把动态信息宇宙中最相关的代码知识，精准筛进有限上下文窗口，让智能体告别「大海捞针」式补全。
一、从「提示工程」到「上下文工程」的范式跃迁
当模型参数突破千亿后，继续堆参数的收益已逼近边际。Gartner 在 2025Q3 的调研里给出刺眼数字：40% 的 AI 项目失败并非模型无能，而是「上下文缺失」—— 人类工程师习以为常的跨文件隐喻、隐性接口约定、历史重构记录，在智能体侧全部变成黑箱。Anthropic 把这一现象总结为「上下文腐烂」（context rot）：随着 token 长度增加，模型召回细粒度事实的能力反而下降，注意力预算被无关噪声快速吞噬。
Nia 的做法是把「提示工程」升级为「上下文工程」：离线构建代码知识图谱，运行时按「意图→语义检索→子图召回→重排」四步动态注入，只把高信号 token 塞进窗口，平均节省 52% 上下文长度，单轮通过率提升 18%。
二、Nia 检索式知识库的四步流水线
1. 意图翻译器（Intent Translator）
收到用户自然语言需求后，先用轻量 7B 模型把口语描述转成「代码意图向量」：
- 输出格式：
<Domain, Task, Entity, Constraint>四元组 - 示例：「把订单服务的日志改成结构化」→
<Logging, Refactor, OrderService, StructuredLog> - 延迟：≤120 ms，GPU 共享池预热
2. 语义检索（Semantic Retrieval）
用四元组在向量索引里做混合检索：
- 索引构成：CodeBERT 512 dim + 抽象语法树路径 token
- 检索宽度：top-k=8，避免「漏斗效应」漏掉边缘文件
- 过滤：时间衰减权重，90 天前文件权重 ×0.7
3. 子图召回（Sub-graph Recall）
对检索到的 8 份文件做「依赖扩散」：
- 一跳 import、被调用函数、接口定义全部拉入
- 用「最小连通子图」算法砍掉无关节点，控制总 token ≤2048
- 输出：带权有向子图，边权重 = 调用频次 + 修改时间衰减
4. 重排注入（Re-rank & Inject）
把子图节点按以下优先级重排：
- 当前文件同模块实体
- 最近修改且包含「Constraint」关键词
- 包含单元测试或示例调用
最终只取前 1.5k token 注入系统提示，剩余内容以「可展开摘要」形式挂入工具调用，等智能体主动追问再实时拉取，实现「按需解耦」。
三、落地参数与监控清单
| 模块 | 关键参数 | 推荐值 | 监控指标 |
|---|---|---|---|
| 意图翻译 | max_tokens | 128 | 延迟 P99 ≤200 ms |
| 语义检索 | top-k | 8 | 召回率 ≥85% |
| 子图召回 | max_depth | 1 跳 | 子图 token ≤2048 |
| 重排 | threshold | 0.78 | 精准率 ≥92% |
| 上下文压缩 | compression_ratio | 4× | 信息保留率 ≥96% |
| 总延迟 | —— | —— | 端到端 ≤800 ms |
所有指标通过 Prometheus 暴露，配合 Loki 日志做 trace：
nia_context_bytes_saved：每请求节省 token 数nia hallucination_score：生成代码与检索子图编辑距离 > 0.3 时报警nia fallback_trigger_total：当子图 token 超限自动回退到「摘要模式」次数
四、回滚与降级策略
- 上下文过载阈值：窗口剩余 token<20% 时触发「摘要模式」，用 256 token 摘要代替全文。
- 幻觉检测门：生成代码若出现检索子图未包含的 API，立即回退到「交互式追问」状态，让用户二次确认。
- 私有代码脱敏：
- 变量名随机化映射表离线生成，运行时双向替换
- 日志、注释通过正则擦除邮箱、密钥
- 脱敏后 hash 与原始文件绑定，方便回滚时还原
五、小结
Nia 把「手工提示工程」变成「检索式上下文工程」，核心不是让模型更大，而是让窗口更「干净」。在 20 万 token 时代，注意力就是通货，谁能用最少的高信号 token 讲清故事，谁就能让智能体少 hallucination 多干活。上述参数与回滚策略已在一万级代码仓库验证，可直接抄作业。
参考资料
[1] Anthropic.《Effective context engineering for AI agents》, 2025-09.
[2] Microsoft.《In-context Autoencoder for Context Compression》, ICLR 2024.