GHID AI limbaj
Ingineria contextului
Ingineria contextului este practica de a decide ce vede un model de limbaj la fiecare pas (instrucțiuni, documente preluate, definiții și rezultate ale instrumentelor, istoricul conversațiilor și memoria) și de a-l potrivi într-o fereastră de context limitat.
Pe această pagină4 minute de citit
Prezentare generală
Merge mai departe decât formularea promptă. Contează deoarece calitatea ieșirii depinde în mare măsură de ceea ce este în fereastră, iar în agenți și sarcini lungi, contextul este asamblat prin cod la fiecare apel, nu tastat o singură dată de către o persoană.
Scufundare în profunzime
Ingineria promptă se concentrează pe formularea unei singure cereri. Ingineria contextului are o viziune mai largă. Modelul primește o secvență de jetoane și tot ce este în el concurează pentru spațiu și pentru atenția modelului. Această secvență include de obicei un prompt de sistem, definiții de scule, pasaje recuperate, ture anterioare, ieșiri de scule și uneori memorie pe termen lung. Termenul a devenit obișnuit în 2025, când agenții de team building au descoperit că multe eșecuri au venit din cauza modelului care avea informații greșite, prea mult sau informații conflictuale, mai degrabă decât din formularea proastă. Urmează mai multe principii. În primul rând, relevanța bate volumul. Unele modele acceptă sute de mii de jetoane, dar nu folosesc fiecare jetoane la fel de bine. Studiul „lost in the middle” (Liu et al., 2023) a constatat că modelele folosesc adesea informațiile de la începutul și de la sfârșitul unei intrări lungi mai bine decât informațiile îngropate la mijloc. În al doilea rând, contextul este un buget. Fiecare token costă bani și adaugă latență, iar materialul irelevant poate distrage atenția modelului. În al treilea rând, structura ajută. Secțiunile clare, documentele etichetate și formatele coerente fac ca modelul să găsească mai ușor ceea ce contează. Tehnicile obișnuite includ: - generare îmbunătățită prin recuperare, care preia doar pasajele relevante - încărcare just-in-time, în care un agent deține referințe ușoare, cum ar fi nume de fișiere sau ID-uri și folosește instrumente pentru a extrage conținutul complet atunci când este necesar - luarea de note structurată care menține starea în afara ferestrei - compactarea istoriilor lungi - sub-agenții care explorează în propriul lor context, găsirea și întoarcerea unui nou context este doar o denumire condensată nouă. pentru indemnizare. Formularea este o parte a acesteia, dar cea mai mare parte a lucrării este proiectarea sistemelor: decideți ce este preluat, rezumat sau abandonat și în ce ordine apare. O altă concepție greșită este că o fereastră mai mare elimină necesitatea acestui lucru. O fereastră mai mare scade presiunea, dar limitele de cost și atenție rămân.
Impact strategic
Viteză și scară
Fluxurile de lucru lingvistice se pot deplasa mai rapid fără a sacrifica consistența.
Acces și acoperire
Extinde accesul în diferite limbi și stiluri de comunicare.
Decizii mai clare
Echipele pot petrece mai mult timp jucând în timp ce automatizarea se ocupă de repetiție.
Viitorul Ingineriei Contextului
Ferestrele de context au crescut rapid, iar modelele devin mai bune la utilizarea intrărilor lungi. Limitele de cost, de latență și de atenție fac în continuare importantă alegerea a ceea ce se întâmplă. Mai mult din această muncă se deplasează în cadre și platforme, iar câțiva furnizori oferă deja instrumente de memorie încorporate, compactare automată și recuperare gestionată. Este posibil ca abilitatea să treacă de la asamblarea manuală a contextului către proiectarea politicilor pentru ceea ce un agent ar trebui să-și amintească, să preia sau să uite și apoi să testeze acele politici. Este o întrebare deschisă dacă modelele viitoare vor avea nevoie de o îngrijire mai puțin atentă. Deocamdată, contextul proiectat în mod deliberat este una dintre cele mai fiabile modalități de a îmbunătăți rezultatul modelului.
