背景介绍
这个AI目前看起来是无法避免了，但是有一个很大的问题就是，它不稳定，会失忆
针对这个问题，有人进行系统性复盘如何解决，对于AI提效感兴趣的值得一看
不过，需要注意时效性，目前这个时间点AI确实还有这些问题，也许你看到这篇文章的时候AI迭代好了
内容目录
一、上下文工程到底是什么
二、两个基础操作：删除与压缩
三、实践案例：制作旅游攻略
四、内循环与外循环
内循环：在一个窗口里做动态管理
外循环：把成果存进知识库内外循环是怎么配合的？
五、为什么需要 Cherry Studio?六、Cherry Studio 配置
1、准备工作
2、注册硅基流动账号
3、创建 API 密钥
4、在 Cherry Studio 中配置硅基流动七、上下文工程实操技巧
1、删除单条消息
2、编辑 AI 的回答 (修正上下文)
3、分支 (克隆对话，避免重复投喂)
4、对话压缩与迁移 (桥梁)
5、「经验包」上下文
八、知识库
1、RAG 是什么?
2、RAG 的局限：检索不一定准
3、在 Cherry Studio 中配置知识库
4、同时调用多个知识库
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