第 9 章：上下文工程在企业知识库助手中的落地

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在前面的章节中，我们已经反复提到几个现象：

Prompt 写得再好，对话一长就会失控
模型能力没有变，但系统表现却越来越差
用户的问题越来越“合理”，模型却越来越“跑偏”

这些问题，几乎都不是模型问题，也不是 Prompt 问题。 —— Prompt 解决的是 “单次生成的约束”，模型解决的是 “概率预测的能力”，而它们共同忽略了多轮对话的核心挑战：时间维度上的信息管理。

它们指向的是同一个核心能力：

上下文工程（Context Engineering）

这门技术看似简单（“管理对话历史”），实则是区分 “玩具级应用” 和 “生产级系统” 的关键 —— 它决定了你的 LLM 应用能在真实场景中 “跑多远”。

开篇问答：为什么很多 LLM 应用“上线即翻车”？

关键回复：测试时多是单轮或短对话，上下文干净、无冗余，Prompt 能稳定发挥作用；但真实场景中，对话会自然增长，寒暄、临时追问、无关细节等低价值信息会不断挤占上下文空间，导致核心约束（如“仅回答内部政策”）、关键信息（如“用户是销售部员工”）被稀释，模型最终“失忆”“违规”。本质是没有做上下文工程，把上下文当成了“自然增长的聊天记录”，而非“需要主动治理的工程对象”。

9.1 什么是上下文工程？（不是“多轮对话”）

很多人第一次听到“上下文工程”时，会把它简单理解为：

维护聊天历史
把之前的对话一起传给模型

但这只是最表层、也是最危险的一种理解。

更准确的定义是：

上下文工程，是一门关于「在有限窗口内，如何持续、可控地向模型注入信息」的工程学科。

它关注的不是“聊了多少轮”，而是 “每一轮该让模型看到什么”—— 具体来说，是四个关键决策：

哪些信息必须一直存在：比如系统的核心约束、用户的关键身份信息，这些是维持系统行为一致性的基础；
哪些信息可以被遗忘：比如对话中的寒暄、临时追问的无关细节，这些信息对后续决策毫无价值；
哪些信息需要被压缩、总结、重写：比如多轮对话中形成的共识（“用户是销售部员工”），无需保留完整对话，只需提炼核心结论；
哪些信息应该永远不进入上下文：比如敏感数据（用户手机号）、无效反馈（“谢谢”“好的”）、潜在风险内容（恶意引导的提问）。

场景示例：

真实对话片段：

用户：“你好，我是销售部的李四，经常出差去华东地区，想问问2025年的差旅报销政策~ 对了，我手机号是138XXXX1234，方便后续联系吗？”

助手：“你好李四！我是公司内部知识库助手，仅提供政策咨询，不记录个人联系方式哦~ 请具体说明你想了解的报销方向（如交通、住宿）。”

用户：“好的谢谢，那高铁一等座能报销吗？我上次去上海出差买的就是一等座。”

上下文筛选结果（该让模型看到的内容）：

必须存在：“你是XX公司内部知识库助手，仅回答内部政策，禁止泄露未公开信息，不记录用户个人联系方式”（系统约束）；
可以遗忘：“你好”“好的谢谢”“我上次去上海出差买的就是一等座”（寒暄、临时举例）；
需要压缩：“用户是销售部李四，经常出差华东地区，咨询2025年差旅报销政策，当前关注高铁一等座报销”（核心共识）；
永远不进：“138XXXX1234”（用户手机号，敏感信息）。

筛选后上下文优势：模型仅关注核心信息，不会被手机号、寒暄等内容干扰，既能准确回应报销问题，也能坚守“不记录个人信息”的约束。

上下文工程的本质，是对模型的输入进行 “主动治理” —— 而不是被动接受对话的自然增长。

高频问答：维护聊天历史和上下文工程，到底差在哪？

疑问：我只要把聊天历史按顺序传给模型，就能让模型记住之前的内容，这不就是上下文工程吗？两者没有本质区别吧？

回复：两者的核心区别的是“被动保留” vs “主动设计”，用一张表格就能清晰区分：

维度	仅维护聊天历史	上下文工程
核心逻辑	被动保留所有对话，不筛选、不处理	主动筛选、压缩、管理信息，按需注入
信息价值	高价值、低价值信息混杂	仅保留高价值信息，剔除冗余
长期表现	对话越长，模型越容易失控	无论对话多长，核心信息始终可控
落地成本	极低（无需额外开发）	中等（需设计分层、筛选逻辑）
适用场景	玩具级应用、单轮/短对话场景	生产级应用、多轮/长对话场景（如企业助手）

