本章小结

本章介绍了上下文工程的前沿技术方向，包括 Agentic RAG、Graph RAG、自适应上下文管理、长上下文模型应用和多模态上下文管理。

关键概念清单

概念	定义
Agentic RAG	智能体自主决策检索时机、策略和内容的检索增强生成模式
Graph RAG	结合知识图谱进行检索和推理的 RAG 变体
自适应上下文	根据查询特点和任务需求动态调整的上下文管理策略
长上下文	利用更大上下文窗口的应用模式（量级随模型变化）
多模态上下文	处理图像、音频等多模态数据的上下文表示与交互
知识图谱	以（实体，关系，实体）三元组形式存储结构化知识的图结构
ICAE	上下文自动编码器，将长文本压缩为软提示词

核心观点

1. Agentic RAG 更智能：

   • 自主决策何时、如何检索

   • 支持迭代检索和多源整合

   • 适合复杂多步骤任务

2. Graph RAG 增强关系处理：

   • 利用知识图谱处理复杂查询

   • 自然支持多跳推理

   • 提供更好的可解释性

3. 自适应提升效率：

   • 根据查询复杂度调整策略

   • 反馈循环持续优化

   • 学习最优参数配置

4. 多模态扩展感知边界：

   • 统一语义空间连接不同模态

   • 需要解决上下文爆炸问题

   • 跨模态检索丰富信息获取

5. 长上下文开启新可能：

   • 全书/代码库级别的理解

   • 但仍需注意质量和成本

   • 与 RAG 互补而非替代

常见误区

• 误区一：Agentic RAG 适用于所有场景 正解：简单查询用基础 RAG 更高效，复杂任务才需要 Agentic 模式

• 误区二：Graph RAG 可以替代向量检索 正解：两者互补，应结合使用发挥各自优势

• 误区三：长上下文让 RAG 过时 正解：长上下文成本高、延迟大，RAG 在精准检索和成本控制上仍有优势

• 误区四：自适应策略一定更好 正解：需要权衡复杂度和收益，简单场景可能不需要

• 误区五：多模态只是加个图片输入 正解：涉及到复杂的对齐、压缩和交互逻辑，而非简单的拼接

实践建议

1. 根据场景选择合适的进阶技术：评估复杂度、成本和收益

2. 渐进式实施：从简单场景开始验证，逐步扩展

3. 持续评估效果：对比基线，量化改进

4. 关注领域最新发展：这是快速演进的领域

5. 组合多种技术：不同技术可以互补使用

6. 控制复杂度：避免过度工程化

预告

最后一章将展望上下文工程的未来发展趋势，包括技术演进、行业应用、挑战与机遇，并为读者提供成为上下文工程专家的路径建议。