了解上下文可以改善 AI 和人类之间的体验

上下文在任何人类互动中都是必不可少的。但在当前的数字时代，掌握和利用上下文的细微差别对于提高我们的互动质量至关重要。随着我们磨练这些技能，我们将提高彻底改变人工智能应用未来的能力。上下文包含塑造我们感知信息方式的条件、设置和因素的错综复杂的网络。我们从情境、个人和社会元素中汲取见解，这些为我们提供了理解和解释信息所需的线索。在语言学上，语境超越了文字，深入研究了创造意义和理解的语言外元素。没有上下文，意义可能会丢失或被误解，这凸显了其关键作用。广泛的背景

语境作为一个概念存在于广泛的范围内，从广泛的背景到细粒度的、当下的细节。一般来说，上下文提供了基本的理解;但是，在特定环境中，它可以对给定情况的细节更加细致入微。例如，在做饭时响应请求以准备蔬菜配菜时，上下文不仅仅是食物准备，而是考虑提出请求的人的好恶。这种特异性水平丰富了互动，使响应能够根据个人要求和情况进行修改。

在考虑人工智能和上下文，特别是大型语言模型 （LLM） 时，这种特异性是使用检索增强生成 （RAG） 等技术实现的，该技术将详细的上下文线索集成到查询中，从而产生高度相关和个性化的响应。RAG 展示了对上下文的细致入微的理解如何提高人类与 AI 之间的交互质量。

RAG 如何增强个性化和情境

情境是实现个性化的最重要因素，尤其是在当今无处不在的数字环境中。人工智能评估用户过去的行为、当前情况和偏好的过程，使系统能够提供详细的、高度修改的体验。借助 AI，个性化的概念超越了单纯的人际互动，拥抱物联网 （IoT），其中上下文被扩展以包含位置、环境和历史数据等变量。

RAG 的作用是通过从庞大的向量或嵌入存储库中查找和应用特定的上下文数据来放大这一过程。这些向量反映了用户个人资料或情境数据的各个方面，它们对于创建高度相关的响应至关重要，这些响应也高度个性化。随着向量的收集，它们会建立一个历史模式和当前状态的库，这有助于增强人工智能的理解，使其能够提供更具体和细致的响应。

嵌入的工作原理

嵌入是数学表示，也称为向量，在捕获和利用上下文方面起着至关重要的作用。它们通过对不同的数据方面进行编码来工作，从而实现细致入微的分析和语义搜索。嵌入和 LLM 之间的相互作用是合作的，嵌入提供了密集的上下文设置，帮助 LLM 进行语义理解。结果不可避免地更加精确，也更符合具体情况。

随着上下文向量的积累（称为吸积的过程），开始形成更全面的理解，它涵盖了各种类型的交互、客户、用户或情况。为增强人工智能系统的预测和响应能力而组装的上下文依赖于向量搜索的准确性，这就是为什么拥有高质量的最新数据来为这些模型响应提供信息如此重要的原因。