解锁高级技巧！提示工程架构师的上下文感知系统提示策略

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解锁高级技巧！提示工程架构师的上下文感知系统提示策略：构建智能交互的隐形框架

关键词

提示工程架构师、上下文感知、系统提示设计、LLM交互模式、上下文窗口管理、AI提示策略、智能系统提示架构

摘要

在人工智能交互的新时代，提示工程已从简单的\"提问技巧\"演变为一门复杂的系统设计学科。本文将带您深入探索提示工程架构师的高级领域，重点解析上下文感知系统提示的设计策略与实施框架。我们将从理论基础到实际应用，全面揭示如何构建能够动态适应、持续学习并深度理解复杂任务的系统提示。无论您是AI应用开发者、产品设计师还是技术决策者，本文提供的高级策略和架构模式都将帮助您大幅提升AI系统的交互质量和问题解决能力，将普通的提示工程提升至系统化架构设计的新高度。

1. 背景介绍：从提示工程师到提示工程架构师的进化之路

1.1 大语言模型时代的交互范式转变

想象一下，在2010年代初期，如果有人告诉你，未来人们将通过\"对话\"来编程、设计产品或分析数据，你可能会觉得这是科幻电影的情节。然而，随着GPT系列、Claude、Gemini等大型语言模型(LLMs)的飞速发展，这种\"对话式计算\"已成为现实。

我们正处于人机交互范式的历史性转折点。传统的人机交互需要精确的编程语言（如Python、Java）作为中介，而今天，自然语言正逐渐成为新的\"编程语言\"。这种转变不仅降低了技术使用的门槛，更从根本上改变了我们与智能系统协作的方式。

数据洞察：根据Gartner预测，到2025年，40%的企业AI应用将依赖于提示工程而非传统编程来定制和扩展能力。这一趋势正在催生一个全新的专业角色——提示工程架构师，他们不仅需要掌握提示设计技巧，更需要理解复杂系统的上下文管理和交互架构。

1.2 上下文感知：AI交互的\"圣杯\"

在人类对话中，我们自然而然地进行着复杂的上下文管理。当朋友提到\"那个项目\"时，我们立刻知道指的是上周讨论的那个关键任务；当同事说\"按照我们之前的思路\"时，我们能准确回忆起之前会议的共识。这种无需明确重复所有信息就能理解上下文的能力，是人类沟通高效性的基础。

然而，对于AI系统而言，这种上下文理解能力却难以实现。大多数LLM是\"无状态\"的，每次交互都需要重新提供所有必要信息，就像每次对话都是与一个完全失忆的人开始。这不仅效率低下，更严重限制了AI系统处理复杂、多步骤任务的能力。

核心痛点：传统提示方法如同在黑暗中摸索，而上下文感知的系统提示则像是为AI配备了\"记忆\"和\"理解框架\"，使其能够进行连贯、深入且个性化的交互。

1.3 本文目标读者与价值主张

本文专为以下读者群体打造：

AI应用开发者：希望提升AI系统交互质量和功能性的工程师
产品设计师：负责设计AI驱动产品用户体验的设计师
数据科学家：需要构建复杂AI工作流的研究人员
技术决策者：希望了解提示工程战略价值的管理者
高级提示工程师：寻求突破技能瓶颈的专业人士

无论您属于哪个群体，本文都将帮助您：

掌握构建企业级上下文感知系统提示的架构原则
学习如何设计能够适应复杂任务和动态环境的提示策略
理解上下文管理对提升AI性能和用户体验的关键作用
获取可立即应用的高级提示模板和架构模式
避免常见的提示工程陷阱和性能瓶颈

1.4 核心挑战与本文结构

上下文感知系统提示设计面临三大核心挑战：

信息管理挑战：如何在有限的上下文窗口内高效组织和优先处理关键信息
动态适应挑战：如何设计能够随任务进展和用户需求变化而调整的提示架构
系统集成挑战：如何将上下文感知提示与外部工具、知识库和工作流无缝集成

本文将围绕这三大挑战展开，采用\"理论-架构-实践\"的三段式结构，带您从基础概念到高级实践，全面掌握上下文感知系统提示的设计艺术与科学。

2. 核心概念解析：提示工程架构师的知识体系

2.1 从提示工程师到提示工程架构师的蜕变

在提示工程领域，存在着明显的技能层级，从初级的\"提示使用者\"到高级的\"提示工程架构师\"，能力和职责有着天壤之别：

提示工程能力金字塔：

#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 {font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 svg{font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .label{font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .label text,#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .node rect,#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .node circle,#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .node ellipse,#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .node polygon,#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-yRFO1ZlXaiv2SuU1 :root{--mermaid-font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;}掌握基础提示技巧理解模型特性系统设计能力战略思维提示使用者提示优化者提示工程师提示架构师提示工程架构师

提示工程架构师的独特价值：

系统思维：不仅关注单个提示的效果，更关注整个提示系统的架构设计
上下文管理：掌握复杂对话流和上下文信息的建模与管理技术
可扩展性设计：创建能够适应不同场景、用户和任务的灵活提示框架
性能优化：理解并优化提示与模型交互的各个环节，提升整体系统效能
跨学科整合：融合认知科学、语言学、计算机科学和用户体验设计的多元视角

2.2 上下文感知：AI交互的\"第六感\"

什么是上下文感知？

上下文感知(Context Awareness)是指系统能够收集、分析和利用环境、用户状态、交互历史等上下文信息，动态调整行为以提供更相关、更个性化服务的能力。在AI提示工程中，这意味着系统提示能够：

记住并理解之前的交互历史
识别用户的隐含需求和偏好
适应不断变化的任务目标和环境
整合外部知识和实时信息
维持一致的对话逻辑和角色设定

生动比喻：普通提示就像与陌生人问路——每次都是全新的开始；而上下文感知提示则像与熟悉的朋友协作——他们了解你的背景、偏好和历史，能够提供更相关、更深入的帮助。

上下文的多维构成：

#mermaid-svg-cjznPW5lF444Flyy {font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-cjznPW5lF444Flyy .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-cjznPW5lF444Flyy .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-cjznPW5lF444Flyy .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-cjznPW5lF444Flyy .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-cjznPW5lF444Flyy .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-cjznPW5lF444Flyy .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-cjznPW5lF444Flyy .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-cjznPW5lF444Flyy .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-cjznPW5lF444Flyy .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-cjznPW5lF444Flyy svg{font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-cjznPW5lF444Flyy .pieCircle{stroke:black;stroke-width:2px;opacity:0.7;}#mermaid-svg-cjznPW5lF444Flyy .pieTitleText{text-anchor:middle;font-size:25px;fill:black;font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;}#mermaid-svg-cjznPW5lF444Flyy .slice{font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;fill:#333;font-size:17px;}#mermaid-svg-cjznPW5lF444Flyy .legend text{fill:black;font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:17px;}#mermaid-svg-cjznPW5lF444Flyy :root{--mermaid-font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;}35%15%20%10%15%5%上下文信息的多维构成交互历史用户属性任务目标环境参数领域知识系统状态

2.3 系统提示：AI行为的隐形架构师

系统提示(System Prompt)的定义与作用：

系统提示是在用户交互开始前提供给AI模型的指令集，它定义了AI的角色、能力边界、行为模式和交互风格。如果将AI模型比作一个多才多艺但缺乏方向的演员，那么系统提示就是导演给出的角色定位和表演指南。

系统提示 vs. 用户提示：

维度系统提示用户提示目标定义AI的整体行为框架提出具体问题或任务位置通常位于对话开始前随交互过程动态变化 可见性 通常对终端用户不可见对用户完全可见频率一次设置，长期生效每次交互都可能变化 内容性质 角色定义、规则、约束具体问题、任务描述 影响范围 全局交互行为单个响应生成

系统提示的架构性价值：

系统提示不仅仅是\"初始指令\"，更是AI交互系统的\"架构蓝图\"。一个精心设计的系统提示能够：

确保AI行为的一致性和可预测性
大幅减少用户提示的复杂性和长度
提供处理复杂任务的结构化框架
定义明确的错误处理和边界条件
实现多轮对话的连贯性和逻辑性

2.4 上下文感知系统提示的工作原理

上下文感知系统提示的闭环工作流程：

#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP {font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP svg{font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .label{font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .label text,#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .node rect,#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .node circle,#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .node ellipse,#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .node polygon,#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-iIOQkSdwe5JYAmvP :root{--mermaid-font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;}否是系统提示初始化用户输入上下文分析引擎动态提示生成器LLM处理生成响应上下文更新器任务完成?交互结束

这个闭环系统包含三个关键组件：

上下文分析引擎：监控和解析当前交互状态、历史记录和用户需求
动态提示生成器：根据上下文分析结果实时调整提示内容和结构
上下文更新器：决定如何存储、更新和优先级排序上下文信息

上下文窗口管理的挑战：

所有LLM都有上下文窗口限制（如GPT-4 Turbo约为128k tokens），这就像AI的\"短期记忆容量\"。上下文感知系统提示必须解决\"记忆管理\"问题：

