Від промптів до інженерії контексту: майбутнє AI-помічників

Термін «інженерія контексту» стрімко набирає популярність у світі штучного інтелекту. Розмова поступово переходить від «промпт-інженерії» до більш широкого, потужного поняття.

З розвитком AI-агентів стає критично важливим, яку інформацію ми завантажуємо у «обмежену робочу пам’ять» системи. Основним чинником успіху агента є якість контексту, який йому надають. Більшість провалів — це вже не помилки моделі, а помилки в контексті.

Щоб зрозуміти інженерію контексту, треба розширити уявлення про «контекст». Це не просто один промпт, який ви надсилаєте моделі. Контекст — це все, що модель бачить перед тим, як згенерувати відповідь: початкові інструкції й правила, запит користувача, історія розмови, накопичені знання з попередніх сесій, актуальна інформація з зовнішніх джерел, доступні функції та формат відповіді.

Секрет створення дійсно ефективних AI-агентів менше залежить від складності коду, а більше — від якості контексту, який їм дають. Побудова агента — це не просто про код. Різниця між «дешевою демкою» та «магічним» агентом — це контекст.

Наприклад, AI-помічник, якому треба запланувати зустріч на основі простого листа: «Привіт, перевіряю, чи вільний ти для швидкої зустрічі завтра.»

Дешева демка бачить лише цей запит. Вона відповідає шаблонно: «Дякую за повідомлення. Завтра в мене є час. О котрій плануєш?»

Магічний агент має багатий контекст: дані календаря, попередні листування для правильного тону, контактна книга, інструменти для відправки запрошень. Його відповідь звучить живо і природно: «Привіт, Джиме! Завтра в мене забито з ранку до вечора. Чи підходить четвер вранці? Відправила запрошення, дай знати.»

Магія не в розумнішій моделі чи алгоритмі, а в правильному контексті для конкретного завдання. Саме тому інженерія контексту — це майбутнє. Провали агентів — це не лише проблеми моделей, а перш за все проблеми контексту.

Інженерія контексту — це не просто про створення ідеального промпту, а про розробку систем, що надають модель усі потрібні дані та інструменти в потрібному форматі й часі. Це система, яка динамічно адаптується до завдання, підбираючи відповідні відомості, керуючи інструментами та формуючи зрозумілу і структуровану інформацію для моделі.

Створення потужних і надійних AI-агентів дедалі менше залежить від пошуку «магічного» промпту або оновлень моделі. Все крутиться навколо інженерії контексту — правильного подання інформації й інструментів. Це комплексне завдання, що вимагає розуміння бізнес-кейсу, чітких цілей і структурування даних, щоб модель могла виконати поставлене завдання.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело