摘要：Prompt与Context Engineering、RAG与私有知识库实战解析 在AI大模型应用开发里，有几个核心技巧能让模型输出更靠谱、更贴合我们实际需求，它们分别是Prompt Engineering（提示工程）、Context Engineering（上下文工程）、RAG（检索增强生成）和私有知识库。 先给大家简单科普下核心名词，方便后续理解：
提示工程（Prompt Engineering）：简单说，就是给AI写清晰、具体的指令，引导AI给出我们想要的答案，避免AI答非所问。
上下文工程（Context Engineering）一、Prompt Engineering 与 Context Engineering：让AI“听懂指令、摸清背景” 其实Prompt Engineering（提示工程）和Context Engineering（上下文工程），说白了就是“教AI怎么思考”的小技巧。
在AI大模型应用开发里，有几个核心技巧能让模型输出更靠谱、更贴合我们实际需求，它们分别是Prompt Engineering（提示工程）、Context Engineering（上下文工程）、RAG（检索增强生成）和私有知识库。
它们不是各自独立的，而是互相配合、一步步递进的——从“教AI听懂指令”到“给AI装专属知识库”，完美解决了我们用大模型时，常遇到的“不会用、记不住、答不准”这三个大麻烦。
今天就用通俗易懂的拆解+真实案例，把这些专业技术讲明白，让大家都能轻松上手。先给大家简单科普下核心名词，方便后续理解：
上下文工程（Context Engineering）：给AI补充完成任务需要的背景信息，让AI“懂场景”，不脱离我们的实际需求。
RAG（检索增强生成）：让AI回答问题前，先去专属的“资料馆”查资料，再结合资料作答，解决AI“不懂新信息、不懂专属知识”的问题。
私有知识库：就是AI的“专属资料馆”，专门存储我们企业的内部数据、专属知识，供AI检索使用。
其实Prompt Engineering（提示工程）和Context Engineering（上下文工程），说白了就是“教AI怎么思考”的小技巧。
前者负责“跟AI把需求说清楚”，后者负责“给AI补全必要的背景信息”，两者搭配合用，就能让大模型摆脱“泛泛而谈”的毛病，输出的内容又准又贴合我们的需求。
提示工程的核心很简单，就是设计清晰、具体、有引导性的指令（也就是Prompt，中文意思是“提示语”）。
核心目的是让大模型get到我们真正想要什么，别输出那些模糊、跑偏的内容。核心原则就3个：把任务说清楚、补全关键细节、给个小例子，别只抛一句简单的提问就完事。
基础提示案例：比如我们想让AI写一篇“AI大模型在企业办公里怎么用”的短文，要是只说“写一篇关于AI办公的文章”，就太宽泛了，AI写出来可能东拉西扯、杂乱无章。
正确的写法应该是：“帮我写一篇800字左右的短文，主题是AI大模型在企业办公的应用，重点写文档生成、会议纪要总结、跨部门协作这三个场景，语言别太专业，接地气一点，贴合企业实际就行。”
这个提示把“字数、主题、重点场景、语言风格”都讲透了，给AI指了明路，输出的结果自然更合心意。
这就是提示工程的基础作用：减少AI的“猜测成本”，让我们的需求更具体、不模糊。
如果基础提示满足不了复杂需求，就可以用高级提示技巧啦。核心就是“引导AI理清逻辑、代入角色、及时纠错”，常见的技巧有这几种，用起来都不复杂：
角色设定：给AI指定一个身份，比如“客户服务分析师”“产品经理”，让AI按对应身份的逻辑思考；
少样本提示（Few-Shot）：给AI几个参考例子，让AI跟着例子的逻辑输出；
思维链（Chain of Thought, CoT）：引导AI一步步梳理思考过程，避免AI“跳步”出错；
指令拆分：把复杂任务拆成几个简单步骤，让AI一步步完成。
高级提示案例：比如我们想让AI帮企业分析客户投诉，要是只说“分析客户投诉”，AI可能只会把投诉内容罗列一遍，给不出有价值的结论。
用高级提示技巧的话，就可以这么说：“你现在是企业的客户服务分析师，专门负责分析客户投诉数据。按下面这几步来做就行：
先把所有投诉的核心问题分分类，就分产品质量、服务态度、物流速度三类；
算一算每类投诉占多少比例；
每类投诉给1-2条能直接落地的改进建议；
最后出一份简洁的分析报告，重点说问题和建议，别写没用的废话。
