上下文工程

你可能遇到过这种情况

你跟 AI 聊了很长一段对话，前面详细描述过一位患者的情况、用药方案、检查结果。然后你问了几个问题之后，又追问了一句"那这个患者的降压方案需不需要调整？"

AI 的回答：居然完全没提你前面说过的 CKD 3 期和 eGFR 数据——就好像失忆了一样，给了一段通用的降压建议。

这不是 AI 在偷懒，也不是它"不上心"。这是一个技术限制——而且是你学会管理之后能显著改善的技术限制。

上下文窗口：AI 的"工作桌面"

L1-2 我们讲过 token 的概念。这里要用到它了。

每个 AI 模型能"同时看到"的 token 总量是有限的，这个总量叫上下文窗口（context window）。

打个比方：

AI 的上下文窗口就像一张工作桌面。你跟它说的每一句话、它回复的每一段文字、你粘贴的每一份资料，都在往这张桌面上放东西。桌面的面积是固定的——放满了之后，最早放上去的东西就会被挤下去。

被"挤下去"的内容，AI 就看不到了。所以当对话太长的时候，前面的信息就丢了。

不同模型的"桌面大小"

注意：这些数字看起来很大，但实际使用中上下文会被你的输入 + AI 的回复 + 系统提示词一起占用。来回聊个 20 轮，加上粘贴的资料，很容易就满了。

而且还有一个隐藏的问题：即使没超出上下文窗口，AI 对"中间部分"的内容也会关注得比较少。学术上叫"lost in the middle"——开头和结尾的信息记得比较清楚，中间的容易被忽略。

所以不只是"桌面放不下"的问题，还有"桌面上东西太多、AI 找不到重点"的问题。

什么时候该开新对话

这是最简单但最实用的上下文管理技巧。

应该继续当前对话的情况

• 你在做一个连贯的任务，每一步都依赖前面的结果（比如"先整理病历 → 再分析用药 → 最后写讨论"）
• 你需要 AI 记住你前面提供的背景信息
• 你在迭代修改一份输出（"第二段重写""加一个表格"）

应该开新对话的情况

• 你要开始一个完全不同的任务（刚才在整理病历，现在想查个药物信息）
• 对话已经很长了（超过 15-20 轮来回），你感觉 AI 开始"忘事"
• AI 的回答开始变得混乱——把不同患者的信息混在一起，或者不再遵循你之前给的指令

长对话的管理技巧

有些任务就是需要长对话怎么办？以下是三个实用技巧。

技巧一：摘要接力法

当一个对话快到极限时，不要硬聊下去，而是：

1. 让 AI 先总结当前进展："请总结一下我们到目前为止讨论的内容要点"
2. 复制这段摘要
3. 开一个新对话，把摘要粘贴进去："以下是我们之前讨论的内容摘要，请在此基础上继续"

这就像值班换班时做交接——你不需要把所有细节都转述，但关键信息要交代清楚。

技巧二：把重要信息放在开头或结尾

前面提到 AI 对"中间"内容关注度低。所以：

• 最关键的背景信息和指令放在提示词的开头
• 最具体的任务要求放在结尾
• 中间放参考资料和补充信息

就像写一篇论文的结构：摘要（最重要的结论）在最前面，方法和数据在中间，结论再强调一遍。

技巧三：在追问中重复关键信息

当你在一个长对话中追问新问题时，不要只写"那降压方案呢？"，而是把关键背景信息再说一遍：

❌ "那降压方案需要调整吗？"

✅ "基于这位患者的 eGFR 38ml/min 和当前服用的氨氯地平 5mg qd，降压方案需要调整吗？"

多写几个字，效果差很多。你不确定 AI 是否还记得前面的信息时，就重复一下。重复不会有害，遗忘才会出问题。

给 AI "喂"背景资料

很多时候你需要让 AI 基于特定的资料来回答——一份指南、一段病历、一篇论文。这就是"喂"资料。

什么时候需要喂资料

• 你的问题涉及特定的指南或规范（"按照 2024 版 CKD 管理指南，这个患者的血压目标值是多少？"）
• 你需要 AI 基于特定文献回答（"基于这篇论文的结果，SGLT2 抑制剂和 GLP-1 RA 哪个对肾脏保护效果更好？"）
• 你需要 AI 处理你自己的文本（"把这段查房记录整理成 SOAP 格式"）

