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preservation即确保编译后程序目标语言的行为与原始程序源语言的语义兼容这通常通过执行迹线execution traces来验证。这种可验证迹线的概念我们也会介绍在Anthropic近期提出来的我也在文章写过的Think Tool上的实践模式这个从根源上也来自于这样的连接概念对于我们发现一些新的方法论和有效的工具非常有帮助。1.2 乔姆斯基谱系表达能力与约束的规范化标尺20世纪50年代被乔姆斯基清晰进行了定义定义了不同的语言的形式化程度这些形式化程度也从理论上说明计算机对这种的表达和可追踪的程度。乔姆斯基谱系为语言的形式化程度提供了一个天然的、分级的标尺这个标尺从0型文法到3型文法产生式规则变得越来越受约束这降低了语言的表达能力但极大地提高了可预测性以及识别或者说解析的效率。这个谱系是一个形式文法类别的包含谱系从0型无限制到3型正则每一层级都是其上一层级的真子集看这个图表了解谱系结构可以了解到语言表达能力与计算可追踪性之间的矛盾当规则的约束增强时从0型走向3型语言的表达范围收窄但其分析、解析和验证的难度显著降低。反之当约束放宽时语言变得无所不能但其行为也变得不可预测。基于乔姆斯基谱系语言的形式化程度可被定义为一种语言的产生式规则受约束的程度该程度决定了其在可预测性、可验证性和计算可追踪性谱系中的位置。更高的形式化程度如3型文法意味着更严格的规则、更弱的表达能力但具备高度的可预测性和高效的处理能力。更低的形式化程度如0型文法则意味着极大的表达能力但以牺牲可预测性和可验证性为代价。这个权衡到今年2025年我发现其实就是AI工程师所面临的困境从Prompt Engineering到Context Engineering的一个转变。本质上是一个为了获得结构化系统的可追踪性和可靠性而有意识地牺牲原始LLM部分无限制表达能力的决策所以编译器设计的历史教训正在AI领域重演很有意思我们后面会讲一讲为什么。二、Prompt和Context Engineering在形式化上的分析首先在这里说到的语言并不是严格按照上面的谱系语言分级也不是编程语言这里指的是整个人类的自然语言而这里的编译器指的是LLM相当于是LLM来编译人类的语言产生结果这之间自然是存在类似的形式化分级。2.1 Prompt Engineering非形式化规约的艺术低形式化Prompt其实位于形式化谱系的低端类似于0型或1型文法交互依赖于语言学上的微调和寻找魔法词汇或者遵从很结构化的玩法产生的技巧就是角色定义、few-shot examples、Chain-of-Thought以及各种格式约束。这种玩法的核心弱点在于脆弱性和缺乏可扩展性措辞的微小变化就可能导致输出质量的巨大差异这样其实很不适用于生产级系统所以并不是让那个系统去流利地讲LLM语言这个理念这个感觉下来Prompt Engineering更像是一门艺术笑而不是一门科学手艺。2.2 Context Engineering结构化系统交互的兴起中等形式化Context Engineering代表了向更高形式化程度的重大转变用结构化的、机器可读的上下文取代了模糊的自然语言指令。它不再将LLM视为一个需要被说服的对话者而是将其作为一个更庞大的信息处理流水线中的一个组件。这块技术是架构层面采用的有RAG、工具集成、结构化模板和记忆管理涉及到从数据库、API和对话历史中筛选、聚合和格式化信息。目标是在正确的时间以正确的格式提供正确的信息和工具这种结构化的方法减少了幻觉并实现了可靠的多轮交互。所以这种Context涉及系统思维和构建智能系统架构核心是提供“使LLM plausibly 解决任务所需的所有上下文”这种上下文是动态的由一个在LLM调用之前运行的系统来生成出来的。2.3 两者比较分析从Prompt Engineering到Context Engineering的演变其实是将LLM从纯粹的黑箱转变为将其集成为一个灰箱组件的过程这个转变的模式其实跟从汇编语言的位操作演进到高级结构化编程的历程异曲同工。Prompt告诉模型如何思考而Context则为模型提供完成工作所需的训练和工具。这种转变也重新定义了对工程人员的新的挑战因为模式已经发生了变化现在LLM的上下文窗口有点像一个RAMContext Engineering把有效管理这块有限的RAM的玩法用摘要、检索和记忆分槽短期、长期来加强其实从计算机科学上也就是当年在解决传统操作系统中的内存管理问题比如决定哪些数据应保留在快速访问的内存中把数据加载到Context窗口哪些应换出到慢速存储如Vector DB以及在需要时如何高效地将其取回。Prompt的脆弱性部分源于其糟糕的内存管理模型在长对话中无法记住关键信息Context Engineering通过建立一个显式的内存架构来解决这个问题。这意味着高级AI工程所需的技能正在与经典系统架构的技能趋同重点是数据流、状态管理和资源优化而不仅仅是语言学。维度Prompt EngineeringContext Engineering核心方法论通过精心设计的文本指令来引导模型。构建动态系统为模型提供信息、工具和记忆。形式化程度0/1型文法依赖LLM隐式的、不透明的语法。2/3型文法使用结构化数据、API模式和形式化的工具定义。主要目标在单次交互中通过说服模型来优化输出。在复杂任务中通过系统性给模型来确保可靠性和一致性。关键技术少样本示例、思维链、角色扮演、格式约束。