给你3条投诉例子参考：【投诉1：收到的产品有破损，联系客服后没人及时处理】【投诉2：物流延迟3天，也没人提前说一声】【投诉3：客服解答问题不专业，根本解决不了我的疑问】”。
这个提示既给AI定了“客户服务分析师”的角色，又给了3个参考例子，还把步骤拆得明明白白，让AI按逻辑来输出，不仅能完成分析，还能给出能落地的建议，比基础提示好用多啦。
Context Engineering（上下文工程，简称CE），其实是提示工程的延伸。核心就是“给AI提供完成任务需要的背景信息、相关数据”。
它主要解决大模型“记性差”“不懂具体场景”的问题——如果说提示工程是“告诉AI做什么”，那上下文工程就是“告诉AI凭什么做、依据什么做”。
上下文的核心就是这4样，记好就行：
场景背景：比如我们是电商客服、企业HR，不同场景的需求不一样；
之前的对话：如果是多轮咨询，要把之前的对话告诉AI，避免AI“忘事”；
专属数据：比如企业的规则、产品参数，这些是AI原本不知道的；
约束条件：比如回答要简洁、语气要亲切，给AI定好输出规范。
这些信息会被大模型临时“记下来”，作为输出的依据，避免出现“脱离场景、答非所问”的情况。
上下文工程案例：比如企业客服用AI回复客户咨询，客户问“你们家的会员积分怎么兑换呀？”，要是没有上下文，AI可能会给出一个通用的积分兑换规则。
但每个企业的规则不一样，甚至同一企业不同会员等级的规则也有区别。这时候，补充上下文就很关键，提示可以这么写：
“你是XX电商平台的客服，专门回复客户关于会员积分的咨询。下面是平台的积分规则（也就是上下文）：
会员分普通、银卡、金卡三个等级，普通会员100积分能换10元优惠券，银卡90积分换10元，金卡80积分换10元；
积分能换优惠券，也能换实物商品，实物商品需要满500积分才能换；
积分有效期是1年，过期了就自动清零啦。
客户现在问‘你们家的会员积分怎么兑换？’，结合上面的规则，简洁准确地回复，语气亲切一点哦。”
这里的“积分规则”就是上下文，AI凭着这些专属信息回复，就能精准匹配客户需求，不会给出错误答案——这就是上下文工程的核心价值：让AI“懂我们的场景、懂我们的专属规则”。
随着使用场景越来越复杂，上下文里可能会有很多信息，比如长篇文档、多轮对话、海量数据。但大模型的“记忆容量”（也就是上下文窗口，简单说就是AI能记住的信息长度）是有限的。
这时候就需要长上下文管理——核心就是“挑关键信息、删冗余内容、分块呈现”，让有限的“记忆容量”发挥最大作用。
长上下文管理案例：比如我们想让AI根据一份5000字的“企业年度工作报告”，提炼核心成果和明年的计划。
要是直接把5000字全粘贴给AI，可能会超出它的“记忆容量”，或者让AI忽略关键信息。这时候，长上下文管理就派上用场了，步骤很简单：
先把报告分块，提取核心模块，比如“年度核心成果”“存在的问题”“明年工作计划”；
把每个模块的冗余内容删掉，只留关键数据，比如“营收同比增长20%”“新增客户1000家”；
按逻辑顺序把压缩后的内容放进上下文，让AI根据这些分块信息提炼就行。
比如，上下文可以这么设置：“帮我根据下面企业年度工作报告的核心内容，提炼一下核心成果和明年计划，输出简洁一点的总结。
【核心成果】1. 营收：全年营收1.2亿元，比去年增长20%，超额完成了1亿元的年度目标；2. 产品：新增了3款核心产品，市场占有率涨到了15%；3. 团队：新增50名员工，核心团队的留存率达到90%。
【存在的问题】1. 产品研发进度比计划慢；2. 线下渠道覆盖得不够。
【明年工作计划】1. 加大研发投入，确保2款新产品上线；2. 拓展3个新的线下渠道，提高市场覆盖率；3. 优化员工激励机制，提升团队效率。”
通过分块、压缩，既控制了上下文的长度，又保住了关键信息，让AI能高效完成提炼任务——这就是长上下文管理的核心：在有限的“记忆空间”里，给AI最有用的信息。
Prompt和上下文工程，解决的是“引导AI思考”的问题，但如果AI需要用到企业内部数据、行业专属知识，或者未公开的机密信息，只靠补充上下文就不够了。
这时候，RAG（检索增强生成）和私有知识库就该登场了。简单说，RAG就是“让AI回答问题前，先去自己的‘专属知识库’里查资料，再结合资料给出答案”，而私有知识库，就是这个专属的“资料馆”。
