Usar um grande modelo de linguagem pela primeira vez muitas vezes parece que você está segurando inteligência bruta em suas mãos. Eles tendem a escrever, resumir e raciocinar extremamente bem. No entanto, você constrói e envia um produto actual, e todas as falhas no modelo aparecem. Ele não se lembra do que você disse ontem e começa a inventar coisas quando fica fora de contexto. Isso não ocorre porque o modelo não seja inteligente. Isso ocorre porque o modelo está isolado do mundo exterior e é limitado por janelas de contexto que funcionam como um pequeno quadro branco. Isso não pode ser superado com um immediate melhor – você precisa de um contexto actual em torno do modelo. É aqui que a engenharia de contexto vem em socorro. Este artigo atua como um guia completo sobre engenharia de contexto, definindo a palavra e descrevendo os processos envolvidos.
O problema do qual ninguém pode escapar
Os LLMs são brilhantes, mas limitados em seu escopo. Isso se deve em parte ao fato de eles terem:
- Sem acesso a documentos privados
- Sem memória de conversas anteriores
- Janela de contexto limitada
- Alucinação sob pressão
- Degradação quando a janela de contexto fica muito grande
Embora algumas das limitações sejam necessárias (falta de acesso a documentos privados), no caso de memória limitada, alucinação e janela de contexto limitada, não o são. Isso postula a engenharia de contexto como a solução, não como um complemento.
O que é Engenharia de Contexto?
Engenharia de contexto é o processo de estruturar toda a entrada fornecida a um grande modelo de linguagem para aumentar sua precisão e confiabilidade. Envolve estruturar e otimizar os prompts de forma que um LLM obtenha todo o “contexto” necessário para gerar uma resposta que corresponda exatamente à saída necessária.
Leia mais: O que é Engenharia de Contexto?
O que isso oferece?
A engenharia de contexto existe como a prática de alimentar o modelo exatamente com as informações certas, na ordem certa, na hora certa, usando uma arquitetura orquestrada. Não se trata de mudar o modelo em si, mas de construir pontes que o liguem ao mundo exterior, recuperando dados externos, ligando-os a ferramentas ativas e dando-lhe uma memória para fundamentar as suas respostas em factos, não apenas nos seus dados de treino. Isso não se limita ao immediate, tornando-o diferente da engenharia de immediate. É implementado no nível de design do sistema.
A engenharia de contexto tem menos a ver com o que o usuário pode colocar dentro do immediate e mais com a escolha da arquitetura do modelo utilizado pelo desenvolvedor.
Os blocos de construção
Aqui estão os 6 blocos de construção da estrutura de Engenharia de Conteúdo:
1. Agentes
Agentes de IA são a parte do seu sistema que resolve o que fazer a seguir. Eles leem a situação, escolhem as ferramentas certas, ajustam sua abordagem e garantem que o modelo não esteja adivinhando cegamente. Em vez de um pipeline rígido, os agentes criam um ciclo flexível onde o sistema pode pensar, agir e corrigir-se.
- Eles dividem as tarefas em etapas
- Eles encaminham as informações para onde elas precisam ir
- Eles evitam que todo o fluxo de trabalho entre em colapso quando as coisas mudam
2. Aumento de consulta
O aumento da consulta limpa tudo o que o usuário lança no modelo. Os usuários reais são confusos e essa camada transforma suas informações em algo com o qual o sistema pode realmente trabalhar. Ao reescrever, expandir ou dividir a consulta em partes menores, você garante que o modelo está procurando a coisa certa em vez da errada.
- A reescrita take away o ruído e adiciona clareza
- A expansão amplia a pesquisa quando a intenção é vaga
- A decomposição lida com solicitações complexas de múltiplas perguntas
3. Recuperação
Recuperação de dados by way of. Geração Aumentada de Recuperaçãoé como você revela a informação mais relevante de uma enorme base de conhecimento. Você agrupa os documentos de uma maneira que o modelo possa entender, extrai a fatia certa no momento certo e fornece ao modelo os fatos necessários sem sobrecarregar sua janela de contexto.
- O tamanho do pedaço afeta a precisão e a compreensão
- Pré-chunking acelera as coisas
- O submit chunking se adapta a consultas complicadas
4. Técnicas de solicitação
Técnicas de solicitação orientar o raciocínio do modelo quando as informações corretas estiverem à sua frente. Você molda a forma como o modelo pensa, como explica suas etapas e como interage com ferramentas ou evidências. A estrutura de immediate correta pode transformar uma resposta confusa em uma resposta confiável.
- Cadeia de Pensamento incentiva o raciocínio gradual
- Poucos exemplos de fotos mostram o resultado ideally suited
- ReAct combina raciocínio com ações reais
5. Memória
A memória dá continuidade ao seu sistema. Ele acompanha o que aconteceu anteriormente, o que o usuário prefere e o que o agente aprendeu até agora. Sem memória, seu modelo é reiniciado sempre. Com ele, o sistema se torna mais inteligente, rápido e pessoal.
- A memória de curto prazo reside dentro da janela de contexto
- A memória de longo prazo permanece no armazenamento externo
- A memória de trabalho suporta fluxos de várias etapas
6. Ferramentas
As ferramentas permitem que o modelo vá além do texto e interaja com o mundo actual. Com o conjunto de ferramentas certo, o modelo pode buscar dados, executar ações ou chamar APIs em vez de adivinhar. Isso transforma um assistente em um operador actual que pode realizar tarefas.
