# 前言
## 大模型上下文工程权威指南
**从理论到实践，掌握 AI 时代最核心的工程能力**
[](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/) [](https://github.com/yeasy/context_engineering_guide) [](https://github.com/yeasy/context_engineering_guide/releases)  [](https://yeasy.gitbook.io/context_engineering_guide) [](https://github.com/yeasy/context_engineering_guide/releases/latest)
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### 为什么需要这本书？
> “提示词工程已死，上下文工程永生。” — 2026
当 LLM 应用从实验走向生产，**单纯的提示词设计已不足以构建可靠的 AI 系统**。
上下文工程解决的核心问题是：
```
如何在正确的时间，将正确的信息，以正确的格式，提供给模型？
```
这本书将带你系统掌握这门 AI 时代最核心的工程能力。
> 💡 **本书与提示词工程的关系**：[《大模型提示词工程指南》](https://yeasy.gitbook.io/prompt_engineering_guide) 聚焦于单次交互中的提示词设计技巧；而本书则关注更宏观的系统层面——如何通过 RAG、记忆架构、工具调用和上下文压缩等工程手段，在生产环境中持续为模型提供高质量的上下文。建议先阅读提示词工程作为基础，再深入本书的上下文工程体系。
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### 核心内容
| 第一部分：认识上下文工程
- 上下文工程的定义与价值
- 从提示词工程到上下文工程的演进
- LLM 基础：上下文窗口与 Token
- 理论框架：四大原则与核心策略
| 第二部分：核心技术与策略
- Write — 外部存储与记忆架构
- Select — RAG 与检索增强生成
- Compress — 摘要与上下文压缩
- Isolate — 结构化与隔离设计
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| --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 第三部分：进阶技术与架构
- 工具调用与能力扩展
- 智能体上下文管理
- 自主检索增强生成 (Agentic RAG)
- 长上下文模型应用
- 多模态上下文管理
- 上下文工程反模式
| 第四部分：工程实战与未来演进
- 生产环境的最佳实践
- 真实系统架构案例分析
- 项目实战体验
- 基础设施与未来前瞻
- 附录 A：术语表
- 附录 B：工具与技术生态
- 附录 C：参考资源
- 附录 D：参考文献
|
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### 五分钟快速上手
“理解上下文窗口”——跟随以下步骤快速掌握核心能力：
1. **认识上下文**（第1-2章）：理解什么是上下文窗口、Token 概念，以及为什么上下文质量影响模型输出
2. **理论框架入门**（第3章）：建立信息环境设计、四大核心策略和上下文评估方法的统一框架
3. **窗口管理实战**（第5-7章）：学习检索、压缩和隔离等关键策略，掌握分块与优化方法
4. **进阶技巧**（第8-10章）：探索工具调用、智能体上下文管理和自主 RAG 的实现方式
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### 你将学到什么
{% @mermaid/diagram content="graph LR
A\[理论基础] --> B\[核心技术]
B --> C\[实战方法]
C --> D\[进阶探索]
```
A1[上下文工程定义] --> A
A2[LLM 原理] --> A
B1[RAG 技术栈] --> B
B2[记忆架构] --> B
B3[工具调用] --> B
C1[生产部署] --> C
C2[智能体开发] --> C
D1[前沿技术] --> D
D2[行业趋势] --> D" %}
```
| 主题 | 你将掌握的能力 |
| ---------- | ------------------------------ |
| **RAG 系统** | 分块策略、嵌入模型选择、重排序优化、混合检索 |
| **记忆架构** | 工作记忆 / 短期记忆 / 长期记忆的设计与实现 |
| **工具调用** | Function Calling、MCP 协议、工具设计原则 |
| **智能体** | 单/多智能体上下文管理、状态追踪、记忆学习 |
| **生产实践** | 性能优化、成本控制、可观测性、安全治理 |
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### 目标读者
本书适合以下读者：
| 角色 | 阅读重点 |
| ------------------ | ------------- |
