Kontekst muhandisligi tezkor muhandislikni o'ldiradi - buning sababi

Birinchi kontekst muhandislik tizimingizni yaratish

Kontekstli muhandislik ish oqimini yaratish shunchaki nazariya emas, balki's ishga tushirilishi va hatto avtomatlashtirilishi mumkin bo'lgan takrorlanadigan jarayon. Buni amalda qanday qo'llashingiz mumkin:

1 qadam: Kontekst manbalaringizni xaritaga kiriting

Agentingiz ma'lumotni qayerdan olishi kerakligini aniqlang (hujjatlar, ma'lumotlar bazalari, API'lar, oldingi chatlar va boshqalar).

python

# 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]

2 qadam: Xotira va yozish kontekstini amalga oshirish

Muhim ma'lumotlarni saqlang, shunda ular kelajakdagi vazifalar uchun doimo mavjud.

python

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()

3 qadam: Kontekstni tanlash va siqish mantiqini yaratish

Faqat vazifa uchun eng mos keladiganini tanlaydigan qoidalar yoki modellarni ishlab chiqing. Uzoq tarixlarni umumlashtirilgan shakllarga siqib chiqaring.

python

def summarize_conversation(history):
    # Placeholder for use with an LLM summarizer or custom rules
    return history[-5:]  # Only the last 5 messages

4 qadam: Agentni muvofiqlashtirish uchun kontekstlarni ajratib oling

Ma'lumotni har bir agent yoki komponent faqat o'zi kerak bo'lgan narsani bajarishi uchun ajrating.

python

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}

5 qadam: Chiqish tuzilishi va API tayyorligi

Chiqish kontekstini doimiy ravishda shunday formatlang's quyi oqim LLM qo'ng'iroqlari yoki API so'nggi nuqtalari uchun oldindan aytish mumkin.

python

schema = {
    "user": {"age": 35, "goal": "muscle gain"},
    "plan": "high protein, 3x/week weight training"
}

6 qadam: Monitor, takrorlash va xavfsiz

Muvaffaqiyatsizliklarni kuzatib boring, kontekst sifatini tekshirib ko'ring va kontekstni kiritish, xotira va qidirish uchun mantiqni yaxshilang. Tezkor kiritish va ma'lumotlar sizib ketishining oldini olish uchun har doim kirishlarni tozalang.