我们先搞清楚大模型的一个短板：它的训练数据是有时间限制的，比如某模型训练到2023年，就不知道2024年的新信息；同时，它也没法掌握我们企业内部的专属知识，比如企业的规章制度、产品参数、客户数据。
而RAG的核心价值，就是打破大模型的这个知识局限，让AI能实时检索专属知识，输出更精准、更及时、更贴合我们企业需求的答案。
核心优势总结一下，特别好记：
知识能更新：不用重新训练大模型，只要更新知识库，AI就能掌握新信息；
专属化：能接入我们企业的私有数据，实现“专属知识问答”，别人的AI没有我们的知识；
可追溯：AI的回答能对应到知识库的具体资料，好不好、准不准，我们一查就知道；
省成本：不用花大价钱训练专属大模型，靠RAG就能达到类似的效果，性价比很高。
RAG核心价值案例：某科技公司的客服AI，要回答客户关于“最新产品参数”的问题。这家公司2024年推出了一款新产品，参数没包含在大模型的训练数据里。
要是没有RAG，AI只会说“不清楚这个产品的参数”；而接入RAG后，AI会先去企业的私有知识库（里面存着新产品的详细参数）里查资料，然后结合查到的信息，精准回复客户。
比如：“您好～我们2024年推出的XX产品，核心参数如下：处理器是XX型号，内存8GB，电池容量5000mAh，支持快充，售价2999元哦。”
私有知识库是RAG的核心支撑，本质上就是“存储我们企业专属知识、能被AI检索的数据库”。
构建私有知识库一点都不复杂，核心就三步，每一步都有明确的目标和简单的落地方法，新手也能轻松上手。
核心就是“挑出我们企业专属的、有价值的知识”，别让无关信息占地方、拖慢检索速度。
要收集的内容很简单，主要包括：我们企业的规章制度、产品手册、技术文档、客户案例、行业报告、历史对话记录等等。
整理的时候注意三点，记好就行：
去重：重复的资料删掉，比如同一产品手册有多个版本，只留最新的；
分类：按“产品、技术、客服、管理”这些维度分好类，方便后续AI检索；
格式化：把图片、PDF、Word这些不同格式的资料，转换成AI能识别的文本格式，比如TXT、Markdown，别让AI找不到、读不懂。
案例：某电商企业构建私有知识库，第一步先收集了这些内容：各产品的详细参数、售后政策、常见问题（FAQ）、历史客户投诉记录、行业竞品分析报告。
然后按“产品知识、客服知识、行业知识”分好类，把PDF格式的产品手册转换成Markdown文本，删掉重复的FAQ，这样就完成知识整理啦。
我们人类能看懂文字，但AI没法直接“理解”文本，得把文本转换成“向量”（一种计算机能识别的数值形式），才能进行检索。
这里给大家简单解释下“向量”：就像我们给每一段文字贴了一个“数字标签”，AI通过对比“数字标签”的相似度，就能快速找到相关的文字内容，不用逐字逐句去读。
这一步的核心就是“把整理好的文本，通过向量模型转换成向量，同时做好索引”，让AI能快速找到相关知识。关键动作就3个：
文本拆分：把长文本拆成短片段，比如每200-500字拆一段，避免转换向量时丢失关键信息；
向量转换：用向量模型，比如BERT、Sentence-BERT（都是常用的向量转换工具，不用深究原理，会用就行），把每个文本片段转换成向量；
构建索引：把向量和对应的文本片段关联起来，做好索引，相当于给“数字标签”建一个“目录”，方便后续快速检索。
案例：上面提到的电商企业，把整理好的“产品参数”文本，拆成“产品基础信息”“核心参数”“使用说明”这些片段，每个片段控制在300字以内。
用Sentence-BERT模型，把每个片段转换成向量；然后做好索引，让“产品名称”“参数关键词”（比如“电池容量”“售价”）和对应的向量关联起来，确保AI能通过关键词快速找到相关片段。
核心就是“把建好的知识库，和RAG系统、大模型对接好，同时建立定期更新的机制”，确保AI能正常检索，而且知识库的内容始终是最新的。
关键动作也很简单，分3步：
部署：把知识库部署到服务器或云平台（简单说就是“存到网上”），对接RAG检索模块，确保AI需要的时候能快速检索；
更新：定一个定期更新的规则，比如每周更新1次，新增的资料（比如新产品、新政策）及时整理、转换，加入知识库，过期的信息（比如旧产品参数）删掉；
测试：定期测试一下检索效果，优化索引，确保AI能快速找到最相关的知识。
案例：这家电商企业把建好的知识库，部署到了企业私有云，对接了客服AI的RAG模块；每周五安排专人，把本周新增的产品信息、更新的售后政策，整理后转换成向量，加入知识库。