Implementare în lumea reală
Un bot de asistență pentru clienți preia numai cele trei articole din centrul de ajutor cele mai relevante, plus nivelul de plan al clientului. Nu lipește întreaga bază de cunoștințe în fiecare solicitare.
Un agent de codare începe cu o listă de căi de fișiere și semnături de funcții, apoi folosește un instrument de citire a fișierelor pentru a încărca fișiere complete numai atunci când are nevoie de ele.
Un asistent de întâlnire salvează deciziile și elementele de acțiune într-un fișier de note structurat și reîncarcă acel fișier în sesiunea următoare, în loc să reia fiecare transcriere trecută.
O echipă modifică un instrument de bază de date, astfel încât să returneze un rezumat filtrat cu un număr de rânduri în loc de 5.000 de rânduri de JSON brut. Acest lucru oprește fereastra agentului să se umple cu date pe care nu le va folosi niciodată.
Riscuri și balustrade
Faptele halucinate pot intra în liniște în rapoarte, fluxuri de sprijin sau rezultate ale cercetării.
Sensibilitatea promptă poate crea rezultate inconsecvente pentru solicitări similare.
Datele text sensibile pot fi expuse dacă controalele de acces sunt slabe.
Foaia de parcurs de implementare
Definiți formatul de ieșire, tonul și standardele de calitate înainte de lansare.
Răspunsurile la sol cu surse de încredere ori de câte ori acuratețea contează.
Păstrați un punct de control uman pentru rezultate cu mize mari.
Urmăriți tiparele de eșec și reantrenați în mod regulat solicitările sau fluxurile de lucru.
Continuați să explorați
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Context Engineering quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Întrebări frecvente
Ce este Ingineria Contextului?
Ingineria contextului este practica de a decide ce vede un model de limbaj la fiecare pas (instrucțiuni, documente preluate, definiții și rezultate ale instrumentelor, istoricul conversațiilor și memoria) și de a-l potrivi într-o fereastră de context limitat. Merge mai departe decât formularea promptă. Contează deoarece calitatea ieșirii depinde în mare măsură de ceea ce este în fereastră, iar în agenți și sarcini lungi, contextul este asamblat prin cod la fiecare apel, nu tastat o singură dată de către o persoană.
Ce diferențiază cel mai bine ingineria contextului de ingineria promptă?
Ingineria contextului tratează întreaga secvență de simboluri pe care modelul o primește ca pe ceva de proiectat: instrucțiuni, pasaje recuperate, definiții și rezultate ale instrumentelor, istorie și memorie. Formularea promptă este doar o parte a acesteia.
Ce a sugerat cercetarea „lost in the middle” despre intrările lungi?
Liu și colab. (2023) au descoperit că performanța scade adesea atunci când informațiile relevante se află în mijlocul unui context lung. Acesta este unul dintre motivele pentru care relevanța și plasarea contează mai mult decât volumul.
De ce ghidul descrie contextul ca buget?
Jetoanele din fereastră au costuri reale în preț și timp de răspuns. Jetoanele irelevante concurează și cu cele relevante pentru atenția modelului, așa că ar trebui cheltuite în mod deliberat.
Ce este încărcarea just-in-time?
În loc să încarce totul din față, agentul ține indicatoare și atrage conținutul complet numai atunci când un pas o cere. Acest lucru menține fereastra slabă.
De ce este util să puneți la început conținut stabil, cum ar fi instrucțiunile de sistem și definițiile instrumentelor, într-o ordine fixă?
Furnizorii care acceptă memorarea în cache promptă pot reutiliza un prefix care rămâne identic la octeți pentru apeluri. Punerea pe primul loc a conținutului stabil și a conversației care se schimbă la sfârșit face acest lucru posibil.
Continuați să învățați
Ghiduri conexe
Mai multe ghiduri alese pentru acest subiect