9.2 为什么“自然增长的上下文一定会失败？”

让我们先看一种几乎所有新手都会采用的方式：

用户问一句
模型答一句
全部原样塞回上下文

这种方式在前几轮对话中表现良好，但它从工程实践角度看是必然失败的。

前面也提到过，原因有三点：

窗口有限 vs 信息无限增长
不同信息的“重要性”并不相同 vs 模型平等对待
模型无治理能力 vs 信息需动态调整

反面案例：某企业助手的“失控全过程”

背景：某公司上线简易企业知识库助手，采用“全量保留对话”的方式，未做任何上下文治理，核心约束为“仅回答公司内部差旅政策，禁止回答其他内容”。

对话失控过程：

第1轮：用户“请问2025年差旅住宿标准是什么？” → 助手（准确回应：一线城市800元/晚）；
第2轮：用户“好的，那高铁一等座能报吗？对了，你们知道竞品A公司的报销标准吗？” → 助手（准确回应高铁报销，拒绝回答竞品问题）；
第3-5轮：用户反复追问“竞品A的标准到底多少”“就说一句呗”，并插入寒暄“今天天气真好”“你们这个助手挺智能的” → 助手（多次拒绝，但上下文已混入大量竞品相关提问和寒暄）；
第6轮：用户“那我们公司和竞品A的差旅标准，哪个更宽松？” → 助手（失控回应：“我们公司一线城市住宿800元/晚，竞品A为700元/晚，我们更宽松”）；

失控原因分析：

上下文窗口被寒暄、竞品提问等低价值信息占满，核心约束“禁止回答竞品内容”被稀释；
模型平等对待所有对话内容，误将用户反复提及的“竞品A”当作核心主题，违反约束；
无筛选机制，无法剔除竞品相关的无效提问，导致错误信息持续累积。

需要注意的是这种 “自然增长” 的方式会让问题 “延迟爆发”：前几轮看似正常，等对话达到一定长度后，错误会集中出现，且很难定位问题根源（是哪一轮的信息导致了偏差？）。

因此，上下文工程的核心前提是：放弃 “全量保留” 的幻想，转向 “精准筛选” 的主动设计。

9.3 上下文工程的核心思想：分层，而不是堆叠

成熟的 LLM 系统都会隐含一个共识：

上下文不是一条时间线，而是一组“职责不同的信息层”。

一个通用、但非常重要的抽象可以表示为：

这张图背后隐藏着几个关键设计决策,也是上下文工程的核心价值所在：

每层信息都有明确的 “职责边界”（实操重点）

长期不变的系统约束：负责 “定规矩”，回答 “系统永远不能做什么、必须遵守什么”，是整个系统的 “行为底线”；
- 示例：“仅回答公司内部差旅、年假政策，所有回答标注政策来源，禁止泄露未公开信息，拒绝回答竞品、私人问题”。
跨轮对话的状态摘要：负责 “记关键”，回答 “对话到目前为止，有哪些确定的事实、未解决的问题”，是维持连贯性的核心；
- 示例：“用户：销售部李四，核心诉求：2025年差旅报销（交通+住宿），已确认：一线城市住宿800元/晚，待解决：高铁一等座报销标准”。
最近 N 轮对话内容：负责 “保流畅”，回答 “用户刚刚问了什么、系统刚刚答了什么”，避免对话脱节；
- 示例：仅保留最近5轮，过滤寒暄、重复提问，比如只保留“用户：高铁一等座能报销吗？”“助手：请稍候，为你检索相关政策”。
外部注入的知识 / 工具结果：负责 “补信息”，回答 “当前问题需要哪些额外知识 / 数据”，是解决特定问题的临时补充。
- 示例：用户问高铁报销，临时注入《2025差旅政策》3.4条：“销售部员工出差，高铁一等座可报销，需提供部门负责人审批单”。

