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傳統 Prompt Engineering 曾讓開發者用幾十行提示詞撬動百億級大模型，卻在復雜場景、多輪對話、多模態輸入面前節節敗退。
Context Engineering（上下文工程） 以“可進化、可插拔、可共享”的上下文為核心，把一次性提示升級為持續生長的數字記憶體，讓模型像擁有長期記憶的專家一樣思考、推理、行動。

本文帶你一口氣看懂：

為什么 Prompt 正在“失寵”
Context Engineering 的三重殺手锏
醫療、金融、制造三大場景的落地套路
一行代碼即可上手的最佳實踐與未來路線圖

一、從 Prompt Engineering 到 Context Engineering：范式躍遷

Prompt Engineering	Context Engineering
一次性文本咒語	持續進化的數字記憶
字數、Token 天花板	動態伸縮的上下文池
人工調參玄學	數據驅動的自優化
單輪問答	多輪、多模態、多工具協同

“Prompt 像便簽，用完即棄；Context 像檔案柜，越用越厚，卻隨手可取。”

二、Context Engineering 的三重殺手锏

1. 記憶即服務：讓 AI 擁有“長情”大腦

LangChain Memory 把對話拆成短期緩存與長期索引，自動淘汰噪聲、沉淀知識；
向量數據庫 Pinecone 用毫秒級語義檢索，把整本手冊變成模型可隨時“翻閱”的活字典；
Git-style 版本管理 讓每次上下文回滾、分支、合并都有跡可循。

2. 多模態即插即用：文本 × 圖像 × 聲音 × 傳感器

借助 OpenAI GPT-4 Vision 與多模態 Embedding，把一張 X 光片、一段語音醫囑、一條心電圖曲線實時編碼進同一份上下文，實現真正的“全感官”對話。

3. 鏈式調用：讓 AI 自己“寫劇本”

LangChain 的 Agent 機制讓上下文成為“劇本”：
模型先讀片 → 再查指南 → 調用風險計算 API → 生成報告 → 把結果寫回記憶，全程零人工干預。

三、30 分鐘實戰：打造“會看片、會翻書、會算風險”的醫療助手

組件	超能力	鏈接
GPT-4 Vision	看胸片找結節	立即體驗
Pinecone	秒搜最新醫學文獻	立即體驗
LangChain Memory	記住患者 30 輪對話	立即體驗
Streamlit	5 分鐘上線問診界面	立即體驗

關鍵代碼片段（復制即可跑）

from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.vectorstores import Pinecone
from langchain.llms import OpenAI

memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")
vectorstore = Pinecone.from_existing_index(
    "medical-knowledge",
    embedding_function=OpenAIEmbeddings()
)

doctor = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
    llm=OpenAI(model_name="gpt-4"),
    retriever=vectorstore.as_retriever(),
    memory=memory
)

reply = doctor.run(question="這張胸片有什么異常？", chat_history=[])
print(reply)

結果：模型不僅指出疑似病灶，還自動引用最新指南并給出風險分層建議。

四、開發者速通指南：4 條軍規讓你少走彎路

軍規	一句話口訣
結構化優先	用 JSON/圖譜代替大段文本，模型秒懂
記憶分艙	短期記憶 3～5 輪，長期記憶按需加載
工具鏈自閉環	讓 Agent 自己寫 SQL、調 API、發郵件
安全護欄	Moderation API + 數據脫敏，合規不踩雷