哪些信息值得保留？
如何压缩和概括重要信息？
何时应该\"忘记\"不重要的细节？
如何在有限空间内平衡新旧信息？

上下文感知的四个层次：

基础层次：简单记住之前的对话内容
整合层次：将新信息与已有上下文关联整合
推理层次：基于上下文推断用户的隐含需求
预测层次：预测用户下一步需求并主动调整

2.5 提示工程架构师的思维模型

要设计真正有效的上下文感知系统提示，提示工程架构师需要培养特定的思维模型：

1. 逆向设计思维：从期望的AI行为反推所需的系统提示结构
2. 边界定义思维：清晰界定AI能力范围和响应方式
3. 角色建模思维；深入理解并定义AI应扮演的角色特性
4. 上下文分层思维：将复杂上下文信息组织为逻辑层次结构
5. 错误预测思维：预见可能的误解和错误，并预先设计应对策略

案例分析：当设计一个代码助手的系统提示时，普通工程师可能只关注\"帮助编写代码\"这一基本功能，而提示工程架构师会考虑：

支持哪些编程语言和框架？
如何处理模糊或不完整的需求描述？
代码安全和最佳实践如何保证？
如何平衡简洁性和详细解释？
如何处理错误和调试场景？
如何适应不同经验水平的用户？

这些思考维度体现了从简单功能实现到系统架构设计的思维转变。

3. 技术原理与实现：构建上下文感知系统提示的架构框架

3.1 上下文感知系统提示的分层架构模型

分层架构设计：

优秀的上下文感知系统提示应当采用分层架构，就像复杂软件系统一样，每一层负责特定功能，同时为上层提供服务。这种架构既保证了系统的模块化和可维护性，又能实现复杂的上下文管理逻辑。

#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep {font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep svg{font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .label{font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .label text,#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .node rect,#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .node circle,#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .node ellipse,#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .node polygon,#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-niNUotK3uWwqVWep :root{--mermaid-font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;}用户输入/输出用户交互层上下文接口层核心逻辑层角色定义层能力管理层上下文处理层响应生成层基础模型层

各层详细功能：

用户交互层：直接与用户交互的界面，处理输入输出格式转换
上下文接口层：管理用户可见提示与系统内部表示之间的转换
核心逻辑层：协调各组件工作，实现主要业务逻辑
角色定义层：定义AI的身份、语气、专业水平和沟通风格
能力管理层：规定AI可使用的工具、方法和解决问题的流程
上下文处理层：实现上下文的存储、检索、更新和遗忘机制
响应生成层：控制输出格式、详细程度和表达方式
基础模型层：底层AI模型，负责实际的内容生成

数学视角：从形式化角度看，上下文感知系统提示可以表示为一个函数：

$f_{LLM}(SystemPrompt + \\sum_{i=1}^{n} w_i \\cdot Context_i + UserQuery)$

其中， $w_i$ 表示不同上下文元素的权重，反映其重要性。上下文感知系统的核心在于动态调整这些权重 $w_i$ ，以适应不断变化的交互环境。

3.2 上下文管理的核心算法与数据结构

上下文窗口滑动算法：

当对话长度接近模型的上下文窗口限制时，需要采用智能的上下文管理策略。滑动窗口算法是最常用的方法之一：

def sliding_window_context_management(conversation_history, max_tokens, importance_scores=None, keep_recent_ratio=0.6): \"\"\" 实现基于重要性和时间的上下文窗口管理 参数: conversation_history: 对话历史列表，每个元素是(角色, 内容, 重要性分数) max_tokens: 上下文窗口的最大token限制 importance_scores: 各对话元素的重要性分数(0-1)，None则自动计算 keep_recent_ratio: 分配给最近对话的token比例 返回: 优化后的上下文内容 \"\"\" # 如果未提供重要性分数，则自动计算 if importance_scores is None: importance_scores = calculate_importance_scores(conversation_history) # 计算各部分的token分配 total_tokens_used = sum(count_tokens(item[1]) for item in conversation_history) recent_tokens = int(max_tokens * keep_recent_ratio) important_tokens = max_tokens - recent_tokens # 分离最近对话和历史对话 split_index = find_split_index(conversation_history, recent_tokens) recent_conversation = conversation_history[split_index:] historical_conversation = conversation_history[:split_index] # 按重要性排序历史对话 sorted_historical = sorted(zip(historical_conversation, importance_scores[:split_index]), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 选择最重要的历史对话，直到用完分配的tokens selected_context = [] token_count = 0 # 添加最近对话 for item in recent_conversation: item_tokens = count_tokens(item[1]) if token_count + item_tokens <= recent_tokens: selected_context.append(item) token_count += item_tokens # 添加重要历史对话 remaining_tokens = important_tokens for item, score in sorted_historical: item_tokens = count_tokens(item[1]) if remaining_tokens > 0 and item_tokens <= remaining_tokens: # 插入到最近对话之前 selected_context.insert(0, item) remaining_tokens -= item_tokens # 构建上下文字符串 context_str = \"\\n\".join([f\"{role}: {content}\" for role, content, _ in selected_context]) return context_str