RAG、工具使用、记忆管理、动态上下文组装。可扩展性与可靠性低脆弱对微小变化敏感难以维护和扩展。高稳健通过结构化输入降低不确定性支持复杂、多轮次的应用。所需技能语言创造力、对特定模型行为的直觉理解。系统设计、信息架构、数据策略、API集成。控制点用户与模型之间的单一文本接口。模型调用之前的整个信息准备流水线。类比与一位才华横溢但喜怒无常的专家对话。为一位专家配备一个藏书丰富的图书馆和一个全能的工具箱。三、Anthropic的think tool分析3.1 显式推理的架构Anthropic的think工具简单来说指的就是模型在意识到自己上下文不足的时候可以调用一个思考工具让自己自言自语一下补充一些逻辑支撑。这块的设计提升的效果非常的明显在几个案例上都达到了明显的提效甚至比R1的预先的思考更有效这种玩法就是把思考这个行为从一种隐式的、不可观测的过程转变为系统执行迹线中一个显式的、结构化的、可验证的动作。这个工具通过一个形式化的工具定义来实现包含名称、描述和输入模式input schema比如mcp协议中标准的的think-tool定义它创建了一个专用于结构化思考的空间也有很多人认为它并非传统意义上的工具因为它不调用外部API而更像是Claude API的一个特性或模式这一细微差别非常重要它形式化的是一个内部认知过程这比仅仅形式化对外部数据的访问要深刻得多。3.2 可验证性与策略遵循think tool的结构化输出功能类似于编译器中的中间表示Intermediate Representation, IR或程序的执行迹线它使模型的推理过程变得可审计从而可以根据复杂的规则和策略进行验证。该工具在策略密集型环境policy-heavy environments中最为有效在这些环境中可以提示模型去列出适用于当前请求的具体规则、检查是否已收集所有必需信息”以及“验证计划中的行动是否符合所有策略这直接呼应了编译器设计中“语义保持”的目标即必须证明目标代码的行为迹线与源代码的语义相符think tool产生的日志正是模型进行语义推理的迹线。性能提升在复杂领域如航空公司订票系统尤为显著相对提升达54%具体可以看我之前那篇文章这里不赘述太多这正是因为这些领域拥有复杂且相互依赖的规则而显式的验证过程能带来巨大好处这种机制增强了系统的透明度、可调试性和可审计性这些都是高风险应用的关键要求。3.3 对CoT的范式超越think tool也代表了对非形式化的CoT的演进CoT虽然能够引出推理过程但它将推理与最终答案混杂在非结构化的文本中。think tool则将推理模块化、形式化使其成为一个独立的、可被检视的步骤所以CoT是一种提示技巧一种语言引导方式think tool则是一个形式化的API特性。这个tool用于在响应生成期间暂停以处理来自工具调用的新信息而CoT通常是初始提示的一部分用以构建整个输出的结构这让think tool更适用于动态的、多步骤的任务这种形式化实现了关注点分离思考步骤用于内部思考最终答案用于外部沟通这种模块化是所有结构良好系统的标志。这种机制为模型提供了一种元认知脚手架metacognitive scaffolding元认知指的就是对思考的思考涉及规划、监控和评估自身的思维过程。think tool的description明确要求模型执行这些元认知动作将复杂问题分解、评估多种方法、验证推理是否存在逻辑错误这些方法不仅仅是要求模型去推理而是提供一个外部的、形式化的结构工具调用及其日志迫使模型遵循一个特定的元认知工作流。还有一点这种形式化的、可检视的推理迹线是实现稳健的自我纠错的前提Agent面临的一个关键挑战是如何从错误中恢复。在一个长CoT中一个错误就可能导致整个任务失败think tool允许模型在调用工具后仔细分析工具输出。通过将推理和工具调用结果外部化到一个结构化日志中模型或控制它的系统可以检查当前状态和导致该状态的推理过程。如果工具调用返回错误或非预期数据模型可以再用一个think步骤来分析失败原因并规划新的行动路线。四、我们站在一个需要了解更多哲思的位置上面说的很多其实重演了软件工程的历史对可靠性、可验证性、可扩展性和可维护性的需求是完全相同的。我们见证了乔姆斯基谱系中的权衡在提示与上下文的辩论中重现又在think tool这样的形式化认知步骤中具象出来。当前的发展虽然迅速但仍处于范式形成前的阶段下一步是为Agent System发展出一套全面的形式化理论这可能涉及扩展现有的逻辑框架如LF或开发新的框架来处理基于LLM的智能体所固有的概率性和动态性我们可以预见未来将出现更多针对不同推理模式的专用认知工具例如分析型、创造型的推理工具最终目标是建立一个系统其中AI智能体的行为可以被精确规约并能根据该规约进行形式化验证就像一个编译器的正确性可以被证明一样这对于在金融、医疗等高风险、安全攸关的领域部署自主智能体至关重要。由乔姆斯基开启的语言形式化之旅如今正进入一个崭新而深刻的阶段思想本身的形式化。文档智能与 RAG 构建 LLM 知识库本方案介绍了如何实现将文档智能和检索增强生成RAG结合起来构建强大的 LLM 知识库包括清洗文档内容、文档内容向量化、问答内容召回后通过特定的 Prompt提供给 LLM 足够的上下文信息以此来满足对于企业级文档类型知识库的问答处理。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 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