| 🧑💻 **AI 应用开发者** | 核心技术 + 实践方法 |
| ✍️ **提示词工程师** | 理论基础 + 进阶探索 |
| 📊 **AI 产品经理** | 第一部分 + 第三部分概览 |
| 🏗️ **AI 架构师** | 全书精读，重点关注生产实践 |
| 🔬 **研究人员** | 进阶技术 + 未来展望 |
> 💡 **前置知识**：建议具备基础编程能力和对 LLM 的基本了解。
### 学习路线图
{% @mermaid/diagram content="graph LR
Start\[上下文工程学习入口] --> Ch1\[第1章：概述]
```
Ch1 --> Role1["AI 应用开发者
第1-3章 → 第4-7章 → 第13章"]
Ch1 --> Role2["提示词工程师
第1-3章 → 第8章 → 第11-12章"]
Ch1 --> Role3["AI 产品经理
第1-3章 → 第13章 → 第15章"]
Ch1 --> Role4["AI 架构师
全书精读，重点第9-10章 → 第13-14章"]
Ch1 --> Role5["研究人员
第1-3章 → 第10-12章 → 第15章"]
Role1 --> End1["掌握核心技术与生产实践"]
Role2 --> End2["从提示词迈向上下文工程"]
Role3 --> End3["产品视角的上下文策略"]
Role4 --> End4["设计生产级上下文架构"]
Role5 --> End5["前沿技术与研究方向"]" %}
```
| 读者角色 | 学习重点 | 核心成果 |
| ------------ | ----------------------- | -------------------------- |
| **AI 应用开发者** | 第1-3章 → 第4-7章 → 第13章 | 掌握 RAG、记忆架构、工具调用等核心技术与生产部署 |
| **提示词工程师** | 第1-3章 → 第8章 → 第11-12章 | 从提示词工程升级为上下文工程，掌握进阶策略 |
| **AI 产品经理** | 第1-3章 → 第13章 → 第15章 | 理解上下文工程的产品价值与未来趋势 |
| **AI 架构师** | 全书精读，重点第9-10章 → 第13-14章 | 设计高性能、可观测的上下文工程架构 |
| **研究人员** | 第1-3章 → 第10-12章 → 第15章 | 掌握长上下文、多模态等前沿技术方向 |
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### 快速开始
#### 在线阅读
👉 **推荐**：[GitBook 在线版](https://yeasy.gitbook.io/context_engineering_guide/)
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本书提供 PDF 版本供离线阅读，可前往 [GitHub Releases](https://github.com/yeasy/context_engineering_guide/releases/latest) 页面下载最新版本。
如需获取默认分支自动更新的预览版，可直接下载 [context\_engineering\_guide.pdf](https://github.com/yeasy/context_engineering_guide/releases/download/preview-pdf/context_engineering_guide.pdf)。该文件会随主线更新覆盖，不代表正式发布版本。
#### 本地阅读
先安装 [mdPress](https://github.com/yeasy/mdpress)：
```bash
brew tap yeasy/tap && brew install mdpress
mdpress serve
```
启动后访问 [本地阅读地址](http://localhost:9000) 即可阅读。
#### 阅读建议
```
📕 初学者：按顺序阅读全书
📗 有经验者：重点阅读第二、三部分
📘 快速参考：阅读每章末尾的“本章小结”
```
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### 目录概览
```
第一部分：认识上下文工程
├── 第1章：上下文工程概述
├── 第2章：大语言模型基础
└── 第3章：上下文工程框架
第二部分：核心技术
├── 第4章：写入策略 — 外部存储与记忆
├── 第5章：选择策略 — 检索增强生成
├── 第6章：压缩策略 — 上下文优化
└── 第7章：隔离策略 — 结构化设计
第三部分：进阶技术与架构
├── 第8章：工具调用与能力扩展
├── 第9章：智能体上下文管理
├── 第10章：进阶技术与架构
└── 第11章：反模式与常见错误
第四部分：工程实战与未来演进
├── 第12章：生产环境最佳实践
├── 第13章：行业应用与架构案例
├── 第14章：综合实战 - 构建企业知识库问答系统
└── 第15章：未来展望与发展趋势
附录
├── 附录A：术语表
├── 附录B：工具与技术生态
├── 附录C：参考资源
└── 附录D：参考文献
```
