提示工程架构师必备：AI上下文工程知识图谱的项目管理流程

提示工程架构师必备：AI上下文工程知识图谱的项目管理流程

摘要/引言

当AI“失忆”时，我们需要怎样的“大脑”？

想象这样一个场景：你正在使用一款智能客服AI咨询产品退换货政策。你先描述了“上周买的无线耳机”，接着提到“左耳没声音”，然后询问“能否换一个新的”。但AI的回复却反复询问“您购买的产品名称是什么？”“问题描述是否可以更详细？”——这并非AI不够智能，而是它丢失了上下文：它没能将“上周买的无线耳机”“左耳没声音”“换货”这三个信息片段关联起来，更没能调用“耳机产品退换货政策”的领域知识。

这正是当前AI系统普遍面临的“上下文理解瓶颈”。随着大语言模型（LLM）的普及，提示工程（Prompt Engineering）成为突破这一瓶颈的核心手段，但单纯依赖提示词优化无法解决复杂场景下的上下文组织问题。此时，AI上下文工程应运而生——它通过系统性设计上下文信息的采集、组织、存储和调用机制，让AI具备“长期记忆”和“领域认知”；而知识图谱（Knowledge Graph） 作为结构化的语义网络，正是构建这一机制的“骨架”。

对于提示工程架构师而言，掌握“AI上下文工程知识图谱的项目管理流程”已成为必备能力。这不仅是技术实现问题，更是如何从业务需求出发，通过系统化项目管理，将零散的上下文信息转化为可复用、可扩展的知识图谱，并最终赋能AI系统理解复杂场景的过程。

本文将围绕这一核心主题，从项目管理全生命周期视角，拆解AI上下文工程知识