От промпт-инжиниринга к контекст-инжинирингу: что изменилось в работе с ИИ Еще вчера все говорили о промпт-инжиниринге и путали пользовательский и системный промт... Сегодня этот термин уходит в прошлое. Промпт-инжиниринг, который в 2023 году использовался в 55% приложений, применяется в архитектуре лишь в 16% новых решений. На смену приходит контекст-инжиниринг, более широкий и мощный подход к работе с ИИ. 💡Что такое контекст-инжиниринг? Это создание динамических систем, которые предоставляют правильную информацию и инструменты в правильном формате в нужное время, чтобы большая языковая модель могла выполнить задачу. Звучит сложно? На самом деле все просто. Представьте разницу между двумя подходами: 1️⃣ Промпт-инжиниринг: "напиши деловое письмо" 2️⃣ Контекст-инжиниринг: система знает, кому вы пишете, помнит предыдущую переписку, учитывает ваш стиль общения и автоматически подтягивает нужные данные из CRM. ✨Почему промпт-инжиниринг больше не работает? Большинство сбоев агентов - это не сбои модели, а сбои контекста. Проблема в том, что мы относились к ИИ как к поисковику, а не как к партнеру для совместной работы. Разница между дешевой демкой и "магическим" агентом заключается в качестве предоставляемого контекста. Промт может быть идеальным, но если модель видит только запрос пользователя и больше ничего, результат получается роботизированным и бесполезным. Как это работает на практике? Контекст-инжиниринг — это искусство и наука заполнения контекстного окна именно той информацией, которая нужна на каждом шаге работы агента. Контекст включает несколько слоев: 1️⃣ Системные инструкции: базовые правила поведения модели 2️⃣ Данные пользователя: история, предпочтения 3️⃣ Внешние источники: документы, базы данных, API 4️⃣ Инструменты: доступные функции и их описания 5️⃣ Память сеанса: что происходило в текущем диалоге Четыре стратегии контекст-инжиниринга Записать: сохранить информацию вне контекстного окна. Выбрать: извлечь только нужную информацию в контекстное окно. Это основа RAG-систем, но теперь стратегия стала сложнее. Если интересно, то расскажу. Сжать: суммаризация диалогов, сжатие истории операций. Изолировать: разделить контекст на части. Разные агенты обрабатывают разные аспекты задачи, что существенно улучшает качество. 🕊Зачем я это все рассказываю? Главное правило: что посеешь, то и пожнешь. Качество на выходе — это прямое отражение качества на входе. Большинство проблем ИИ-агентов происходят не из-за недостатков модели, а из-за неправильного контекста. Модели становятся лучше, но количество сырья для их работы определяет итоговое качество. Сейчас тренд на подход "LLM + внутренняя база знаний": ИИ, который может "читать" все документы компании по требованию. И вот тут без контекст-инжиниринга просто невозможно! Мы переходим от эпохи умных промптов к эпохе умных систем. Агентное будущее строится по одному контексту за раз. И качество этих контекстов определяет, насколько полезным станет ИИ в реальной работе. Все мира, здоровья и добра! #ИИглоссарий 👆 Ольга Пугачева: бизнес с ИИ From Channel [[Ольга Пугачева: бизнес с ИИ]] https://t.me/olgapugacheva_ai/126 %% Forward By - [ ] #t Первое сообщение из канала, Настроить папку канала #9-vsb [created:: 2025-08-29] [due:: 2025-08-29] [priority:: medium] %%