工程的子集。Context Engineering 的视野大得多，它盯的是整个信息流：从用户输入到最终送进模型的完整上下文，中间经历的检索、筛选、压缩、排列组合的全过程。