上下文工程简介上下文工程决定了大语言模型（LLM, Large Language Model）能否真正理解世界、持续进化，是智能系统架构的核心突破口。Session ≠ Context：上下文工程的前提假设讨论上下文工程之前，必须先做一次概念校准：Session（会话）不等于 Context（上下文）。二者经常在短对话里重合，但在真实系统（长对话、多轮任务、智能体）里会快速分离。Session：完…...
输出控制、可信性与评测体系只有可评估、可控的输出，才能让 AI 真正走进生产环境。本文聚焦输出可信性与评测体系的落地实践。评估方法与指标体系在构建了上下文检索（Retrieval）和记忆机制（Memory）后，建立科学的评估体系成为衡量系统性能的关键。本节将介绍常用的评估方法和指标，涵盖检索上下文、最终回答质量与格式等多个维度。上下文命中率与利用率评估检索效果时，常用上下文命中率（Context …...
实时上下文让 AI 拥有“现在感”，是智能系统进化的分水岭。为什么需要实时上下文当前大多数 AI 系统虽然具备一定的语义理解能力，但本质上仍属于静态智能。它们主要依赖离线训练或周期性批量更新，难以及时感知实时事件流，因此在电商、金融风控、物 real-time/in 联网监控等快速变化的业务场景中，往往反应迟钝。问题的根源在于：模型缺乏“实时上下文（Real-Time Context）”输入。下面…...