怎么喂

方式一：直接粘贴文本

最简单的方式。把相关内容复制粘贴到对话框里。适合短到中等长度的文本（几百到几千字）。

关键技巧：粘贴资料的时候，加一句说明。

❌ 直接粘贴一大段文字，然后问问题

✅ "以下是《2024 KDIGO CKD 管理指南》中关于降压目标的章节内容。请基于此回答后续问题：

[粘贴指南内容]

问题：对于糖尿病合并 CKD 3b 期的患者，收缩压目标应该是多少？"

那一句说明告诉了 AI 三件事：这段文字是什么（一份指南），是哪个部分（降压目标章节），你要它怎么用（基于此回答问题）。没有这句说明，AI 可能把你粘贴的内容当成你自己写的东西或者对话的一部分来处理。

方式二：上传文件

很多工具（ChatGPT、Kimi、豆包等）支持直接上传 PDF、Word 文档。适合较长的资料。

上传文件后同样要说清楚：

"我上传了一篇关于 SGLT2 抑制剂在心衰中应用的综述论文。请按以下结构提取信息：

1. 研究目的
2. 纳入的主要 RCT 及其结果
3. 作者的主要结论
4. 局限性"

喂资料的注意事项

1. 资料太长怎么办？

如果一份指南有几十页，不要全部粘贴。挑跟你问题相关的章节粘贴就行。全部粘贴进去反而会稀释重点，AI 更容易"找不到"关键信息。

2. 多份资料怎么处理？

如果需要 AI 参考多份资料，给每份资料加标签：

"以下是两份参考资料：

【资料一：2024 KDIGO 指南】
[粘贴内容]

【资料二：最新 Meta 分析结果】
[粘贴内容]

请综合两份资料回答以下问题……"

标签帮助 AI 区分不同资料的来源和性质，回答时也更容易标注"根据资料一……"

3. 记住上下文窗口的限制

粘贴的资料也占 token。一份 5000 字的指南大概占 7000-10000 个 token。如果你已经聊了很长的对话又粘贴了大段资料，很容易超出限制。

自定义指令：一劳永逸的角色设定

有些信息你每次对话都要重复：你的职业、你的使用偏好、你希望的输出风格。每次都打一遍很烦。

大多数 AI 工具都提供了"自定义指令"或"记忆"功能，让你设定一次，之后每次对话自动生效。

在哪里设置

• 百小应：对话设置中支持自定义系统提示词
• ChatGPT：设置 → 个性化 → 自定义指令
• DeepSeek：对话设置 → 系统提示词
• 豆包：主页 → 我的设定
• Kimi：侧边栏 → 自定义设置

（具体位置可能随工具版本更新有变化，找不到的话直接在工具内搜索"自定义"或"指令"）

设置什么

你可以把自己的基本信息和偏好写进去。比如一个内分泌科医生的自定义指令可以这样写：

关于我：我是一名三甲医院内分泌科的主治医师，主要负责糖尿病和甲状腺疾病的诊疗。我也参与研究生教学和临床研究。

我的偏好：
· 回答医学问题时请基于最新的循证证据，优先引用中国指南，其次国际指南
· 给出用药建议时请标注证据等级和来源
· 如果涉及不确定的内容，请明确标注"证据不足"或"需进一步验证"
· 我更喜欢结构化的输出格式（分点、表格），而不是长段落
· 使用中文回答

设置之后，你每次开新对话时 AI 就已经"知道"你是谁、你想要什么样的回答了。相当于每次都有一个了解你的助手在等你，而不是每次都面对一个陌生人。

自定义指令的局限

• 自定义指令也占上下文窗口（通常几百个 token），所以不要写太长
• 它是"默认设定"，你可以在任何单次对话中用具体的指令覆盖它
• 不同工具的自定义指令功能成熟度不同——有些工具的效果很好，有些可能不太稳定