每层信息都有明确的 “优先级”（避免窗口溢出的关键）

当上下文窗口接近 token 上限时，遵循 “先砍低优先级，再保高优先级” 的原则：

绝对不砍：长期不变的系统约束；
尽量保留：跨轮对话的状态摘要；
可动态截断：最近 N 轮对话内容（比如从 10 轮砍到 5 轮）；
按需筛选：外部注入的知识 / 工具结果（比如只保留与当前问题相关的片段）。

每层信息都有明确的 “更新规则”（落地核心）

系统约束：仅在业务规则变更时更新（比如公司政策调整），平时固定不变；
状态摘要：每轮对话结束后更新（新增确认事实、移除已解决问题、修正错误信息）；
最近 N 轮：每轮对话后自动滑动，移除最早的内容；
外部知识：随当前问题动态注入，问题解决后不保留（避免占用窗口）。

这种分层设计的优势显而易见：可维护性、可预测性、可扩展性 —— 当你需要调整系统行为时，只需修改对应层的信息，而不用重构整个上下文逻辑。

可视化：上下文分层优先级与更新规则示意图

9.4 上下文工程 ≠ Prompt 工程

这是一个非常容易混淆、但必须区分清楚的点。

维度	Prompt 工程	上下文工程
关注点	单次调用的行为约束	跨调用的信息演进
核心问题	模型该如何回答	模型“记住了什么”
时间维度	静态（仅作用于当前轮）	动态（贯穿整个对话生命周期）
失败模式	回答不合规	系统逐渐失控
落地方式	设计结构化 Prompt（Role/Task/Constraints）	设计分层上下文（约束 / 状态 / 近期 / 外部知识）

场景对比：两者协同工作的实操示例

企业知识库助手场景：用户问“我是销售部，能报高铁一等座吗？”，Prompt 工程和上下文工程分别发挥什么作用？

Prompt 工程的作用：通过结构化 Prompt 约束模型回答方式，比如：

“你是公司内部知识库助手，回答时需遵循以下规则：

仅引用《2025差旅政策》内容；
所有回答必须标注政策来源；
语言简洁，不添加无关解释。”

→ 解决“模型该如何回答”的问题，确保回答合规、规范。

上下文工程的作用：通过分层上下文，让模型“记住关键信息”，比如：

系统约束层：注入“仅回答内部政策”的核心规则；
状态摘要层：注入“用户是销售部员工”的关键信息；
外部知识层：注入《2025差旅政策》3.4条“销售部员工可报销高铁一等座”的片段；

→ 解决“模型记住了什么”的问题，确保回答准确、连贯，不用反复追问用户部门。

协同效果：模型结合 Prompt 的“回答规则”和上下文的“关键信息”，最终回应：“根据《2025差旅政策》3.4条，销售部员工出差可报销高铁一等座，需提供部门负责人审批单。”

简单来说：

Prompt 决定 “这一轮你该怎么想”，上下文决定 “你现在是谁、在干什么”。

高频问答：什么时候重点做Prompt工程，什么时候重点做上下文工程？

疑问：我开发企业助手，到底该先优化Prompt，还是先做上下文工程？两者的优先级怎么排？

回复：优先级取决于你的应用阶段和问题类型，核心原则：“先解决单次回答合规，再解决多轮对话连贯”。

重点做Prompt工程的情况：单轮回答不合规、不精准（比如模型答非所问、不标注政策来源），此时上下文干净，问题出在“单次约束不足”；
重点做上下文工程的情况：单轮回答正常，但多轮对话后失控、“失忆”（比如忘记用户部门、违反核心规则），此时问题出在“信息管理失控”；
生产级应用必备：两者必须协同做——Prompt 定“单次回答的规矩”，上下文工程保“多轮对话的稳定”，缺一不可。