📖 完整目录请从 [第一章：认识上下文工程](/context_engineering_guide/di-yi-bu-fen-ren-shi-shang-xia-wen-gong-cheng/01_overview.md) 开始。
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### 本书特色
| 特色 | 说明 |
| -------------- | -------------------------------------------- |
| 📐 **体系完整** | 15 章内容，从入门到精通的完整学习路径 |
| 🔬 **理论与实践并重** | 原理剖析 + 代码示例 + 最佳实践 |
| 🆕 **紧跟前沿** | 涵盖 2026 年最新技术进展（Agentic RAG、Graph RAG、MCP 等） |
| 📊 **图文并茂** | Mermaid 流程图 + 表格对比 + 结构化示例 |
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### 推荐阅读
本书是 AI 技术丛书的一部分。以下书籍与本书形成互补：
| 书名 | 与本书的关系 |
| ------------------------------------------------------------------------ | -------------------------- |
| [《零基础学 AI》](https://yeasy.gitbook.io/ai_beginner_guide) | AI 零基础入门，适合缺乏 AI 背景的读者 |
| [《大模型提示词工程指南》](https://yeasy.gitbook.io/prompt_engineering_guide) | 提示词设计基础，本书的前置读物 |
| [《Claude 技术指南》](https://yeasy.gitbook.io/claude_guide) | Claude 的 MCP 协议与工具使用实践 |
| [《智能体 AI 权威指南》](https://yeasy.gitbook.io/agentic_ai_guide) | 智能体的上下文管理是本书技术的核心应用场景 |
| [《大模型安全权威指南》](https://yeasy.gitbook.io/ai_security_guide) | 上下文安全（提示注入防御、RAG 安全）的深度参考 |
| [《OpenClaw 从入门到精通》](https://yeasy.gitbook.io/openclaw_guide) | 开源智能体框架中上下文工程的实战应用 |
| [《大模型原理与架构》](https://yeasy.gitbook.io/llm_internals) | 深入理解大语言模型底层逻辑与架构 |
| [《智能体 Harness 工程指南》](https://yeasy.gitbook.io/harness_engineering_guide) | Harness 记忆子系统与上下文组装引擎的工程实现 |
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### 参与贡献
欢迎贡献！您可以通过以下方式参与：
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### 许可证
本书采用 [CC BY-NC-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/) 许可证。
您可以自由分享和演绎，但需署名、非商业使用、相同方式共享。
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### 项目规则
为了保持书稿的专业性和一致性，本项目遵循以下规则：
1. **术语表规范**：本书必须在附录中包含“术语表”（Glossary），用于标注书中出现的关键术语及其解释。
* 位置：`appendix/glossary.md`
* 格式：需按字母顺序或拼音顺序排列，包含中英文对照及简明定义。
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### 致谢
感谢所有为大模型技术发展做出贡献的研究者与工程师，特别是：
* [Anthropic](https://www.anthropic.com/) — 上下文工程领域的开创性工作与 MCP 协议
* [OpenAI](https://openai.com/)、[Google](https://ai.google/)、[Meta](https://ai.meta.com/) — LLM 技术的持续创新
* [LangChain](https://langchain.com/)、[LlamaIndex](https://llamaindex.ai/) — RAG 框架的宝贵贡献
* 所有开源社区的贡献者们
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**📧 联系作者**
如有问题或建议，欢迎通过 [Issue](https://github.com/yeasy/context_engineering_guide/issues) 联系。
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