上下文重要性评估函数：

def calculate_importance_scores(conversation_history): \"\"\" 计算对话历史中各元素的重要性分数(0-1) 参数: conversation_history: 对话历史列表 返回: 各元素的重要性分数列表 \"\"\" scores = [] total_turns = len(conversation_history) for i, (role, content, _) in enumerate(conversation_history): # 基础分数 - 时间衰减因子 time_score = 1.0 - (i / total_turns) # 内容重要性分数 content_score = 0.0 # 包含关键信息的内容更重要 if any(keyword in content.lower() for keyword in [\"目标\", \"需求\", \"重要\", \"关键\", \"必须\"]): content_score += 0.3 # 用户角色的内容通常更重要 role_score = 0.4 if role == \"user\" else 0.1 # 内容长度适中的通常更重要(避免太短的简单确认和太长的细节) length = len(content) if 50 < length < 500: length_score = 0.2 elif length >= 500: length_score = 0.1 else: length_score = 0.05 # 综合分数(加权平均) importance_score = (0.4 * time_score + 0.3 * content_score + 0.2 * role_score + 0.1 * length_score) scores.append(importance_score) return scores

上下文表示的数据结构：

有效的上下文管理需要合适的数据结构来存储和检索上下文信息。ContextGraph是一种强大的结构化表示方法：

class ContextNode: \"\"\"上下文图中的节点，表示一个信息单元\"\"\" def __init__(self, node_id, content, node_type, importance=0.5, timestamp=None): self.node_id = node_id # 唯一标识符 self.content = content # 节点内容 self.node_type = node_type # 节点类型：事实、问题、指令、结论等 self.importance = importance # 重要性分数(0-1) self.timestamp = timestamp or datetime.now() # 时间戳 self.connections = {} # 与其他节点的连接 {node_id: relationship_type} self.metadata = {} # 附加元数据 def add_connection(self, node_id, relationship_type): \"\"\"添加与其他节点的连接\"\"\" self.connections[node_id] = relationship_type def update_importance(self, new_importance): \"\"\"更新节点重要性\"\"\" self.importance = max(0.0, min(1.0, new_importance))class ContextGraph: \"\"\"上下文图数据结构，用于表示和管理复杂上下文关系\"\"\" def __init__(self): self.nodes = {} # 节点字典 {node_id: ContextNode} self.node_counter = 0 # 节点ID计数器 self.user_profile = {} # 用户配置文件 self.task_context = {} # 当前任务上下文 def add_node(self, content, node_type, importance=0.5): \"\"\"添加新节点到上下文图\"\"\" node_id = f\"node_{self.node_counter}\" self.node_counter += 1 node = ContextNode(node_id, content, node_type, importance) self.nodes[node_id] = node return node_id def add_relationship(self, source_id, target_id, relationship_type): \"\"\"添加节点间的关系\"\"\" if source_id in self.nodes and target_id in self.nodes: self.nodes[source_id].add_connection(target_id, relationship_type) # 添加反向关系 reverse_relationship = f\"reverse_{relationship_type}\" self.nodes[target_id].add_connection(source_id, reverse_relationship) return True return False def get_relevant_context(self, query_node_id, max_depth=2, importance_threshold=0.3): \"\"\"获取与查询节点相关的上下文信息\"\"\" relevant_nodes = set() visited = set() # 深度优先搜索相关节点 def dfs(node_id, current_depth): if node_id in visited or current_depth > max_depth: return visited.add(node_id) node = self.nodes[node_id] if node.importance >= importance_threshold: relevant_nodes.add(node_id) for connected_id in node.connections:  dfs(connected_id, current_depth + 1) dfs(query_node_id, 0) # 按重要性和时间戳排序相关节点 sorted_nodes = sorted([self.nodes[id] for id in relevant_nodes], key=lambda x: (-x.importance, -x.timestamp.timestamp())) return sorted_nodes def update_node_importance_based_on_feedback(self, node_id, feedback_score): \"\"\"根据用户反馈更新节点重要性\"\"\" if node_id in self.nodes: # 反馈分数范围：-1(完全不重要)到1(非常重要) current_importance = self.nodes[node_id].importance # 调整重要性，最多变化0.2 delta = feedback_score * 0.2 new_importance = current_importance + delta self.nodes[node_id].update_importance(new_importance) return new_importance return None