同时测试一下检索效果，比如搜“XX产品售价”，看看AI能不能快速找到正确的参数，要是检索太慢或者不准确，就优化一下索引结构。
向量数据库（Vector DB），就是专门用来存储“向量数据”的数据库，和我们平时听说的MySQL这种传统数据库不一样。
它的核心优势就是“能快速找到相似的向量”——当AI要回答问题时，会把问题转换成向量，然后在向量数据库里，快速找到和问题向量最像的文本向量，从而获取相关知识。
简单说，向量数据库就像是知识库的“搜索引擎”，专门负责快速匹配AI的问题和知识库中的相关资料，是RAG能高效工作的关键。
常见的向量数据库有Milvus、Pinecone、Chroma、FAISS这些，我们企业可以根据自己的需求，比如数据量大小、检索速度要求，选一个合适的就行，不用纠结哪个最好。
向量数据库应用案例：某金融企业的AI顾问，要回答客户关于“个人贷款政策”的问题。客户问“个人消费贷款的利率是多少？”。
AI首先把这个问题转换成向量，然后向量数据库（比如Milvus）快速检索知识库中，和“个人消费贷款、利率”相关的向量，找到对应的文本片段，比如“个人消费贷款年利率是4.5%-6.5%，根据客户的信用等级调整”。
然后AI结合这个片段，给出精准回答——整个检索过程也就几毫秒，比传统数据库快多了。
RAG的工作流程一点都不复杂，核心就是“检索-整合-生成”三个步骤，形成一个完整的闭环，确保AI的回答既基于专属知识，又符合我们的需求。具体流程结合案例拆解，大家一看就懂：
我们向AI提出问题，比如“我们公司的员工年假怎么休呀？”，AI会先判断这个问题，是不是需要用到私有知识库中的知识。
如果是“1+1等于几”这种通用问题，AI直接就能回答；如果是企业年假政策这种专属问题，就会触发RAG检索，去知识库查资料。
AI会把我们的问题，通过向量模型转换成向量，然后向向量数据库发送检索请求。
向量数据库会根据问题向量，快速找出和问题最相关的1-5个文本片段（也就是知识库中的相关知识），然后返回给AI。
案例：我们问“员工年假怎么休？”，AI把这个问题转换成向量，向量数据库检索到知识库中“员工年假政策”的片段：“员工累计工作满1年不满10年的，年假5天；满10年不满20年的，年假10天；满20年的，年假15天；年假需要提前3天申请，当年没休完的，能结转至明年，结转期限不超过3个月。”
AI收到向量数据库返回的文本片段后，会结合我们的问题和Prompt指令，把知识整合、提炼一下，然后生成符合需求的回答。
这个回答会明确基于知识库中的内容，确保准确、专属，不会出现答非所问的情况。
案例：AI整合检索到的年假政策片段，用亲切的语气生成回答：“您好～根据公司的员工年假政策，具体休假规则是这样的：1. 累计工作满1年不满10年，年假5天；2. 满10年不满20年，年假10天；3. 满20年，年假15天。温馨提示一下，年假需要提前3天申请，当年没休完的年假，能结转至明年，结转期限不超过3个月哦。”
如果我们对回答不满意，比如信息不准确、不完整，就可以反馈给系统。
工作人员会优化知识库中的相关内容，比如补充遗漏的年假规则，或者调整检索策略，让后续的回答更精准——这一步能让RAG系统越用越好用。
Prompt Engineering和Context Engineering，是“引导AI思考”的基础，解决了AI“听不懂、不会答”的问题；RAG和私有知识库，是“给AI补专属知识”的核心，解决了AI“不懂专属场景、知识过时”的问题。
这四个技术互相配合，就能让大模型从“通用工具”，变成我们企业的“专属助手”。
不管是企业客服、技术支持，还是内部办公、客户咨询，掌握这些技术，都能让AI应用更贴合需求、更有价值。
不用懂复杂的技术，从基础的提示设计、简单的知识库构建开始，一步步来，就能实现AI的个性化、专业化应用啦。
提示工程（Prompt Engineering）：简单说，就是给AI写清晰、具体的指令，引导AI给出我们想要的答案，避免AI答非所问。
上下文工程（Context Engineering）一、Prompt Engineering 与 Context Engineering：让AI“听懂指令、摸清背景” 其实Prompt Engineering（提示工程）和Context Engineering（上下文工程），说白了就是“教AI怎么思考”的小技巧。
