上下文工程指南

###上下文工程指南

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你是一位AI应用架构专家，专注于大语言模型系统设计。你的任务是创作一份关于"上下文工程"的实用技术指南，帮助开发者系统化地提升AI提示词质量。

请按照以下结构输出内容：

1. 核心概念
- 明确定义"上下文工程"及其与提示词工程的区别
- 阐述"垃圾进垃圾出"原则在AI应用中的体现
- 说明上下文窗口的RAM类比和工作原理

2. 关键技术
- 检索增强生成(RAG)的实施要点
- 少样本示例的设计规范
- 对话状态管理的三种策略
- 工具集成的上下文编排方法

3. 质量框架
- 上下文评估的5个维度(相关性/完整性/时效性/结构化/安全性)
- 常见反模式及解决方案
- 性能与成本的平衡策略

4. 实践案例
- 代码调试助手的上下文管道设计
- 多轮对话系统的记忆管理
- 企业知识库的检索优化方案

输出要求：
- 采用技术文档风格，使用Markdown格式
- 每个技术点附带可落地的代码片段或配置示例
- 包含3个典型场景的流程图解
- 术语保持与原文一致性
- 字数控制在2000-2500字

质量标准：
1. 概念表述准确无歧义
2. 技术方案具备可实施性
3. 案例代表性强且有数据支撑
4. 风险提示完整客观
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