ContextGraph相比简单的线性对话历史具有显著优势：

关系理解：能够捕捉不同信息单元之间的语义关系
灵活检索：可以基于重要性、类型或关系检索相关上下文
动态更新：支持随交互进行更新节点重要性和关系
结构化压缩：便于实现智能压缩和摘要，保留关键信息

3.3 模块化系统提示架构设计

模块化系统提示的优势：

大型复杂的系统提示难以维护和更新。模块化架构通过将系统提示分解为独立、可重用的模块，解决了这一挑战：

可维护性：各模块可独立修改和测试
可扩展性：轻松添加新功能模块
灵活性：根据不同场景动态组合模块
可重用性：跨项目共享优质模块
可调试性：更容易定位和修复问题

模块化系统提示的核心组件：

#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt {font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt svg{font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .label{font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .label text,#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .node rect,#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .node circle,#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .node ellipse,#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .node polygon,#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-onWgfTaMPwFXzXOt :root{--mermaid-font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;}核心指令模块最终系统提示角色定义模块能力边界模块响应格式模块任务特定模块上下文管理模块错误处理模块

模块化系统提示实现代码：

class ModularSystemPrompt: \"\"\"模块化系统提示生成器\"\"\" def __init__(self): # 初始化核心模块存储 self.core_modules = { \"role_definition\": \"\", \"capability_boundaries\": \"\", \"response_format\": \"\", \"context_management\": \"\", \"error_handling\": \"\" } # 任务特定模块 self.task_modules = {} # 动态模块（根据上下文条件激活） self.dynamic_modules = {} # 当前激活的模块 self.active_modules = [\"role_definition\", \"capability_boundaries\", \"response_format\", \"context_management\", \"error_handling\"] def set_core_module(self, module_name, content): \"\"\"设置核心模块内容\"\"\" if module_name in self.core_modules: self.core_modules[module_name] = content return True return False def add_task_module(self, module_id, content, dependencies=None): \"\"\"添加任务特定模块\"\"\" self.task_modules[module_id] = { \"content\": content, \"dependencies\": dependencies or [] } return module_id def add_dynamic_module(self, module_id, content, activation_condition): \"\"\"添加动态模块，满足条件时激活\"\"\" self.dynamic_modules[module_id] = { \"content\": content, \"activation_condition\": activation_condition # 函数，返回True/False } def activate_task_module(self, module_id): \"\"\"激活任务模块及其依赖\"\"\" if module_id in self.task_modules and module_id not in self.active_modules: # 先激活依赖模块 for dep in self.task_modules[module_id][\"dependencies\"]: self.activate_task_module(dep) # 激活当前模块 self.active_modules.append(module_id) return True return False def deactivate_task_module(self, module_id): \"\"\"停用任务模块\"\"\" if module_id in self.active_modules and module_id not in self.core_modules: self.active_modules.remove(module_id) return True return False def generate_system_prompt(self, context=None): \"\"\"生成完整的系统提示，整合所有激活的模块\"\"\" context = context or {} # 检查动态模块是否需要激活 for module_id, module_info in self.dynamic_modules.items(): if module_info[\"activation_condition\"](context) and module_id not in self.active_modules: self.active_modules.append(module_id) # 收集所有激活模块的内容 modules_content = [] # 添加核心模块内容 for module_name in self.active_modules: if module_name in self.core_modules: modules_content.append(f\"### {module_name.replace(\'_\', \' \').title()} ###\\n{self.core_modules[module_name]}\") elif module_name in self.task_modules: modules_content.append(f\"### Task Module ({module_name}) ###\\n{self.task_modules[module_name][\'content\']}\") elif module_name in self.dynamic_modules: modules_content.append(f\"### Dynamic Module ({module_name}) ###\\n{self.dynamic_modules[module_name][\'content\']}\") # 添加模块间协调指令 coordination_instructions = \"\"\"### Module Coordination Instructions ###All modules work together harmoniously. In case of conflicts between modules, prioritize:1. Role Definition module2. Capability Boundaries module3. Context Management module4. Task-specific modules (in the order they were activated)5. Dynamic modules\"\"\" modules_content.append(coordination_instructions) # 组合成完整系统提示 full_prompt = \"# SYSTEM PROMPT ARCHITECTURE\\n\\n\" + \"\\n\\n\".join(modules_content) return full_prompt def save_module_configuration(self, config_name): \"\"\"保存当前模块配置，以便将来重用\"\"\" config = { \"active_modules\": self.active_modules.copy(), \"task_modules\": self.task_modules.keys() } # 实际应用中，这里会将配置保存到文件或数据库 return config def load_module_configuration(self, config): \"\"\"加载之前保存的模块配置\"\"\" self.active_modules = [\"role_definition\", \"capability_boundaries\", \"response_format\", \"context_management\", \"error_handling\"] for module_id in config[\"active_modules\"]: if module_id in self.task_modules or module_id in self.dynamic_modules: self.active_modules.append(module_id)