Prompt与Context Engineering、RAG与私有知识库实战解析
在AI大模型应用开发里，有几个核心技巧能让模型输出更靠谱、更贴合我们实际需求，它们分别是Prompt Engineering（提示工程）、Context Engineering（上下文工程）、RAG（检索增强生成）和私有知识库。
它们不是各自独立的，而是互相配合、一步步递进的——从“教AI听懂指令”到“给AI装专属知识库”，完美解决了我们用大模型时，常遇到的“不会用、记不住、答不准”这三个大麻烦。
今天就用通俗易懂的拆解+真实案例，把这些专业技术讲明白，让大家都能轻松上手。先给大家简单科普下核心名词，方便后续理解：
提示工程（Prompt Engineering）：简单说，就是给AI写清晰、具体的指令，引导AI给出我们想要的答案，避免AI答非所问。
上下文工程（Context Engineering）：给AI补充完成任务需要的背景信息，让AI“懂场景”，不脱离我们的实际需求。
RAG（检索增强生成）：让AI回答问题前，先去专属的“资料馆”查资料，再结合资料作答，解决AI“不懂新信息、不懂专属知识”的问题。
私有知识库：就是AI的“专属资料馆”，专门存储我们企业的内部数据、专属知识，供AI检索使用。
一、Prompt Engineering 与 Context Engineering：让AI“听懂指令、摸清背景”
其实Prompt Engineering（提示工程）和Context Engineering（上下文工程），说白了就是“教AI怎么思考”的小技巧。
前者负责“跟AI把需求说清楚”，后者负责“给AI补全必要的背景信息”，两者搭配合用，就能让大模型摆脱“泛泛而谈”的毛病，输出的内容又准又贴合我们的需求。
（一）提示工程基础：跟AI“说人话、讲明白”
提示工程的核心很简单，就是设计清晰、具体、有引导性的指令（也就是Prompt，中文意思是“提示语”）。
核心目的是让大模型get到我们真正想要什么，别输出那些模糊、跑偏的内容。核心原则就3个：把任务说清楚、补全关键细节、给个小例子，别只抛一句简单的提问就完事。
基础提示案例：比如我们想让AI写一篇“AI大模型在企业办公里怎么用”的短文，要是只说“写一篇关于AI办公的文章”，就太宽泛了，AI写出来可能东拉西扯、杂乱无章。
正确的写法应该是：“帮我写一篇800字左右的短文，主题是AI大模型在企业办公的应用，重点写文档生成、会议纪要总结、跨部门协作这三个场景，语言别太专业，接地气一点，贴合企业实际就行。”
这个提示把“字数、主题、重点场景、语言风格”都讲透了，给AI指了明路，输出的结果自然更合心意。
这就是提示工程的基础作用：减少AI的“猜测成本”，让我们的需求更具体、不模糊。
（二）高级提示技巧：让AI“输出更精准、更懂你”
如果基础提示满足不了复杂需求，就可以用高级提示技巧啦。核心就是“引导AI理清逻辑、代入角色、及时纠错”，常见的技巧有这几种，用起来都不复杂：
角色设定：给AI指定一个身份，比如“客户服务分析师”“产品经理”，让AI按对应身份的逻辑思考；
少样本提示（Few-Shot）：给AI几个参考例子，让AI跟着例子的逻辑输出；
思维链（Chain of Thought, CoT）：引导AI一步步梳理思考过程，避免AI“跳步”出错；
指令拆分：把复杂任务拆成几个简单步骤，让AI一步步完成。
高级提示案例：比如我们想让AI帮企业分析客户投诉，要是只说“分析客户投诉”，AI可能只会把投诉内容罗列一遍，给不出有价值的结论。
用高级提示技巧的话，就可以这么说：“你现在是企业的客户服务分析师，专门负责分析客户投诉数据。按下面这几步来做就行：
先把所有投诉的核心问题分分类，就分产品质量、服务态度、物流速度三类；
算一算每类投诉占多少比例；
每类投诉给1-2条能直接落地的改进建议；
最后出一份简洁的分析报告，重点说问题和建议，别写没用的废话。
给你3条投诉例子参考：【投诉1：收到的产品有破损，联系客服后没人及时处理】【投诉2：物流延迟3天，也没人提前说一声】【投诉3：客服解答问题不专业，根本解决不了我的疑问】”。
这个提示既给AI定了“客户服务分析师”的角色，又给了3个参考例子，还把步骤拆得明明白白，让AI按逻辑来输出，不仅能完成分析，还能给出能落地的建议，比基础提示好用多啦。