- A chamada de função cria ações estruturadas
- PCM padroniza como os modelos acessam sistemas externos
- Boas descrições de ferramentas evitam erros
Como eles funcionam juntos?
Pinte a imagem de um aplicativo de IA moderno:
- O usuário envia uma consulta confusa
- O agente de consulta o reescreve
- O sistema de recuperação encontra evidências por meio de agrupamento inteligente
- Agente valida informações
- Ferramentas extraem dados externos em tempo actual
- A memória armazena e recupera contexto
Think about assim:
O usuário envia uma consulta confusa. O agente de consulta o recebe e o reescreve para maior clareza. O sistema RAG encontra evidências na consulta por meio de agrupamento inteligente. O agente recebe essas informações e verifica sua autenticidade e integridade. Essas informações são usadas para fazer chamadas apropriadas by way of MCP para extrair dados em tempo actual. A memória armazena informações e contexto obtidos durante essa recuperação e limpeza.
Essas informações podem ser recuperadas posteriormente para voltar ao caminho certo, caso seja necessário um contexto relevante. Isso economiza processamento redundante e permite a recuperação de informações processadas para uso futuro.
Exemplos do mundo actual
Aqui estão algumas aplicações do mundo actual de uma arquitetura de engenharia de contexto:
- Ajudantes para suporte ao cliente: Os agentes revisam dúvidas vagas dos clientes, extraem documentos específicos do produto, verificam tickets anteriores na memória de longo prazo e usam ferramentas para obter o standing do pedido. O modelo não adivinha; ele responde com contexto conhecido.
- Assistentes de conhecimento interno para equipes: Os funcionários fazem perguntas confusas e incompletas. O aumento da consulta os limpa, a recuperação encontra a política ou documento técnico adequado e a memória recupera conversas anteriores. Agora, o agente serve como uma camada interna confiável de busca e raciocínio para ajudar.
- IA Copilotos de pesquisa: O sistema divide investigações complexas em suas partes componentes, recupera artigos relevantes usando agrupamento semântico ou hierárquico e sintetiza os resultados. As ferramentas são capazes de acessar conjuntos de dados ao vivo enquanto a memória acompanha hipóteses anteriores, notas, and so forth.
- Agentes de automação de fluxo de trabalho: O agente planeja uma tarefa com muitas etapas, chama APIs, verifica calendários, atualiza bancos de dados e usa memória de longo prazo para personalizar a ação. A recuperação traz regras ou POPs apropriados para o fluxo de trabalho para mantê-lo authorized ou preciso.
- Assistentes específicos de domínio: A recuperação extrai documentos, diretrizes ou regulamentos verificados. A memória armazena casos anteriores. As ferramentas acessam sistemas ou conjuntos de dados ativos. A reescrita de consultas reduz a ambiguidade do usuário para manter o modelo fundamentado e seguro.
O que isso significa para o futuro da engenharia de IA
Com a engenharia de contexto, o foco não está mais em uma conversa contínua com um modelo, mas sim no design do contexto do ecossistema que permitirá que o modelo funcione de forma inteligente. Não se trata apenas de prompts, truques de recuperação ou arquitetura remendada. É um sistema bem coordenado onde os agentes decidem o que fazer, as consultas são limpas, os fatos certos aparecem no momento certo, a memória transporta o contexto passado e as ferramentas permitem que o modelo atue no mundo actual.
No entanto, esses elementos continuarão a se desenvolver e evoluir. O que definirá os modelos, aplicativos ou ferramentas mais bem-sucedidos são aqueles construídos com base no design de contexto intencional e deliberativo. Modelos maiores por si só não nos levarão até lá, mas uma engenharia melhor sim. O futuro pertencerá aos construtores, aqueles que pensaram no meio ambiente tanto quanto pensaram nos modelos.
Perguntas frequentes
A. Corrige a desconexão entre a inteligência de um LLM e sua consciência limitada. Ao controlar quais informações chegam ao modelo e quando, você evita alucinações, perda de contexto e pontos cegos que quebram os aplicativos de IA do mundo actual.
A. Instruções imediatas de formas de engenharia. A engenharia de contexto molda todo o sistema em torno do modelo, incluindo recuperação, memória, ferramentas e tratamento de consultas. É uma disciplina arquitetônica, não um ajuste imediato.
R. Janelas maiores ainda ficam barulhentas, lentas e pouco confiáveis. Os modelos perdem o foco, misturam detalhes não relacionados e têm mais alucinações. O contexto inteligente supera o tamanho.
R. Não. Ele melhora qualquer aplicativo de IA que exact de memória, uso de ferramentas, raciocínio em várias etapas ou interação com dados privados ou dinâmicos.
A. Forte pensamento de design de sistema, familiaridade com agentes, pipelines RAG, armazenamentos de memória e integração de ferramentas. O objetivo é orquestrar informações, não apenas convocar um LLM.
Sou especializado em revisar e refinar pesquisas, documentação técnica e conteúdo orientados por IA relacionados a tecnologias emergentes de IA. Minha experiência abrange treinamento de modelos de IA, análise de dados e recuperação de informações, o que me permite criar conteúdo que seja tecnicamente preciso e acessível.
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