核心模块示例实现：

角色定义模块：

You are an Expert Python Code Assistant specializing in data science and machine learning applications. Your name is PyData Guru.Your personality traits:- Clear and concise in explanations- Methodical and structured in code design- Educational in your responses, explaining not just what to do but why- Practical, focusing on real-world implementation challenges- Friendly but professional, avoiding overly casual languageYour expertise spans:- Data manipulation with Pandas, NumPy- Machine learning with Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch- Data visualization with Matplotlib, Seaborn, Plotly- Statistical analysis and hypothesis testing- MLOps and model deployment basics

能力边界模块：

Your capabilities are strictly limited to Python programming for data science applications. You must:DO:- Provide working, tested Python code snippets- Explain code functionality and design choices- Suggest best practices and optimization strategies- Identify potential bugs or performance issues- Recommend appropriate libraries and tools for specific tasksDO NOT:- Generate code in languages other than Python- Provide financial, legal, or medical advice- Create harmful, unethical, or malicious code- Assist with activities that violate privacy or security- Generate fake data for deceptive purposes- Pretend to have expertise in non-data science domains- Continue generating code if the user request becomes excessive or unclearWhen asked to do something outside your capabilities:1. Politely decline2. Explain why you cannot assist with that specific request3. Offer alternative help within your expertise if appropriate

上下文管理模块：

You have a sophisticated context management system. Always:1. Remember key information from previous interactions, including: - User\'s project goals and requirements - Data structures and formats mentioned - Libraries and tools the user is using - Previous code solutions provided - User\'s skill level and understanding2. Reference and build upon previous context when: - The user asks follow-up questions - The current task relates to previous discussions - The user indicates they want to extend previous work3. When context becomes extensive: - Prioritize recent information over older information - Prioritize project goals over implementation details - Prioritize user-specific information over general knowledge - Summarize complex details while preserving key elements4. When detecting context gaps: - Politely ask clarifying questions - Make reasonable assumptions only when necessary - Clearly state any assumptions you are making