（三）上下文工程（CE）的核心：给AI“补全背景、不跑偏”
Context Engineering（上下文工程，简称CE），其实是提示工程的延伸。核心就是“给AI提供完成任务需要的背景信息、相关数据”。
它主要解决大模型“记性差”“不懂具体场景”的问题——如果说提示工程是“告诉AI做什么”，那上下文工程就是“告诉AI凭什么做、依据什么做”。
上下文的核心就是这4样，记好就行：
场景背景：比如我们是电商客服、企业HR，不同场景的需求不一样；
之前的对话：如果是多轮咨询，要把之前的对话告诉AI，避免AI“忘事”；
专属数据：比如企业的规则、产品参数，这些是AI原本不知道的；
约束条件：比如回答要简洁、语气要亲切，给AI定好输出规范。
这些信息会被大模型临时“记下来”，作为输出的依据，避免出现“脱离场景、答非所问”的情况。
上下文工程案例：比如企业客服用AI回复客户咨询，客户问“你们家的会员积分怎么兑换呀？”，要是没有上下文，AI可能会给出一个通用的积分兑换规则。
但每个企业的规则不一样，甚至同一企业不同会员等级的规则也有区别。这时候，补充上下文就很关键，提示可以这么写：
“你是XX电商平台的客服，专门回复客户关于会员积分的咨询。下面是平台的积分规则（也就是上下文）：
会员分普通、银卡、金卡三个等级，普通会员100积分能换10元优惠券，银卡90积分换10元，金卡80积分换10元；
积分能换优惠券，也能换实物商品，实物商品需要满500积分才能换；
积分有效期是1年，过期了就自动清零啦。
客户现在问‘你们家的会员积分怎么兑换？’，结合上面的规则，简洁准确地回复，语气亲切一点哦。”
这里的“积分规则”就是上下文，AI凭着这些专属信息回复，就能精准匹配客户需求，不会给出错误答案——这就是上下文工程的核心价值：让AI“懂我们的场景、懂我们的专属规则”。
（四）长上下文管理：搞定“大篇幅信息”的小麻烦
随着使用场景越来越复杂，上下文里可能会有很多信息，比如长篇文档、多轮对话、海量数据。但大模型的“记忆容量”（也就是上下文窗口，简单说就是AI能记住的信息长度）是有限的。
这时候就需要长上下文管理——核心就是“挑关键信息、删冗余内容、分块呈现”，让有限的“记忆容量”发挥最大作用。
长上下文管理案例：比如我们想让AI根据一份5000字的“企业年度工作报告”，提炼核心成果和明年的计划。
要是直接把5000字全粘贴给AI，可能会超出它的“记忆容量”，或者让AI忽略关键信息。这时候，长上下文管理就派上用场了，步骤很简单：
先把报告分块，提取核心模块，比如“年度核心成果”“存在的问题”“明年工作计划”；
把每个模块的冗余内容删掉，只留关键数据，比如“营收同比增长20%”“新增客户1000家”；
按逻辑顺序把压缩后的内容放进上下文，让AI根据这些分块信息提炼就行。
比如，上下文可以这么设置：“帮我根据下面企业年度工作报告的核心内容，提炼一下核心成果和明年计划，输出简洁一点的总结。
【核心成果】1. 营收：全年营收1.2亿元，比去年增长20%，超额完成了1亿元的年度目标；2. 产品：新增了3款核心产品，市场占有率涨到了15%；3. 团队：新增50名员工，核心团队的留存率达到90%。
【存在的问题】1. 产品研发进度比计划慢；2. 线下渠道覆盖得不够。
【明年工作计划】1. 加大研发投入，确保2款新产品上线；2. 拓展3个新的线下渠道，提高市场覆盖率；3. 优化员工激励机制，提升团队效率。”
通过分块、压缩，既控制了上下文的长度，又保住了关键信息，让AI能高效完成提炼任务——这就是长上下文管理的核心：在有限的“记忆空间”里，给AI最有用的信息。
二、RAG与私有知识库的构建与作用：给AI“装个专属知识库”
Prompt和上下文工程，解决的是“引导AI思考”的问题，但如果AI需要用到企业内部数据、行业专属知识，或者未公开的机密信息，只靠补充上下文就不够了。
这时候，RAG（检索增强生成）和私有知识库就该登场了。简单说，RAG就是“让AI回答问题前，先去自己的‘专属知识库’里查资料，再结合资料给出答案”，而私有知识库，就是这个专属的“资料馆”。
（一）RAG的核心价值：解决大模型“不懂新信息、不懂专属知识”的问题
我们先搞清楚大模型的一个短板：它的训练数据是有时间限制的，比如某模型训练到2023年，就不知道2024年的新信息；同时，它也没法掌握我们企业内部的专属知识，比如企业的规章制度、产品参数、客户数据。
