什么是 AI 上下文

前言

随着2022年12月 ChatGPT 横空出世，AI 迅速成为了整个世界科学技术发展、社会工具革新的焦点（主要是指 LLM 大语言模型）。拓宽 AI 能力的边界、探索 AI 能力的应用等和 AI 相关联的领域成为当前全世界最火热也最具价值的投资之一。

简述

AI 上下文 指的是在命令 AI 真正开始处理事物之前所提供给 AI 的和事物相关的一系列资源，包括但不仅限于 提示词、文本知识库、特定工具调用 等。其目的是为了精确化 AI 的事物处理行为，让处理结果更加符合预期。

资源

当前，构建一个 AI 上下文 可以从哪些角度入手？以下是我理解的属于 AI 上下文 的资源：

• 提示词：提示词是最底层的直接和 LLM 大模型 进行沟通的文本语言形式的 “限定场景” 或 “指令”，可以非常直接的影响 AI 的行为
• 知识库：知识库指的是一系列特定领域专业信息的数据合集，常用于为 AI 处理事务 提供参考信息以规范和精确化 AI 的处理行为
• MCP servers: MCP（Model Connext Protocol）是在 LLM 大模型广泛支持 Function Calling 来调用外部工具的前提下，逐渐规范化和标准化的一个 LLM 大模型 如何连接外部工具的开放协议。一个 MCP Server 可以向 AI 提供一束特定的 AI 上下文，包括 工具调用、文本知识查询、提示词模版，从而可以拓展 AI 能力、增强 AI 的领域专业性以及最大程度保证同质工作流的结果的一致性。

总结

LLM 大模型的训练是世界级财团的游戏，而 AI 上下文 的构建是个人对 AI 的颂歌。