Context engineering (kontextus-tervezés)
Annak tudatos megtervezése, hogy milyen információt, milyen sorrendben és milyen keretek között adunk az AI-nak. Tágabb és rendszerszintűbb gyakorlat, mint egyetlen prompt megírása.
Analógia
Mint egy briefing összeállítása egy új tanácsadónak: nemcsak a kérdést teszed fel, hanem gondosan összerakod a hátteret, a célokat és a korlátokat.
Miért fontos?
A jobb eredmény sokszor nem attól jön, hogy „okosabb” modellt választunk, hanem attól, hogy jól előkészítjük számára a kontextust. Ez kulcsfontosságú workflow-k, belső asszisztensek és RAG rendszerek tervezésénél.
Hogyan működik?
A kontextus megtervezése annak eldöntése, hogy a modell a feladat során milyen utasításokat, háttérinformációkat, dokumentumokat, korábbi állapotot és eszközleírásokat kapjon meg. A tervező nemcsak az adatokat választja ki, hanem a sorrendjüket, a formátumukat és a relevanciájukat is mérlegeli. A túl kevés háttér félreértést okozhat, a túl sok vagy egymásnak ellentmondó anyag pedig elterelheti a figyelmet. A kontextus a feldolgozáskor rendelkezésre álló információ, nem a modell tartós tanítása.
A mindennapokban ez ismétlődő feladatoknál válik láthatóvá: például ugyanaz a belső asszisztens kapjon világos szerepet, az adott kérdéshez szükséges dokumentumokat és következetes kimeneti formát. Egy egyszeri kérdésnél elég lehet rövid háttér; egy több lépéses munkafolyamatnál a korábbi eredményeket és a következő feladatot is át kell adni. A jó kontextus nem pusztán hosszú. A cél az, hogy a modell a feladathoz szükséges, megfelelő forrásból származó információt használja, és ne keverje össze az adatot az utasítással.
Példa
Egy csapat rendszeresen összefoglalja a heti ügyfél-visszajelzéseket; az asszisztens csak az adott heti fájlokat, a kategóriák rövid leírását és a kért táblázatformát kapja meg.
Gyakori tévhit
A kontextus-tervezés nem pusztán hosszabb prompt írása. A megfelelő információ kiválasztása, rendezése és a folyamat közbeni frissítése is része.