上下文组装：构建大语言模型实际看到的提示词

指南解析大语言模型如何将系统指令、检索文档、对话历史、工具定义和记忆组装为上下文，并说明其对回答质量的影响。内容分析信息位置、有限词元预算和工具定义带来的取舍，介绍按需发现工具、压缩对话及提示缓存。文中还以 Redis Iris 为例，讨论上下文排序、性能测试结果及上下文工程与提示工程的区别。