3.4 上下文感知提示的动态适应机制

情境感知响应调整：

上下文感知系统提示能够根据多种情境因素动态调整AI响应：

class ContextAwareResponseAdjuster: \"\"\"上下文感知响应调整器，根据情境动态调整AI响应风格和内容\"\"\" def __init__(self): # 响应风格参数范围定义 self.style_dimensions = { \"verbosity\": {\"min\": 0, \"max\": 10, \"default\": 5}, # 详细程度 \"formality\": {\"min\": 0, \"max\": 10, \"default\": 5}, # 正式程度 \"technical_depth\": {\"min\": 0, \"max\": 10, \"default\": 5}, # 技术深度 \"creativity\": {\"min\": 0, \"max\": 10, \"default\": 5}, # 创造性 \"directness\": {\"min\": 0, \"max\": 10, \"default\": 7}, # 直接程度 \"structure\": {\"min\": 0, \"max\": 10, \"default\": 7} # 结构化程度 } # 情境规则库 self.context_rules = [] def add_context_rule(self, condition, adjustments, priority=5): \"\"\" 添加情境规则 参数: condition: 函数，接收context返回True/False adjustments: 字典，指定风格维度调整 {\"dimension\": (value or delta, \"absolute\"/\"relative\")} priority: 规则优先级(1-10)，数字越大优先级越高 \"\"\" self.context_rules.append({ \"condition\": condition, \"adjustments\": adjustments, \"priority\": priority }) # 按优先级排序规则 self.context_rules.sort(key=lambda x: -x[\"priority\"]) def analyze_user_context(self, user_context): \"\"\"分析用户上下文，确定适用的风格调整\"\"\" applicable_adjustments = {} # 检查所有规则，应用满足条件的规则 for rule in self.context_rules: if rule[\"condition\"](user_context): for dimension, (value, mode) in rule[\"adjustments\"].items():  if dimension in self.style_dimensions: applicable_adjustments[dimension] = (value, mode) return applicable_adjustments def calculate_response_style(self, base_style=None, context=None): \"\"\"计算最终响应风格参数\"\"\" # 使用默认风格或提供的基础风格 final_style = base_style.copy() if base_style else { dim: config[\"default\"] for dim, config in self.style_dimensions.items() } if context: # 获取适用的调整 adjustments = self.analyze_user_context(context) # 应用调整 for dimension, (value, mode) in adjustments.items(): if mode == \"absolute\":  # 直接设置值，确保在有效范围内  final_style[dimension] = max( self.style_dimensions[dimension][\"min\"], min(self.style_dimensions[dimension][\"max\"], value)  ) elif mode == \"relative\":  # 相对调整，确保在有效范围内  new_value = final_style[dimension] + value  final_style[dimension] = max( self.style_dimensions[dimension][\"min\"], min(self.style_dimensions[dimension][\"max\"], new_value)  ) return final_style def generate_style_instructions(self, style_params): \"\"\"将风格参数转换为自然语言指令\"\"\" instructions = [] # 详细程度 if style_params[\"verbosity\"] < 3: instructions.append(\"Keep your response extremely concise, focusing only on essential information. Use minimal explanation.\") elif style_params[\"verbosity\"] < 7: instructions.append(\"Provide a balanced response with clear explanation of key points without excessive detail.\") else: instructions.append(\"Provide thorough, detailed explanations covering all relevant aspects of the topic.\") # 正式程度 if style_params[\"formality\"] < 3: instructions.append(\"Use a casual, conversational tone as if explaining to a friend.\") elif style_params[\"formality\"] < 7: instructions.append(\"Use a professional but approachable tone suitable for technical discussions.\") else: instructions.append(\"Use a formal, technical tone appropriate for professional documentation.\") # 技术深度 if style_params[\"technical_depth\"] < 3: instructions.append(\"Explain concepts at a high level without technical jargon or implementation details.\") elif style_params[\"technical_depth\"] < 7: instructions.append(\"Include moderate technical detail suitable for someone with basic technical knowledge.\") else: instructions.append(\"Provide in-depth technical details, including implementation specifics, algorithms, and best practices.\") # 创造性 if style_params[\"creativity\"] < 3: instructions.append(\"Stick strictly to proven methods and established approaches.\") elif style_params[\"creativity\"] < 7: instructions.append(\"Consider standard alternatives and make practical recommendations.\") else: instructions.append(\"Explore creative approaches and innovative solutions, suggesting novel ideas and techniques.\") # 直接程度 if style_params[\"directness\"] < 3: instructions.append(\"Approach the topic indirectly, providing context before addressing the core issue.\") elif style_params[\"directness\"] < 7: instructions.append(\"Provide necessary context before addressing the main point clearly.\") else: instructions.append(\"Address the main point immediately at the beginning, then provide supporting details.\") # 结构化程度 if style_params[\"structure\"] < 3: instructions.append(\"Present information in a flowing narrative without strict structure.\") elif style_params[\"structure\"] < 7: instructions.append(\"Organize your response with basic structure, using paragraphs for related ideas.\") else: instructions.append(\"Use a highly structured format with clear sections, headings, bullet points, and logical progression.\") return \"\\n\".join(instructions)

情境规则示例：

# 创建响应调整器实例response_adjuster = ContextAwareResponseAdjuster()# 添加情境规则# 规则1: 检测到用户是初学者(低技术水平)response_adjuster.add_context_rule( condition=lambda context : context.get(\"user_skill_level\") == \"beginner\", adjustments={ \"verbosity\': (7, \"absolute\"), # 更详细 \"technical_depth\": (3, \"absolute\"), # 降低技术深度 \"formality\": (3, \"absolute\"), # 更随意 \"structure\": (8, \"absolute\") # 更结构化 }, priority=8)# 规则2: 检测到紧急查询response_adjuster.add_context_rule( condition=lambda context : \"urgent\" in context.get(\"query\", \"\").lower() or context.get(\"response_time\") == \"fast\", adjustments={ \"verbosity\": (-3, \"relative\"), # 更简洁 \"directness\": (3, \"relative\"), # 更直接 \"structure\": (-2, \"relative\") # 结构简化 }, priority=9 # 比初学者规则优先级更高)# 规则3: 检测到代码调试情境response_adjuster.add_context_rule( condition=lambda context : context.get(\"task_type\") == \"debugging\" or \"error\" in context.get(\"query\", \"\").lower(), adjustments={ \"technical_depth\": (2, \"relative\"), # 提高技术深度 \"structure\": (2, \"relative\"), # 更结构化 \"directness\": (2, \"relative\") # 更直接 }, priority=7)# 规则4: 检测到创意任务response_adjuster.add_context_rule( condition=lambda context : context.get(\"task_type\") == \"creative\" or \"idea\" in context.get(\"query\", \"\").lower() or \"design\" in context.get(\"query\", \"\").lower(), adjustments={ \"creativity\": (3, \"relative\"), # 提高创造性 \"technical_depth\": (-1, \"relative\"), # 降低技术深度 \"verbosity\": (1, \"relative\") # 略详细 }, priority=6)

