摘要

本論文針對大型語言模型（LLMs）中的「上下文工程」（Context Engineering）技術策略進行探討，聚焦於「批次校準」（Batch Calibration）與「長期記憶結構」（Long-Term Memory）的應用。透過分析 NeurIPS、ICLR 等頂尖研討會所發表之最新研究成果，包括 USER-LLM、MemoryBank 與 RMM（Reflective Memory Management）等架構，本文建構出一套具一致性與模組化的上下文對齊與穩定化框架。本文提出一種結合任務導向校準範例與用戶嵌入向量的方式，可有效降低語境偏移，提升語言模型回應的一致性與可靠性。實驗與架構分析結果顯示，透過結構化校準與使用者歷史表徵整合，可在教育型助理應用中顯著改善模型表現與回應準確性。

關鍵詞

上下文工程、長期記憶、批次校準、使用者嵌入、提示優化、個人化回應、語言模型對齊

緒論

研究動機

大型語言模型在智慧應用領域中日益普及，尤其在個人化應用與教育型互動情境中展現出高度潛力。然而，目前模型對於語境理解的穩定性與記憶持久性的不足，往往導致其回應出現不一致或語意偏離的問題（Brown et al., 2020；Ouyang et al., 2022）。為了解決此一挑戰，需設計更有效的提示工程機制，以引導模型產生符合使用者目標與語義脈絡的回應。

討論範圍與限制

本研究聚焦於類 GPT 架構之 Transformer 模型，並探討在不修改模型參數的情況下，透過提示、記憶模組與使用者嵌入等手段，提升語境一致性與個人化能力。主要探討架構包括批次校準、使用者嵌入向量與長期記憶管理等三類。所有介入手段均限定於推論階段，不涉及模型微調。部分結論來自對話推論與實務討論，已特別標註為「討論推論」。

名詞定義與術語說明

• 上下文工程（Context Engineering）：透過設計輸入順序、提示格式與檢索內容等方式，操控模型行為，使其輸出符合語境目標（討論推論）。
• 批次校準（Batch Calibration, BC）：於推論階段引入代表性樣本，穩定模型輸出分布與回應偏差（Zhou et al., 2024）。
• 使用者嵌入（User Embedding）：將使用者歷史行為轉為向量表徵，以整合至提示中，達成語意與語氣上的個人化對齊（Singh et al., 2024）。
• 反思型記憶管理（Reflective Memory Management, RMM）：結合前瞻與回溯的記憶調整方式，用以維持對話的長期一致性與上下文可控性（Huang et al., 2023）。

文獻回顧與現有方法

NeurIPS 與 ICLR 2024 年多篇論文指出，語言模型在上下文對齊與任務適配方面的改善具高度潛力。Zhou 等人（2024）提出的批次校準，為一種純推論階段的輸入法，可穩定模型的輸出傾向。Singh 等人（2024）提出 USER-LLM 架構，透過嵌入使用者歷史，明顯提升語意一致性與回應速度。Lee 等人（2023）開發之 MemoryBank 採用類人類記憶遞減機制，有效提升資訊回憶的相關性與控制。Huang 等人（2023）提出 RMM 架構，結合「前瞻反思」與「回顧校準」策略，為模型提供動態記憶調整能力。綜合來看，這些方法證明不需重新訓練模型，即可實現模組化的個人化與語境強化機制。

問題定義

目前語言模型於多樣化輸入與長期互動中，常表現出回應不穩定與任務切換困難等問題。因此，本研究之核心問題為：在不改動模型權重的前提下，如何建構一套通用型的上下文工程框架，確保模型能穩定產出具有任務導向與使用者對齊特性的回應，特別是在如教學助理、推薦系統或顧問型應用等長期互動場景中更為重要。

討論內容

透過模擬與使用者對話推論，本研究獲得數項實務觀察。首先，若欲使 LLM 模型扮演助教角色，其回應必須展現對任務類型與提問語氣的敏感度。批次校準可透過靜態、任務導向的提示範例，協助模型校正語氣與風格，但若校準樣本過於分散，則會造成風格混亂，因此應依任務分類進行模組化管理。此外，導入使用者嵌入向量（如 USER-LLM 所示）被視為低成本且語意穩定的個人化策略。而像 MemoryBank 與 RMM 的技術，則可模擬選擇性記憶與強化回憶的認知過程，有助於實現長期對話代理的一致性與反應延續。

研究方案與主要發現

本研究建議採用三層式上下文工程流程，包括任務導向的批次校準、具有任務判斷邏輯的提示預處理機制，以及使用者嵌入整合。具體來說，校準範例應預先手動建立，並依據不同任務類型進行分類。可使用輕量分類器或規則引擎判斷任務類型，並動態選擇適合的校準範例輸入。使用者嵌入則可整合至提示中或作為記憶 token 加入，以維持語氣與語意的一致性。對於需長期記憶場景，建議引入 MemoryBank 或 RMM 作為選擇性記憶控制器，強化資訊重點與遺忘機制。此模組化設計具備彈性、可解釋性且適用於推論階段。

未來工作與待解議題

未來仍有多項值得深入探討之研究方向。首先，如何在不重新訓練模型的前提下，模擬即時記憶衰退是一項挑戰。其次，面對使用者記憶累積之衝突或錯誤資訊，如何辨識與修復亦有待研究。第三，若能整合語意熵與任務導向注意力權重，則有望進一步提升上下文過濾的精確性。上述議題皆為後續博士級研究之潛在方向。

參考文獻

• Zhou, H., et al. (2024). Batch Calibration: Rethinking Calibration for In-Context Learning and Prompt Engineering. ICLR.
• Singh, V., et al. (2024). USER‑LLM: Efficient LLM Contextualization with User Embeddings. arXiv preprint arXiv:2402.13598.
• Lee, J., et al. (2023). MemoryBank: Enhancing Large Language Models with Long‑Term Memory. arXiv preprint arXiv:2305.10250.
• Huang, K., et al. (2023). Reflective Memory Management for Long‑Term Personalized Dialogue Agents. arXiv preprint arXiv:2308.00057.
• Brown, T. et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. NeurIPS.
• Ouyang, L. et al. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. arXiv preprint arXiv:2203.02155.