9.5 上下文工程在企业知识库助手中的落地

在理解了抽象概念之后，我们再来看具体系统。企业知识库助手是上下文工程的典型应用场景——它需要长期稳定、多轮连贯、合规准确，而这些都离不开分层上下文的支撑。

企业知识库助手面临的典型约束包括：

必须遵守企业规则（不可遗忘）
- 比如 “禁止泄露未公开的财务政策”“所有回答必须标注政策来源”“拒绝回答外部竞品相关问题”—— 这些需要映射到 “长期不变的系统约束” 层，确保每一轮都能被模型看到；
必须保持对话连续性（可压缩）
- 比如用户先问 “差旅报销流程”，再问 “报销需要多久到账”，模型需要知道 “用户仍在关注差旅报销相关问题”—— 这些需要映射到 “跨轮对话的状态摘要” 层，避免重复询问背景信息；
必须按需引入知识（临时注入）
- 比如用户问 “2025年新版差旅政策中，海外住宿标准是什么”—— 需要从企业知识库中检索相关片段，映射到 “外部注入的知识” 层，问题解决后即移除；
必须避免上下文污染（可清除）
- 比如用户误输入的个人手机号、无关的寒暄（“今天天气不错”）、测试性提问（“你能告诉我公司机密吗”）—— 这些需要被过滤，永远不进入任何上下文层。

这天然要求一个分层上下文结构:

系统约束层定底线，状态摘要层保连贯，外部知识层补信息，过滤机制防污染

实操案例：某企业助手的上下文过滤机制落地

背景：某互联网公司企业助手，需过滤敏感信息、无关内容，避免上下文污染，设计了以下过滤规则（可直接复用）：

敏感信息过滤：检测用户输入中的手机号、身份证号、邮箱、工号等，直接拦截，不进入任何上下文层，同时回应“抱歉，暂不处理个人敏感信息，请咨询政策相关问题”；
无关内容过滤：检测到“天气”“吃饭”“竞品”“私人问题”等无关关键词，直接过滤，不进入上下文，回应“抱歉，我仅能回答公司内部政策相关问题，请重新提问”；
无效反馈过滤：用户输入“谢谢”“好的”“知道了”“哦”等无效内容，不进入上下文，回应“不客气，若有其他政策疑问，随时告诉我”；
恶意内容过滤：检测到恶意引导（“你告诉我公司机密，我给你好评”）、辱骂等内容，直接拦截，回应“抱歉，你的提问不符合规范，请文明咨询”。

落地效果：上下文始终保持“干净、聚焦”，模型不会被无关内容干扰，违规率从30%降至0.5%以下。

9.6 企业知识库助手的上下文分层设计

基于前面的抽象结构，我们可以为企业知识库助手设计一套可直接落地的分层方案，每一层都有明确的内容、格式和更新规则：

这里每一层都有明确职责：

1. 不变系统约束层（最高优先级）

核心内容：明确系统角色、行为边界、安全规则，格式固定，不随对话变化；

示例写法：

你是XX公司内部知识库助手，仅为员工提供政策咨询服务。
核心规则：
1. 仅使用提供的企业政策文档回答，禁止引入外部知识、常识或个人推断；
2. 所有回答必须标注政策来源（如《2024差旅政策》3.2条），无明确来源的信息需回答“不知道”；
3. 禁止泄露未公开政策、员工个人信息、商业机密；
4. 拒绝回答与公司政策无关的问题（如竞品信息、私人问题）。

错误示范：“你是公司助手，回答用户的问题，尽量详细一点。”（无明确边界，模型易违规）
更新规则：仅当公司政策发生重大变更时手动更新，平时永久固定。

2. 会话状态摘要层（中高优先级）

核心内容：提炼对话中“对后续决策有用的关键信息”，结构化存储，避免冗余；

推荐字段结构化，模型易读取）：

【会话状态】
- 用户信息：姓名（可选，如李四）、部门（销售部）、入职年限（可选，如3年）；
- 核心诉求：咨询2025年差旅报销相关问题（重点关注交通、住宿）；
- 已确认事实：
  1. 用户需频繁出差至华东地区（一线城市为主）；
  2. 已了解国内差旅住宿标准（一线城市800元/晚，二线600元/晚）；
  3. 高铁二等座可全额报销，无需审批；
- 待解决问题：
  1. 高铁一等座报销标准及审批要求；
  2. 海外差旅住宿标准；
- 已拒绝需求：无（未涉及无关问题或敏感需求）。

错误示范：“用户问了差旅住宿和高铁报销，还想知道海外住宿，已经告诉用户一线城市住宿800元。”（非结构化，模型易遗漏关键信息）
更新规则：每轮对话结束后，调用 LLM 对比新交互内容与当前状态，自动新增/修改/删除字段（比如用户解决“审批时效”后，从“待解决”移至“已确认”）。

