Ajustările rapide nu mai sunt suficiente pentru companii AI sisteme. Pe măsură ce ferestrele contextuale ale modelului depășesc 200 de jetoane, inginerii încorporează acum LLM-ul cu documente, canale de recuperare, blocuri de notițe și apeluri de instrumente - o abordare de marcă ingineria contextului.
Schimbarea s-a produs rapid.
Ingineria contextuală elimină această lacună prin tratarea întregului AI mediu inconjurator ca sistem, mai degrabă decât să se concentreze pe inputuri individuale.
Ingineria contextului:
Sistemul care chiar funcționează
Ingineria contextuală tratează întreaga conductă înainte de apelul LLM ca infrastructură proiectabilă. Gândiți-vă la un LLM.'s fereastra contextuală ca RAM – are o memorie de lucru limitată care determină ce poate procesa modelul.
Așa cum un sistem de operare gestionează cu atenție ce intră în memoria RAM, ingineria contextuală selectează ce informații completează memoria LLM.'s fereastră contextuală.
Aici's Ce include de fapt ingineria contextuală:
Inginerie contextuală vs. Inginerie promptă:
Numerele nu mint
| Aspect | Inginerie promptă | Ingineria contextului |
|---|---|---|
| Focus | Crearea unui șir de intrare | Orchestrarea fiecărui semnal în jurul modelului |
| Timp mediu de dezvoltare | 70% modificări prompte | 60% conducte de date, 20% reguli de memorie, 20% solicitări |
| Mod tipic de defecțiune | Scădere bruscă a calității rezultatelor după o deviere a datelor | Rezistent prin RAG, memorie, apeluri de instrumente |
Exemplu rapid: O robot de asistență clienți Antrenați doar cu solicitări, botul își poate aminti politica de rambursare atunci când este solicitat direct. Când utilizatorul face referire la „comanda 45791”, procedura eșuează. Adăugați inginerie contextuală - istoricul conversațiilor plus o interogare RAG în baza de date a comenzilor - iar botul extrage instantaneu detaliile achiziției și recomandă procesul corect de rambursare.
Cei patru piloni ai ingineriei contextuale care contează cu adevărat
1. Contextul scrierii (IA ta)'s Sistem de luare de notițe)
Scrierea contextului înseamnă salvarea informațiilor în afara fereastra de context pentru utilizare viitoare. Acest lucru păstrează spațiu valoros pentru tokenuri, menținând în același timp accesul la date importante.
Scratchpad-uri funcționează ca un serviciu de luare de notițe pentru agenți într-o singură sesiune. Antropic's Cercetătorul multi-agent își salvează planul inițial la „Memorie„deoarece dacă contextul depășește 200,000 de jetoane, acesta este trunchiat și planul se pierde.”
Amintiri pe termen lung păstrează informațiile pe parcursul mai multor sesiuni. Exemplele includ ChatGPT care generează automat preferințele utilizatorilor din conversații și învățarea cursorului/Windsurf-ului modele de codare și contextul proiectului.
2. Selectarea contextului (Arta de a alege ceea ce contează)
Selecția contextului aduce doar informațiile relevante pentru sarcina curentă.
Când un AI antrenor de fitness generează un plan de antrenament, trebuie să selecteze detalii contextuale care includ utilizatorul's înălțimea, greutatea și nivelul de activitate, ignorând informațiile irelevante.
Perspectiva cheieMai multe informații nu înseamnă întotdeauna mai bine. Ingineria contextuală eficientă înseamnă selectarea combinației potrivite pentru fiecare sarcină specifică.
3. Compresia contextului (încadrarea mai multor elemente în mai puține)
Când conversațiile se lungesc atât de mult încât depășesc LLM's memorie fereastră, compresia contextului devine critică. Agenții realizează de obicei acest lucru prin rezumarea părților anterioare ale conversației.
4. Izolarea contextului (dezbină și cucerește)
Izolarea contextului înseamnă descompunerea informațiilor în părți separate, astfel încât agenții să poată gestiona mai bine sarcinile complexe. În loc să înghesuie toate cunoștințele într-o singură solicitare masivă, dezvoltatorii împart contextul între subagenți specializați sau medii cu nisip.
Ingineria contextuală din lumea reală în acțiune
Revoluția Serviciului Clienți
| Înainte de ingineria contextului | După ingineria contextului |
|---|---|
| Chatboți generici care uită conversațiile anterioare și oferă răspunsuri irelevante. | AI agenți care își amintesc istoricul achizițiilor dvs., accesează datele de inventar în timp real și se coordonează cu agenții umani atunci când este nevoie. |
Asistentul de codare care nu uită niciodată
SistemulCând întrebi „Cum remediez această eroare de autentificare?”, sistemul de inginerie contextuală automat:
În loc de sfaturi generice despre codare, primești soluții specifice adaptate bazei tale de cod.
