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、自适应上下文管理和长上下文模型应用。

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	利用超大上下文窗口（100K-1M+ tokens）的应用模式
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. 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

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。