3. 最近 N 轮对话层（中低优先级）

核心内容：保留最近5-10轮的关键交互，过滤寒暄、重复提问等无效信息；
N 值选择依据：
- 模型窗口大小（比如 GPT-3.5 4k token 选5轮，GPT-4 8k token 选10轮）；
- 对话密度（文字密集型对话选5轮，短句交互选10轮）；

示例片段：

[
  {"role": "user", "content": "我是销售部的，经常去上海出差，想了解2025年差旅报销标准（交通和住宿）"},
  {"role": "assistant", "content": "根据《2025差旅政策》3.2条，国内一线城市住宿标准为800元/晚，上海属于一线城市；高铁二等座可全额报销，无需审批。"},
  {"role": "user", "content": "那高铁一等座能报销吗？需要审批吗？"},
  {"role": "assistant", "content": "请稍候，为你检索《2025差旅政策》中关于高铁一等座报销的相关条款。"}
]

更新规则：每轮对话后自动滑动，移除最早的内容；当 token 接近上限时，优先保留用户提问和核心回答，过滤无关细节。

4. 检索知识注入层（临时优先级）

核心内容：仅当当前问题需要特定政策片段时注入，格式规范，标注来源；

示例写法：

【参考知识】
来源：《2025差旅政策》4.3条（2025年1月1日生效）
核心内容：
1.  销售部员工出差，高铁一等座可报销，需提前提交部门负责人审批单，审批通过后方可报销；
2.  审批单需在出差前1个工作日提交至行政部，逾期不予报销；
3.  报销时需同时提供高铁票原件、审批单复印件，缺一不可。

错误示范：“高铁一等座可以报销，需要审批，具体看差旅政策。”（无来源、无细节，模型易回答不准确）
更新规则：随当前问题动态注入，下一轮对话若不涉及相关主题，自动移除；若涉及同一主题，可更新补充新的知识片段。

9.7 一个最小可用的上下文构建示例（伪代码）

基于上述分层设计，我们可以实现一个最小可用的上下文构建函数。这段代码的核心不是语法，而是背后的工程思想——每一步都体现了“分层、可控、动态”的原则：

def build_context(
    system_constraints: str,  # 不变系统约束层（必传）
    conversation_state: str,  # 会话状态摘要层（可选，默认空）
    recent_messages: list,    # 最近N轮对话层（必传）
    retrieved_docs: str       # 检索知识注入层（可选，默认空）
) -> list:
    """
    构建企业知识库助手的LLM输入上下文
    设计原则：高优先级信息前置，低优先级信息动态调整
    """
    messages = []

    # 1. 不变系统约束层：用system角色确保最高优先级，不被注意力衰减影响
    messages.append({
        "role": "system",
        "content": f"【系统约束】\n{system_constraints}"
    })

    # 2. 会话状态摘要层：同样用system角色，紧跟约束之后，确保模型优先读取
    if conversation_state.strip():
        messages.append({
            "role": "system",
            "content": f"【会话状态】\n{conversation_state}"
        })
    else:
        # 状态为空时（首次对话），插入默认提示，避免模型困惑
        messages.append({
            "role": "system",
            "content": "【会话状态】\n用户为新用户，尚未确认关键信息，需根据提问逐步补充。"
        })

    # 3. 最近N轮对话层：控制长度，保留最近5-10轮，避免冗余
    # 动态截断逻辑：优先保留最近5轮，若token数仍超标，再缩减至3轮
    max_recent_rounds = 5
    truncated_messages = recent_messages[-max_recent_rounds:]
    # （实际工程中需添加token计数逻辑，此处简化）
    messages.extend(truncated_messages)

    # 4. 检索知识注入层：按需注入，用system角色标注，明确为参考资料
    if retrieved_docs.strip():
        # 格式规范：标注来源+核心内容，便于模型引用
        formatted_docs = f"【参考知识】\n{retrieved_docs}\n请严格基于上述知识回答，标注对应来源。"
        messages.append({
            "role": "system",
            "content": formatted_docs
        })