Arhitectura tehnică care susține ingineria contextuală
Asamblare contextuală dinamică
Contextul se construiește din mers, evoluând pe măsură ce conversațiile progresează. Aceasta include:
- Recuperarea documentelor relevante
- Menținerea memoriei
- Actualizarea stării utilizatorului
- Apeluri API și interogări la baza de date
Gestionarea ferestrelor contextuale
Cu dimensiune fixă limite de simbol (32K, 100K, 1M), inginerii trebuie să comprime și să prioritizeze informațiile în mod inteligent folosind:
- Funcții de scorare (TF-IDF, încorporări, euristici ale atenției)
- Sumarizare și extragere a salienței
- Strategii de fragmentare și reglare suprapunere
Securitate și consecvență
Aplicați principii precum detectarea promptă a injecțiilor, igienizarea contextului, Redactarea PIIși controlul accesului contextual bazat pe roluri.
Construirea primului tău sistem de inginerie contextuală
Construirea unui flux de lucru pentru ingineria contextului nu este doar teorie - este's un proces repetabil care poate fi operaționalizat și chiar automatizat. Iată cum îl puteți pune în practică:
Pasul 1: Cartografiați-vă sursele de context
Identificați de unde agentul dvs. are nevoie să extragă informații (documente, baze de date, API-uri, chat-uri anterioare etc.).
piton
# Example: Fetching relevant documents using embeddings
from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
query = "project status update"
corpus = ["spec doc", "requirements", "last week's meeting notes"]
query_embedding = model.encode(query, convert_to_tensor=True)
corpus_embeddings = model.encode(corpus, convert_to_tensor=True)
hits = util.semantic_search(query_embedding, corpus_embeddings, top_k=2)[0]
relevant_docs = [corpus[hit['corpus_id']] for hit in hits]
Pasul 2: Implementează memoria și contextul de scriere
Stochează informațiile importante, astfel încât să fie mereu disponibile pentru sarcini viitoare.
piton
import json
def save_to_memory(memory_path, user_id, data):
with open(memory_path, "r+") as file:
memory = json.load(file)
memory[user_id] = data
file.seek(0)
json.dump(memory, file)
file.truncate()Pasul 3: Construirea Logicii de Selectare și Compresie a Contextului
Dezvoltați reguli sau modele care aleg doar ceea ce este cel mai relevant pentru sarcină. Comprimați istorii lungi în forme rezumate.
piton
def summarize_conversation(history):
# Placeholder for use with an LLM summarizer or custom rules
return history[-5:] # Only the last 5 messagesPasul 4: Izolarea contextelor pentru coordonarea agenților
Împărțiți informațiile astfel încât fiecare agent sau componentă să gestioneze doar ceea ce ar trebui.
piton
user_profile_ctx = {"user_goals": "..."}
task_specific_ctx = {"current_task": "..."}
external_data_ctx = {"live_data": "..."}
full_context = {**user_profile_ctx, **task_specific_ctx, **external_data_ctx}Pasul 5: Structurarea ieșirilor și pregătirea API-ului
Formatați contextul de ieșire în mod consecvent, astfel încât's previzibil pentru apelurile LLM din aval sau punctele finale API.
piton
schema = {
"user": {"age": 35, "goal": "muscle gain"},
"plan": "high protein, 3x/week weight training"
}Pasul 6: Monitorizare, Iterare și Securizare
Urmăriți erorile, auditați calitatea contextului și îmbunătățiți logica pentru includerea contextului, memorie și recuperare. Sanitizați întotdeauna intrările pentru a evita injectarea rapidă și scurgerile de date.
De ce ingineria contextuală este mai avantajoasă decât ingineria promptă
Companiile au nevoie de ingineri care pot construi sisteme care oferă contextul potrivit pentru inteligența artificială, mențin informațiile corecte și actualizate și protejează utilizatorii prin adăugarea de instrucțiuni de siguranță.
Realitatea piețeiIngineria contextuală necesită abilități interfuncționale care implică înțelegerea cazurilor de utilizare în afaceri, definirea rezultatelor și structurarea informațiilor, astfel încât LLM-urile să poată îndeplini sarcini complexe.
Linia de fund: Oricine poate scrie prompturi. Construirea de agenți conștienți de context care își amintesc, se adaptează și selectează contextul la scară largă? Acesta este modul în care dezvoltatorii își pregătesc abilitățile pentru viitor și oferă valoare reală cu aplicații LLM avansate.
BONUS: „Ia-ți cei 200 de dolari”AI „Mastery Toolkit” GRATUIT la înscriere!
