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传统 LLM 像是一个“闭卷考试的学生”，仅依赖记忆（预训练数据）回答问题；RAG 则像是一个“开卷考试的学生”，可以查阅资料后再作答，准确性更高。 Agent 架构综述：从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent；涵盖结构化提示词、RAG、语义化工具与 MCP、Agent 规划及多 Agent 协作，配套实操方法与参考资料。 - phodal/build-agent-context-engineering RAG 是一种将 信息检索（Information Retrieval）系统 与 大语言模型（LLM） 相结合的技术架构。 它首先从外部知识源（如公司文档、数据库、网页等）检索出与问题相关的信息，然后将这些信息作为上下文（Context）与用户问题一起组成 Prompt，发送给 LLM 来生成答案。

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本文详解如何通过四大技术将LLM升级为"超级助理"：Prompt工程提供基础交互指令；RAG解决知识滞后和幻觉问题；Function Calling赋予模型行动能力；Agent架构与MCP协议整合技术形成完整AI系统。 在 RAG 场景中，提示工程不仅能够提升生成质量，还可以解决常见的 RAG 问题，如缺失内容、格式错误、缺乏细节和回答不全面等。 掌握LLM产品开发全流程：从提示词工程到生产部署，详解8大核心技术支柱。 包括工程化提示词设计、上下文管理、微调优化、RAG系统构建、智能体开发、模型部署与监控，助你打造企业级AI解决方案。

Prompt Engineering，即提示工程，是指 设计和优化输入给大型语言模型（LLM）的文本提示（Prompt） 的过程。 这些提示旨在引导LLM生成符合期望的、高质量的输出。

在人工智能领域，Prompt提示工程作为提升大型语言模型（LLM）性能的关键技术，正受到越来越多的关注。 特别是在检索增强生成（RAG）策略下，Prompt的应用更是展现出了强大的潜力和价值。 编辑推荐: 本文阐述了从“Prompt Engineering”（提示工程）到“Context Engineering”（上下文工程）的范式演进，强调构建动态、自动化的数据流和架构（如RAG与智能体系统）来为LLM精准提供上下文，是实现复杂、可靠AI应用的关键 ，希望对你的学习有帮助。 本文来自于火山引擎开发者社区，由火龙果. 在深入探讨了Retrieval-Augmented Generation（RAG）、Prompt Engineering和Fine-tuning（微调）这三种生成技术的特点和应用之后，我们现在来比较它们之间的区别与联系，并提供实践选择的建议。