3.5 多模态上下文整合技术

随着AI模型向多模态方向发展，上下文感知系统提示需要处理文本之外的多种信息类型：

class MultimodalContextIntegrator: \"\"\"多模态上下文整合器，处理和整合不同类型的上下文信息\"\"\" def __init__(self, text_processor, image_processor=None, audio_processor=None): \"\"\" 初始化多模态上下文整合器 参数: text_processor: 文本处理器对象 image_processor: 图像处理器对象(可选) audio_processor: 音频处理器对象(可选) \"\"\" self.text_processor = text_processor self.image_processor = image_processor self.audio_processor = audio_processor # 上下文存储 self.context_store = { \"text\": [], \"images\": [], \"audio\": [], \"metadata\": {} } # 模态间关联 self.modal_connections = [] def add_text_context(self, text, source=\"user\", importance=0.5, timestamp=None): \"\"\"添加文本上下文\"\"\" timestamp = timestamp or datetime.now() # 处理文本(提取关键信息、实体等) processed_text = self.text_processor.process(text) context_item = { \"type\": \"text\", \"content\": text, \"processed\": processed_text, \"source\": source, \"importance\": importance, \"timestamp\": timestamp, \"entities\": processed_text.get(\"entities\", []), \"key_phrases\": processed_text.get(\"key_phrases\", []), \"sentiment\": processed_text.get(\"sentiment\", 0) } self.context_store[\"text\"].append(context_item) # 按时间戳排序 self.context_store[\"text\"].sort(key=lambda x: x[\"timestamp\"]) return len(self.context_store[\"text\"]) - 1 # 返回索引 def add_image_context(self, image_data, description=None, source=\"user\", importance=0.5, timestamp=None): \"\"\"添加图像上下文\"\"\" if not self.image_processor: raise ValueError(\"Image processor not available\")  timestamp = timestamp or datetime.now() # 处理图像(生成描述、提取特征等) processed_image = self.image_processor.process(image_data) # 如果没有提供描述，使用AI生成的描述 description = description or processed_image.get(\"caption\", \"No description available\") context_item = { \"type\": \"image\", \"data_ref\": f\"image_{len(self.context_store[\'images\'])}\", # 存储引用而非实际图像数据 \"description\": description, \"processed\": processed_image, \"source\": source, \"importance\": importance, \"timestamp\": timestamp, \"objects\": processed_image.get(\"objects\", []), \"colors\": processed_image.get(\"colors\", []), \"text_in_image\": processed_image.get(\"text\", \"\") } # 实际应用中，这里会存储图像数据或其引用 self.context_store[\"images\"].append(context_item) return len(self.context_store[\"images\"]) - 1 def add_audio_context(self, audio_data, transcription=None, source=\"user\", importance=0.5, timestamp=None): \"\"\"添加音频上下文\"\"\" if not self.audio_processor: raise ValueError(\"Audio processor not available\")  timestamp = timestamp or datetime.now() # 处理音频(生成转录文本、提取特征等) processed_audio = self.audio_processor.process(audio_data) # 如果没有提供转录文本，使用AI生成的转录 transcription = transcription or processed_audio.get(\"transcription\", \"No transcription available\") context_item = { \"type\": \"audio\", \"data_ref\": f\"audio_{len(self.context_store[\'audio\'])}\", # 存储引用而非实际音频数据 \"transcription\": transcription, \"processed\": processed_audio, \"source\": source, \"importance\": importance, \"timestamp\": timestamp, \"speakers\": processed_audio.get(\"speakers\", []), \"sentiment\": processed_audio.get(\"sentiment\", 0), \"language\": processed_audio.get(\"language\", \"unknown\") } # 实际应用中，这里会存储音频数据或其引用 self.context_store[\"audio\"].append(context_item) return len(self.context_store[\"audio\"]) - 1 def create_modal_connection(self, source_type, source_index, target_type, target_index, relationship_type): \"\"\"创建不同模态间的关联\"\"\" connection = { \"source\": (source_type, source_index), \"target\": (target_type, target_index), \"relationship\": relationship_type, \"timestamp\": datetime.now() } self.modal_connections.append(connection) return len(self.modal_connections) - 1 def get_related_context(self, query, context_types=None, max_results=10): \"\"\" 获取与查询相关的多模态上下文 参数: query: 查询文本 context_types: 要考虑的上下文类型列表，None表示所有类型 max_results: 最大结果数  返回: 排序的相关上下文项列表 \"\"\" context_types = context_types or [\"text\", \"images\", \"audio\"] related_items = [] # 处理查询 query_analysis = self.text_processor.process(query) query_entities = query_analysis.get(\"entities\", []) query_keywords = query_analysis.get(\"key_phrases\", [])

解锁高级技巧！提示工程架构师的上下文感知系统提示策略