而RAG的核心价值，就是打破大模型的这个知识局限，让AI能实时检索专属知识，输出更精准、更及时、更贴合我们企业需求的答案。
核心优势总结一下，特别好记：
知识能更新：不用重新训练大模型，只要更新知识库，AI就能掌握新信息；
专属化：能接入我们企业的私有数据，实现“专属知识问答”，别人的AI没有我们的知识；
可追溯：AI的回答能对应到知识库的具体资料，好不好、准不准，我们一查就知道；
省成本：不用花大价钱训练专属大模型，靠RAG就能达到类似的效果，性价比很高。
RAG核心价值案例：某科技公司的客服AI，要回答客户关于“最新产品参数”的问题。这家公司2024年推出了一款新产品，参数没包含在大模型的训练数据里。
要是没有RAG，AI只会说“不清楚这个产品的参数”；而接入RAG后，AI会先去企业的私有知识库（里面存着新产品的详细参数）里查资料，然后结合查到的信息，精准回复客户。
比如：“您好～我们2024年推出的XX产品，核心参数如下：处理器是XX型号，内存8GB，电池容量5000mAh，支持快充，售价2999元哦。”
（二）私有知识库构建三部曲：从“找资料”到“能检索”，一步到位
私有知识库是RAG的核心支撑，本质上就是“存储我们企业专属知识、能被AI检索的数据库”。
构建私有知识库一点都不复杂，核心就三步，每一步都有明确的目标和简单的落地方法，新手也能轻松上手。
第一步：知识收集与整理——“把有用的资料找出来、理清楚”
核心就是“挑出我们企业专属的、有价值的知识”，别让无关信息占地方、拖慢检索速度。
要收集的内容很简单，主要包括：我们企业的规章制度、产品手册、技术文档、客户案例、行业报告、历史对话记录等等。
整理的时候注意三点，记好就行：
去重：重复的资料删掉，比如同一产品手册有多个版本，只留最新的；
分类：按“产品、技术、客服、管理”这些维度分好类，方便后续AI检索；
格式化：把图片、PDF、Word这些不同格式的资料，转换成AI能识别的文本格式，比如TXT、Markdown，别让AI找不到、读不懂。
案例：某电商企业构建私有知识库，第一步先收集了这些内容：各产品的详细参数、售后政策、常见问题（FAQ）、历史客户投诉记录、行业竞品分析报告。
然后按“产品知识、客服知识、行业知识”分好类，把PDF格式的产品手册转换成Markdown文本，删掉重复的FAQ，这样就完成知识整理啦。
第二步：知识结构化与向量转换——“让AI能‘看懂’、能‘记住’资料”
我们人类能看懂文字，但AI没法直接“理解”文本，得把文本转换成“向量”（一种计算机能识别的数值形式），才能进行检索。
这里给大家简单解释下“向量”：就像我们给每一段文字贴了一个“数字标签”，AI通过对比“数字标签”的相似度，就能快速找到相关的文字内容，不用逐字逐句去读。
这一步的核心就是“把整理好的文本，通过向量模型转换成向量，同时做好索引”，让AI能快速找到相关知识。关键动作就3个：
文本拆分：把长文本拆成短片段，比如每200-500字拆一段，避免转换向量时丢失关键信息；
向量转换：用向量模型，比如BERT、Sentence-BERT（都是常用的向量转换工具，不用深究原理，会用就行），把每个文本片段转换成向量；
构建索引：把向量和对应的文本片段关联起来，做好索引，相当于给“数字标签”建一个“目录”，方便后续快速检索。
案例：上面提到的电商企业，把整理好的“产品参数”文本，拆成“产品基础信息”“核心参数”“使用说明”这些片段，每个片段控制在300字以内。
用Sentence-BERT模型，把每个片段转换成向量；然后做好索引，让“产品名称”“参数关键词”（比如“电池容量”“售价”）和对应的向量关联起来，确保AI能通过关键词快速找到相关片段。
第三步：知识库部署与更新——“让AI随时能用，知识常更常新”
核心就是“把建好的知识库，和RAG系统、大模型对接好，同时建立定期更新的机制”，确保AI能正常检索，而且知识库的内容始终是最新的。
关键动作也很简单，分3步：
部署：把知识库部署到服务器或云平台（简单说就是“存到网上”），对接RAG检索模块，确保AI需要的时候能快速检索；
更新：定一个定期更新的规则，比如每周更新1次，新增的资料（比如新产品、新政策）及时整理、转换，加入知识库，过期的信息（比如旧产品参数）删掉；
测试：定期测试一下检索效果，优化索引，确保AI能快速找到最相关的知识。
