LangChain：上下文工程成AI工程师关键技能，超越提示词工程与RAG

随着大型语言模型（LLM）应用日益复杂，传统的提示词工程已难以满足需求，上下文工程正成为AI开发中的核心能力。该工程强调为模型提供结构化、动态的上下文信息，并整合多源数据、工具调用、记忆机制等内容，以提升模型任务执行的准确性。研究表明，LLM输出质量下降往往源于上下文缺失或格式不当，而非模型本身问题。因此，构建高效的上下文系统，正成为智能体开发成败的关键因素之一。
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