向量数据库+RAG+工作流：Context Engineering三重架构解析

本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。文中我还会放入一些相关技术文档，帮助大家更好的学习。

随着AI应用从单次交互转向复杂智能体系统，传统Prompt Engineering（提示工程）的局限性日益凸显。今天我将系统阐述AI工程范式的演进路径，深入剖析Context Engineering（上下文工程）的核心架构与关键技术，希望能帮助到大家。

​​一、范式转移：从静态指令到动态上下文​​

1. ​​Prompt Engineering的局限性​​

​​定义​​：通过设计结构化输入（指令/示例/上下文）引导模型生成目标输出

​​技术矩阵​​：

• ​​零样本提示​​：依赖预训练知识
• ​​少样本提示​​：1-5个高质量示例
• ​​思维链（CoT）​​：分解复杂问题

​​核心缺陷​​：

• 脆弱性：微调措辞导致输出剧变
• 扩展瓶颈：难以应对高并发场景
• 无状态性：无法处理多轮对话

2. ​​Context Engineering的崛起​​

​​本质区别​​：

​​上下文范畴​​：

如果对智能体不熟悉的朋友，我这边分享一个关于AI Agent的技术文档，粉丝朋友自行领取：《想要读懂AI Agent（智能体），看这里就够了》

​​二、Context Engineering技术支柱​​

1. ​​RAG：动态上下文引擎​​

​​架构演进​​：

​​Naive RAG​​：基础检索→增强提示→生成

​​Advanced RAG​​：

• 检索前优化：语义分块/查询转换
• 检索后处理：重排序/上下文压缩

​​Agentic RAG​​：多步骤工具调用+状态保持

2. ​​向量数据库选型指南​​

3. ​​突破上下文窗口限制​​

​​Lost in the Middle问题​​：LLM对长文本中间信息利用率骤降

​​解决方案​​：

​​语义分块​​：按主题边界切割（优于固定分块）

​​重排序机制​​：Cross-Encoder深度评估相关性

​​上下文压缩​​：

# LangChain实现示例
compressor = LLMChainExtractor()
compressed_docs = compressor.compress(docs, query)

​​

三、智能体系统的上下文管理​​

1. ​​核心架构模式​​

• ​​链式工作流​​：线性模块化执行
• ​​路由工作流​​：动态选择执行分支
• ​​Orchestrator-Workers​​：

2. ​​自主决策机制​​

​​ReAct框架​​：

Thought: 需查询天气 → Action: search_weather(location="上海") → Observation: "25℃晴"

​​反思机制​​：

3. ​​LangGraph实现工作流引擎​​

​​作者结语​​

Context Engineering不是简单替换Prompt Engineering，而是构建可扩展AI系统的必由之路。开发者需掌握三大核心能力：动态上下文构建（RAG）、工作流编排（LangGraph）、资源优化（向量数据库），方能在智能体时代构建高可靠性应用。好了，今天的分享就到这里，点个小红心，我们下期见。