了解提示词工程到上下文工程的演进，掌握大语言模型交互的核心技术

1.从提示词到上下文

大模型微调实战-自动生成某NTA产品查询语句。使用LoRA微调Qwen-1.8B-Chat以实现大模型自动生成天眼查询语句。

大模型微调实战

介绍大模型是如何工作的，以及使用Qwen-1.8B-Chat大模型、开源知识库项目FastGPT以及对接大模型API的开源项目One API进行本地搭建。

用最小资源跑知识库大模型

使用ELK及EQL语法搭建一套基于Windows Sysmon日志的EDR。

利用ELK及EQL搭建一套EDR

全面了解上下文工程的技术组成和架构

2.上下文工程技术栈

后台管理系统是威胁研判平台的神经中枢与运维塔台。它负责管控整个平台的运行参数、数据源接入与用户权限。

后台管理系统研发文档

情报档案库是威胁情报平台的历史数据管理中心。

情报档案库研发文档

全局知识库（Knowledge Base, KB）是威胁情报分析工作台的长期记忆中枢。它摒弃了复杂的微服务架构，采用嵌入式、本地化的设计理念，直接集成于应用内部。

全局知识库研发文档

情报分析工作台（Workbench）是威胁情报平台的核心生产车间。如果说首页是情报的“发现窗口”，那么工作台就是情报的“加工工厂”。

情报分析工作台研发文档

整个分析流水线包含 5 个核心阶段，共计 14 次 LLM API 请求。以下是完整的交互时序图，展示了从用户发起到最终结果生成的全过程。

AI 智能分析流水线研发文档


位于系统首页，聚焦于主动监控与快速研判。该页面作为系统的核心入口，支持 RSS 威胁情报流 （默认视图）和 Dashboard 态势感知 （切换视图）两种模式，通过顶部的视图切换器进行控制。

研判门户首页模块研发文档

TRP是一款集威胁情报自动化分析、企业防御能力评估、实时威胁监控与预警于一体的智能化安全研判系统。

TRP研发手册

初涉佛学的人，往往会瞬间陷入一种深度信息过载的挫败感：有人推崇《金刚经》的空灵，有人执着于“阿弥陀佛”的简易，有人在“八识”的精密术语中迷失，而禅宗却又高喊“不立文字”。这种混乱并非佛学玄奥，而是因为它经历了一场持续2500年的“传声筒游戏”。

佛学全景地图：从认知科学视角拆解2500年的意识迷宫

读懂量子力学的大厦是如何建立的


某国官方披露其 2025 年实际国内生产总值（GDP）实现了 5.0% 的同比增长。尽管该数据在统计意义上达成了既定政策目标，但宏观数据的“温和扩张”与微观体感的“收缩压力”之间出现了显著的非对称性。

某国 2025 年经济增长质量的结构性剖析

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概率的本质

MDR安全事件报告生成器是一个专业的安全事件管理工具，用于从Kaspersky MDR平台获取安全事件数据， 并通过AI翻译服务将英文事件描述翻译为选定的语言，最终生成格式化的HTML和PDF报告。

MDR事件报告生成器 - 使用说明

大型语言模型是通往AGI的一条死路。

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3-2.提示词在上下文工程中的实践

3.提示词技术

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1.1 累积上下文与分层推理 (Accumulative Context & Layered Reasoning)

2.1 交互时序图 (Interaction Sequence)

Phase 1: 认知建立与结构化 (3 Requests)

Step 1.1: Report Generation & Distillation (Parallel, 2 Requests)

Step 1.2: Structured Intelligence Extraction (1 Request)

Phase 2: 攻击链深度分析 (6 Requests)

Step 2.1: Behavior Extraction (1 Request)

Step 2.3: Attack Graph Generation (3 Requests)

Step 2.4: Integrity Reasoning (1 Request)

Phase 3: 防御工程化 (Playbook) (2 Requests)

Phase 5: 情报雷达 (Radar) (1 Request)

3.1 AI 智能分析流水线 (AI Pipeline)

3.5 攻击链可视化 (Attack Chain Visualization)

1. 后端架构: 三阶段累积推理 (Accumulative Reasoning)

3.8 智能问答助手 (Chat with Report)

5.3 超时与重试机制 (Timeout & Retry)

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