    # 工程关键：返回前检查总token数，确保不超过模型窗口上限
    # （实际工程中需添加token计算和截断逻辑，优先砍检索知识和最近对话）
    return messages

说明：

角色选择技巧：系统约束和状态摘要用system角色，而不是user或assistant——因为system角色的信息在模型处理中优先级更高，能有效抵抗注意力衰减；
动态截断逻辑：最近对话的“N轮”不是固定值，而是根据token数动态调整，避免硬编码导致的窗口溢出；
异常处理：考虑到“首次对话无状态”“无检索知识”等场景，补充默认逻辑，避免模型因输入不完整而产生幻觉；
格式规范：每层信息都有明确的标签（【系统约束】【会话状态】），帮助模型区分不同类型的信息，减少混淆。

重点注意，这段代码真正重要的不是“怎么写”，而是它体现的原则：

上下文是被设计出来的系统结构，而不是副产品。

高频问答：伪代码落地时，常见问题及解决方案

疑问1：用system角色传入状态摘要和参考知识，会不会导致模型混淆？

回复：不会，关键是“格式规范+标签明确”。只要给每层信息加上固定标签（如【会话状态】【参考知识】），模型就能清晰区分；实测表明，这种方式比用user角色传入，核心信息的识别准确率提升30%以上。

疑问2：每轮都调用LLM更新会话状态，会增加调用成本，怎么优化？

回复：可设置“更新触发条件”，避免每轮都更新：1. 仅当用户提出新需求、确认新事实、解决待办问题时，才调用LLM更新；2. 短时间内重复提问（如1分钟内重复问同一问题），不更新状态；3. 可批量更新，每3轮对话更新一次状态（适合对话密度高的场景）。

9.8 本章小结：上下文工程决定系统“能跑多远”

通过这一章，你应该已经形成这样的核心认知：

多轮对话失控不是偶然，也不是“Prompt 技巧不足”，而是上下文没有被当作一等工程对象来设计——没有分层、没有优先级、没有动态管理，让低价值信息挤占了高价值信息的生存空间；
上下文工程的本质是“信息治理”：通过分层设计，让系统约束“不被遗忘”、对话共识“不被稀释”、冗余信息“不被保留”、外部知识“按需注入”；
落地上下文工程的关键，是配套三大机制：分层信息定义机制（明确每层内容）、状态动态更新机制（每轮刷新摘要）、长度监控截断机制（避免窗口溢出）。

但你也应该意识到一个新的边界：

即使上下文被精心管理，系统依然只能回答“模型已知或上下文已提供”的内容。

当用户的问题超出企业文档覆盖范围，或需要实时数据支撑（比如“当前我的报销申请审批到哪一步了”）时，仅靠上下文工程无法解决——此时需要引入“外部工具”和“检索增强”，让系统具备“主动获取信息”的能力。

下一部分，我们将聚焦 RAG（检索增强生成）与工具调用，探讨如何让企业知识库助手从“只能回答已知问题”，升级为“能解决未知问题”。

第 9 章：上下文工程在企业知识库助手中的落地

# 9.1 什么是上下文工程？（不是“多轮对话”）

# 场景示例：

# 高频问答：维护聊天历史和上下文工程，到底差在哪？

# 9.2 为什么“自然增长的上下文一定会失败？”

# 反面案例：某企业助手的“失控全过程”

# 9.3 上下文工程的核心思想：分层，而不是堆叠

# 可视化：上下文分层优先级与更新规则示意图

# 9.4 上下文工程 ≠ Prompt 工程

# 场景对比：两者协同工作的实操示例

# 高频问答：什么时候重点做Prompt工程，什么时候重点做上下文工程？

# 9.5 上下文工程在企业知识库助手中的落地

# 实操案例：某企业助手的上下文过滤机制落地

# 9.6 企业知识库助手的上下文分层设计

# 1. 不变系统约束层（最高优先级）

# 2. 会话状态摘要层（中高优先级）

# 3. 最近 N 轮对话层（中低优先级）

# 4. 检索知识注入层（临时优先级）

# 9.7 一个最小可用的上下文构建示例（伪代码）

# 高频问答：伪代码落地时，常见问题及解决方案

# 9.8 本章小结：上下文工程决定系统“能跑多远”