案例：这家电商企业把建好的知识库，部署到了企业私有云，对接了客服AI的RAG模块；每周五安排专人，把本周新增的产品信息、更新的售后政策，整理后转换成向量，加入知识库。
同时测试一下检索效果，比如搜“XX产品售价”，看看AI能不能快速找到正确的参数，要是检索太慢或者不准确，就优化一下索引结构。
（三）向量数据库（Vector DB）：私有知识库的“核心存储工具”
向量数据库（Vector DB），就是专门用来存储“向量数据”的数据库，和我们平时听说的MySQL这种传统数据库不一样。
它的核心优势就是“能快速找到相似的向量”——当AI要回答问题时，会把问题转换成向量，然后在向量数据库里，快速找到和问题向量最像的文本向量，从而获取相关知识。
简单说，向量数据库就像是知识库的“搜索引擎”，专门负责快速匹配AI的问题和知识库中的相关资料，是RAG能高效工作的关键。
常见的向量数据库有Milvus、Pinecone、Chroma、FAISS这些，我们企业可以根据自己的需求，比如数据量大小、检索速度要求，选一个合适的就行，不用纠结哪个最好。
向量数据库应用案例：某金融企业的AI顾问，要回答客户关于“个人贷款政策”的问题。客户问“个人消费贷款的利率是多少？”。
AI首先把这个问题转换成向量，然后向量数据库（比如Milvus）快速检索知识库中，和“个人消费贷款、利率”相关的向量，找到对应的文本片段，比如“个人消费贷款年利率是4.5%-6.5%，根据客户的信用等级调整”。
然后AI结合这个片段，给出精准回答——整个检索过程也就几毫秒，比传统数据库快多了。
（四）RAG的工作流：从“提问”到“回答”，一步都不复杂
RAG的工作流程一点都不复杂，核心就是“检索-整合-生成”三个步骤，形成一个完整的闭环，确保AI的回答既基于专属知识，又符合我们的需求。具体流程结合案例拆解，大家一看就懂：
1. 用户提问：触发RAG检索
我们向AI提出问题，比如“我们公司的员工年假怎么休呀？”，AI会先判断这个问题，是不是需要用到私有知识库中的知识。
如果是“1+1等于几”这种通用问题，AI直接就能回答；如果是企业年假政策这种专属问题，就会触发RAG检索，去知识库查资料。
2. 问题向量转换与检索
AI会把我们的问题，通过向量模型转换成向量，然后向向量数据库发送检索请求。
向量数据库会根据问题向量，快速找出和问题最相关的1-5个文本片段（也就是知识库中的相关知识），然后返回给AI。
案例：我们问“员工年假怎么休？”，AI把这个问题转换成向量，向量数据库检索到知识库中“员工年假政策”的片段：“员工累计工作满1年不满10年的，年假5天；满10年不满20年的，年假10天；满20年的，年假15天；年假需要提前3天申请，当年没休完的，能结转至明年，结转期限不超过3个月。”
3. 知识整合与生成回答
AI收到向量数据库返回的文本片段后，会结合我们的问题和Prompt指令，把知识整合、提炼一下，然后生成符合需求的回答。
这个回答会明确基于知识库中的内容，确保准确、专属，不会出现答非所问的情况。
案例：AI整合检索到的年假政策片段，用亲切的语气生成回答：“您好～根据公司的员工年假政策，具体休假规则是这样的：1. 累计工作满1年不满10年，年假5天；2. 满10年不满20年，年假10天；3. 满20年，年假15天。温馨提示一下，年假需要提前3天申请，当年没休完的年假，能结转至明年，结转期限不超过3个月哦。”
4. 反馈优化（可选）
如果我们对回答不满意，比如信息不准确、不完整，就可以反馈给系统。
工作人员会优化知识库中的相关内容，比如补充遗漏的年假规则，或者调整检索策略，让后续的回答更精准——这一步能让RAG系统越用越好用。
三、总结：四大技术的协同价值，新手也能玩转
Prompt Engineering和Context Engineering，是“引导AI思考”的基础，解决了AI“听不懂、不会答”的问题；RAG和私有知识库，是“给AI补专属知识”的核心，解决了AI“不懂专属场景、知识过时”的问题。
这四个技术互相配合，就能让大模型从“通用工具”，变成我们企业的“专属助手”。
不管是企业客服、技术支持，还是内部办公、客户咨询，掌握这些技术，都能让AI应用更贴合需求、更有价值。
不用懂复杂的技术，从基础的提示设计、简单的知识库构建开始，一步步来，就能实现AI的个性化、专业化应用啦。