L'ingénierie de prompt est morte. Vive l'ingénierie de contexte

(Eh bien, pas tout à fait mort - mais il évolue certainement en quelque chose de beaucoup plus puissant)

Rencontrez l'ingénierie de contexte - l'art de construire des systèmes dynamiques qui donnent aux LLM exactement ce dont ils ont besoin pour réussir.

Alors que nous passons de simples chatbots à des agents IA complexes, nous réalisons que des invites ingénieuses ne suffisent pas. Ce qui compte, c'est orchestrer un écosystème entier d'informations qui s'écoule dans votre LLM.

Alors, qu'est-ce que cela signifie exactement ?

C'est à propos de la construction de systèmes dynamiques pour fournir les bonnes informations et les bons outils dans le bon format afin que le LLM puisse plausiblement accomplir la tâche.

L'anatomie d'un système conçu avec l'ingénierie de contexte comprend :

Informations utilisateur : Préférences, historique et données de personnalisation
Utilisation d'outils : API, calculateurs, moteurs de recherche - tout ce dont le LLM a besoin pour faire le travail
Contexte RAG : Informations récupérées à partir de bases de données vectorielles comme Weaviate
Entrée utilisateur : La requête ou la tâche réelle en question
Raisonnement de l'agent : Le processus de pensée et la chaîne de prise de décision du LLM
Historique de conversation : Interactions précédentes qui fournissent une continuité

Mais qu'en est-il de l'architecture de la mémoire ?

Mémoire à court terme : Vit dans la fenêtre de contexte, gérant les conversations en cours
Mémoire à long terme : Stockée dans des bases de données vectorielles (comme Weaviate), persistant les préférences utilisateur et les interactions passées à travers les sessions

Pourquoi est-ce important ? Parce que lorsque les systèmes agents échouent, c'est rarement parce que le modèle n'est pas suffisamment intelligent. C'est parce que nous ne lui avons pas donné le bon contexte.

Le format compte également. Un message d'erreur bien structuré bat un énorme blob JSON à tout coup. Tout comme les humains, les LLM ont besoin d'une communication claire et facile à digérer.

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

Auteur

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