上下文窗口管理：如何让 LLM 记住该记住的？

系列导读你现在看到的是《Prompt Engineering 生产级实战：从零构建可落地的提示工程体系》的第3/10篇，当前这篇会重点解决：解决长对话或长文档场景下信息丢失的痛点，提升模型一致性。上一篇回顾：第 2 篇《Prompt 结构设计：拆解一个可复用的模板引擎》主要聚焦 将 Prompt 当作代码管理，提升团队协作和系统稳定性。 下一篇预告：第 4 篇《Few-Shot 与 In-Context Learning：从示例中提炼规则》会继续展开 用最少示例获得最大效果，避免盲目堆砌示例。全系列安排Prompt Engineering 入门：为什么你的提示词总是不靠谱？Prompt 结构设计：拆解一个可复用的模板引擎上下文窗口管理：如何让 LLM 记住该记住的？（本文）Few-Shot 与 In-Context Learning：从示例中提炼规则输出格式化：让 LLM 输出可靠的结构化数据Prompt 链与流水线：多步推理的工程实现安全性：防止 Prompt 注入与越狱攻击评估与测试：如何量化 Prompt 的质量？成本与性能优化：让 Prompt 跑得更快更省从原型到生产：Prompt Engineering 的完整落地流程导语：当模型开始“失忆”在上一篇文章中，我们深入探讨了如何将 Prompt 当作代码管理，通过模板引擎保障了团队协作与系统稳定性。然而，在实际生产环境中