上下文窗口

注意力机制是大模型给上下文中每个词分配重要程度的计算方法。本文用查询、键、值的直白说法讲清它如何工作、多头注意力有什么用、它与记忆的区别，以及计算量随长度平方增长的限制，适合想弄懂 Transformer 原理的入门读者。

AI回答一半就停了，多半是单次输出长度到顶或生成过程被打断，不用重开对话从头再来。本文适合经常让AI写长文、做方案、写代码的人，讲清在原对话里精准续写的方法、续写重复跑偏时的补救，以及提问时先分段、避免下次再断在半路的习惯。

上下文窗口决定大模型一次能读入多少 Token，直接影响长文档处理和多轮对话的连贯性。本文讲清它的定义、与知识和记忆的区别、窗口满后的三种处理方式，以及长上下文、RAG 与分段处理各自的适用边界，适合刚接触大模型的读者。

RAG 让大模型先查资料再回答，专治知识过时和一本正经的胡编。本文讲清检索增强生成的定义、两步工作流程、与微调的边界、四个常见误解，以及它适合和不适合的场景。

Transformer 是几乎所有大语言模型的底层架构。本文讲清自注意力机制如何工作、编码器与解码器的分工、它和 RNN/CNN 的本质区别，以及普通人用好大模型最该记住的三个边界，帮你从零建立对大模型的正确认知。

Token 是大模型处理文字的最小单位。本文讲清 Token 的定义、切分原理、与字词的区别，以及它如何决定 API 计费、上下文长度和生成速度，适合想真正理解大模型工作原理的入门读者。

在大语言模型（LLM）快速迭代的当下，支持百万级甚至更长 token 的上下文窗口已成为行业热点。然而，随之而来的成本飙升、推理延迟与信息稀释问题也让人望而却步。另一条备受关注的路径，是自 2024 年底由 Anthropic 等厂商推动的 **MCP（Model Context Protocol）**。MCP 通过“协议+工具链”方式，将对话上下文拆分并在本地或远程持续存储，看似能绕开超长窗口的...

**什么是大模型上下文工程？** 大模型上下文工程（Context Engineering）是指在调用大型预训练模型（如 GPT、Gemini、Claude 等）时，通过精细构建和管理输入文本的上下文信息，以最大化模型理解能力和输出质量的一系列方法和实践。 上下文工程的核心要素 * **上下文窗口管理**在限定的 token 长度内合理组织信息，包括核心指令、示例、背景资料以及必要的元数据，确保模...