AI領域的新興概念，解釋了上下文（Context）即為大型模型的輸入內容，以及上下文窗口（Context Window）指模型能處理的輸入容量限制。影片指出，即使模型輸入容量大，也存在輸入資訊雜亂、成本增加等問題，直接將所有資料丟給模型並不可取。為此，上下文工程旨在優化模型的輸入內容，確保在有限的上下文窗口內，模型能更準確理解、更好回應且成本更低。影片進一步闡述了實現上下文工程的四大策略：保存上下文（如記憶功能）、選擇上下文（動態或靜態選擇最相關資訊）、壓縮上下文（總結歷史訊息以節省空間），以及隔離上下文（不同模組間的上下文獨立不干擾），最後強調這是一個涵蓋多種技術的體系。