Context Engineering 前世今生
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從 Prompt Engineering 的出現一路發展到 Context Engineering
隨著 Agent 任務複雜度的提升，單純擴大上下文窗口已無法滿足需求，反而可能因計算成本和「注意力衰減」問題導致效率下降。傳統 RAG 的局限性，結合短期與長期記憶、發展情境感知檢索、上下文壓縮等策略的解決方案，對於構建更智能、更能解決複雜問題的 LLM Agent 至關重要。
隨著 Agent 任務複雜度的提升，單純擴大上下文窗口已無法滿足需求，反而可能因計算成本和「注意力衰減」問題導致效率下降。傳統 RAG 的局限性，結合短期與長期記憶、發展情境感知檢索、上下文壓縮等策略的解決方案，對於構建更智能、更能解決複雜問題的 LLM Agent 至關重要。
大型語言模型在解決問題上的能力日益提升，但傳統方法如 CoT 仍有其侷限性。本文介紹Tree of Thoughts(ToT)方法，一種讓LLM更有效解決問題的方法。ToT將問題解決過程視為一棵樹，每個節點代表一個解決方案，透過LLM選擇並探索節點，直到找到最佳答案。
大型語言模型在解決問題上的能力日益提升，但傳統方法如 CoT 仍有其侷限性。本文介紹Tree of Thoughts(ToT)方法，一種讓LLM更有效解決問題的方法。ToT將問題解決過程視為一棵樹，每個節點代表一個解決方案，透過LLM選擇並探索節點，直到找到最佳答案。
本文探討大型語言模型中提示工程的演進，從 Few-shot CoT、Zero-shot CoT 到 Self-Consistency 和Automatic CoT。說明優缺點及應用場景，並重點介紹 Automatic CoT如何提升模型效能。
本文探討大型語言模型中提示工程的演進，從 Few-shot CoT、Zero-shot CoT 到 Self-Consistency 和Automatic CoT。說明優缺點及應用場景，並重點介紹 Automatic CoT如何提升模型效能。
本文簡介提示工程（Prompt Engineering）在大型語言模型（LLM）應用中的關鍵角色，說明如何設計與格式化提示詞（Prompts），並比較零樣本與少樣本提示的應用差異，同時介紹提示的四大元素：指令、語境、輸入與輸出指示，協助讀者有效提升模型表現。
本文簡介提示工程（Prompt Engineering）在大型語言模型（LLM）應用中的關鍵角色，說明如何設計與格式化提示詞（Prompts），並比較零樣本與少樣本提示的應用差異，同時介紹提示的四大元素：指令、語境、輸入與輸出指示，協助讀者有效提升模型表現。
隨著 Agent 任務複雜度的提升，單純擴大上下文窗口已無法滿足需求，反而可能因計算成本和「注意力衰減」問題導致效率下降。傳統 RAG 的局限性，結合短期與長期記憶、發展情境感知檢索、上下文壓縮等策略的解決方案，對於構建更智能、更能解決複雜問題的 LLM Agent 至關重要。
隨著 Agent 任務複雜度的提升，單純擴大上下文窗口已無法滿足需求，反而可能因計算成本和「注意力衰減」問題導致效率下降。傳統 RAG 的局限性，結合短期與長期記憶、發展情境感知檢索、上下文壓縮等策略的解決方案，對於構建更智能、更能解決複雜問題的 LLM Agent 至關重要。
大型語言模型在解決問題上的能力日益提升，但傳統方法如 CoT 仍有其侷限性。本文介紹Tree of Thoughts(ToT)方法，一種讓LLM更有效解決問題的方法。ToT將問題解決過程視為一棵樹，每個節點代表一個解決方案，透過LLM選擇並探索節點，直到找到最佳答案。
大型語言模型在解決問題上的能力日益提升，但傳統方法如 CoT 仍有其侷限性。本文介紹Tree of Thoughts(ToT)方法，一種讓LLM更有效解決問題的方法。ToT將問題解決過程視為一棵樹，每個節點代表一個解決方案，透過LLM選擇並探索節點，直到找到最佳答案。
本文探討大型語言模型中提示工程的演進，從 Few-shot CoT、Zero-shot CoT 到 Self-Consistency 和Automatic CoT。說明優缺點及應用場景，並重點介紹 Automatic CoT如何提升模型效能。
本文探討大型語言模型中提示工程的演進，從 Few-shot CoT、Zero-shot CoT 到 Self-Consistency 和Automatic CoT。說明優缺點及應用場景，並重點介紹 Automatic CoT如何提升模型效能。
本文簡介提示工程（Prompt Engineering）在大型語言模型（LLM）應用中的關鍵角色，說明如何設計與格式化提示詞（Prompts），並比較零樣本與少樣本提示的應用差異，同時介紹提示的四大元素：指令、語境、輸入與輸出指示，協助讀者有效提升模型表現。
本文簡介提示工程（Prompt Engineering）在大型語言模型（LLM）應用中的關鍵角色，說明如何設計與格式化提示詞（Prompts），並比較零樣本與少樣本提示的應用差異，同時介紹提示的四大元素：指令、語境、輸入與輸出指示，協助讀者有效提升模型表現。