AI 應用大爆發，大家都在學怎麼跟 ChatGPT 說話，也就是所謂的提示工程（prompt engineering）。但你有沒有發現，有時候指令下得很精準，AI 的回答卻還是「走鐘」？或是回答雖然正確，但少了點你想要的「感覺」？
別擔心，這不是你的問題，而是你可能漏掉了更重要的關鍵——語境工程（context engineering）！如果你想讓 AI 語言模型生成的內容更精確、更有邏輯，甚至能像你的專屬顧問一樣，那語境工程絕對是你不能錯過的祕笈。
鄉民派報將帶你從零開始，完整解析語境工程的核心概念，以及它如何成為提升 AI 應用品質的秘密武器。讀完保證你功力大增，輕鬆駕馭大型語言模型！
目 錄
- 語境工程是什麼？為什麼比提示工程更重要？
AI 語境的三大關鍵要素
- 系統指示（System Prompt）：為你的 AI 助手設定人設
- 對話歷史：讓 AI 記得你們的「過去」
- 相關參考資料：給 AI 你的專屬「小抄」
- 語境工程如何解決 AI 幻覺，提升內容品質？
- 為什麼企業應用更需要語境工程？
- 常見問題
大家知道，無論是 ChatGPT 還是 Claude，這些大型語言模型的運作核心就是「根據上文預測下文」。它們並不是真的會思考，而是透過龐大的數據訓練，極度熟練地預測最有可能出現的文字。
過去我們著重的提示工程，重點在於如何給出單次的指令，讓 AI 產生想要的回答。但隨著 AI 應用越來越複雜，單靠一次性的提示已經無法應付所有情境。
這時候，語境工程就成為了新的顯學。簡單來說，語境工程就是專門管理所有「提供給 AI 的資訊」，它涵蓋了如何準備、組織、更新這些背景資訊，確保 AI 在正確的脈絡中，產生精準且連貫的回答。它就像是說書先生在講故事前，先把所有主角的背景、故事發生的時空背景都交代清楚，這樣聽眾才能完全進入狀況。
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AI 語境的三大關鍵要素
「語境」（context）的範圍其實很廣，它不只是你當下提出的問題，還包括了以下三個核心要素：
○ 系統指示（System Prompt）：為你的 AI 助手設定人設
這是在對話中擺在最頂端的指令，它定義了 AI 的「人設」、「行事準則」和「回應風格」。你可以告訴它「你是一位專業的行銷文案寫手」或「你是一位耐心的健身教練」，這些指令會決定它後續所有回應的內容和口吻。
一個好的系統指示就像給演員一個劇本大綱，它決定了整場戲的基調。它讓 AI 不只是回答問題，而是以你想要的專業身分和風格來應對。
○ 對話歷史：讓 AI 記得你們的「過去」
如果 AI 每次對話都像失憶一樣，那體驗會很差。為了讓 AI 能夠生成前後一致的內容，對話歷史的累積就非常重要。它能讓 AI 記得你們之前聊過什麼，確保它不會出現前後矛盾的回答。
這就像是看一部電影，如果你不知道主角和反派之間的世仇背景，那他們之間的衝突就會顯得莫名其妙。但當你了解這段歷史脈絡，主角的每個舉動、每句話都變得有張力、有深度，這就是語境的力量。
○ 相關參考資料：給 AI 你的專屬「小抄」
過去 AI 只能處理文字，但現在的大型語言模型已經可以處理多種輸入格式，例如：PDF 文件、圖片、音檔，甚至是影片。這些參考資料就像是AI 的小抄，讓它可以在生成內容時有憑有據。
舉例來說，企業客服系統可以讓 AI 讀取客戶過往的購買紀錄或客服紀錄，這樣 AI 就能更精準地提供協助。內容生成工具則可以透過參考資料，快速產出符合品牌調性的文章。
語境工程如何解決 AI 幻覺，提升內容品質？
AI 幻覺（hallucination）是大型語言模型最令人頭痛的問題之一，指的是 AI 在沒有足夠依據的情況下，生成出聽起來很真，但實際上是錯的資訊。
語境工程能有效對抗這個問題，其中的核心應用就是「檢索增強生成」（RAG，Retrieval-Augmented Generation）。RAG 的運作方式是：
- 檢索（Retrieval）：當你提出問題時，AI 會先從你的參考資料庫中，搜尋與問題最相關的資訊。
- 增強生成（Augmented Generation）：接著，AI 會根據這些找到的資料，來生成回答。
這就像是考試時，AI 不再是瞎猜，而是先偷看了一下小抄，再有邏輯地組織答案。根據 2024 年的一項網路調查數據，使用 RAG 技術後，AI 生成的內容準確度可提升 30% 到 50% 不等，大幅減少幻覺問題的發生。
RAG 雖然不是萬靈丹，但能讓 AI 從「憑空想像」變成「有所依據」，大幅提升回答的可信度和精確度，這對需要權威性和專業性的內容生成來說至關重要。
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為什麼企業應用更需要語境工程？
對於企業來說，AI 應用落地是趨勢，但要讓它發揮最大效益，語境工程絕對是基石。無論是內部使用的智慧客服系統，還是對外提供內容生成服務，AI 都需要能：
- 理解用戶的完整需求（透過對話歷史）。
- 記住過去的互動脈絡（透過對話歷史）。
- 結合企業內部最新的資料來源（透過參考資料）。
因此，如果你也正在探索 AI 在工作上的各種可能性，別只停留在學會下提示。開始思考如何整理你的語境，讓 AI 變成你更強大、更可靠的幫手吧！
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常見問題
1. 語境工程（context engineering）是什麼？
簡單來說，語境工程就是一套系統化的方法，用來準備、組織、管理所有提供給 AI 的背景資訊，以確保 AI 在正確的脈絡下，生成出精準、連貫且高品質的內容。
2. 為什麼單靠提示工程（prompt engineering）已無法滿足複雜的 AI 應用需求？
因為提示工程主要專注於單次指令的設計，但對於需要連續對話、多種資訊整合、以及特定人設的應用來說，只靠提示會讓 AI 難以維持一致性，也無法有效利用過去的脈絡或參考資料。
3. 系統指示（system prompt）在語境中扮演什麼角色？
系統指示是語境中最重要的部分，它就像AI 的「靈魂」，定義了 AI 的人設、行為準則和回應風格，會影響它後續所有生成的內容。
4. 對話歷史如何影響 AI 的回應？
對話歷史能提供 AI 重要的「前情提要」，讓它記得你們之間的對話脈絡。這能避免 AI 在對話過程中出現前後矛盾，並能生成更貼近當前情境的回答。
5. 語境工程如何幫助企業？
語境工程能讓企業的 AI 應用更貼近實際需求。透過提供企業內部的專屬資料（例如產品手冊、客戶紀錄），AI 可以生成更精準、專業的回應，大幅提升客服系統或內容生成工具的效能和可信度。
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