Введение: что такое контекстная инженерия?
Контекстная инженерия — это дисциплина, которая занимается проектированием, организацией и управлением контекстом, подаваемым в большие языковые модели (БЯМ), для оптимизации их работы. Вместо тонкой настройки весов модели или её архитектуры контекстная инженерия фокусируется на входных данных: подсказках, системных инструкциях, извлечённых знаниях, форматировании и даже порядке представления информации.
Контекстная инженерия — это не просто создание более качественных подсказок. Это построение систем, которые предоставляют нужный контекст именно тогда, когда это необходимо.
🔍 Пример: представьте, что ИИ-ассистента просят написать отзыв о работе сотрудника.
* Плохой контекст: ИИ видит только инструкцию. Результат — расплывчатая, общая обратная связь, в которой не хватает глубины.
* Богатый контекст: ИИ видит инструкцию плюс цели сотрудника, прошлые отзывы, результаты проектов, отзывы коллег и заметки менеджера. Результат — детальный, подкреплённый данными отзыв, который выглядит информированным и персонализированным.
Эта новая практика набирает обороты из-за растущей зависимости от моделей, основанных на подсказках, таких как GPT-4, Claude и Mistral. Производительность этих моделей часто зависит не столько от их размера, сколько от качества получаемого ими контекста.
Зачем нужна контекстная инженерия?
1. Эффективность использования токенов: с расширением контекстных окон, но всё ещё ограниченными (например, 128K в GPT-4-Turbo), эффективное управление контекстом становится решающим. Избыточный или плохо структурированный контекст приводит к напрасной трате ценных токенов.
2. Точность и релевантность: БЯМ чувствительны к шуму. Чем более целенаправленным и логически выстроенным будет запрос, тем выше вероятность получения точного результата.
3. Генерация с дополненным контекстом (Retrieval-Augmented Generation, RAG): в системах RAG внешние данные извлекаются в режиме реального времени. Контекстная инженерия помогает решить, что извлекать, как разбить на части и как представить.
4. Агентивные рабочие процессы: при использовании таких инструментов, как LangChain или OpenAgents, автономные агенты полагаются на контекст для поддержания памяти, целей и использования инструментов. Плохой контекст приводит к сбоям в планировании или галлюцинациям.
5. Доменно-специфическая адаптация: тонкая настройка — это дорого. Структурирование более качественных подсказок или построение конвейеров извлечения позволяет моделям хорошо работать в специализированных задачах с нулевым или малым количеством обучающих примеров.
Ключевые методы контекстной инженерии
Несколько методологий и практик формируют эту область:
1. Оптимизация системных подсказок. Системная подсказка является основополагающей. Она определяет поведение и стиль БЯМ. Методы включают:
* назначение ролей (например, «Ты — наставник по науке о данных»);
* инструктивное обрамление (например, «Думай пошагово»);
* наложение ограничений (например, «Выводи только JSON»).
2. Композиция и объединение подсказок. LangChain популяризировал использование шаблонов подсказок и цепочек для модульного программирования подсказок. Цепочки позволяют разделить задачи между подсказками — например, разложить вопрос, найти доказательства, а затем ответить.
3. Сжатие контекста. При ограниченных контекстных окнах можно:
* использовать модели для сжатия предыдущего разговора;
* встраивать и группировать схожий контент для удаления избыточности;
* применять структурированные форматы (например, таблицы) вместо многословной прозы.
4. Динамическое извлечение и маршрутизация. Конвейеры RAG (например, в LlamaIndex и LangChain) извлекают документы из векторных хранилищ на основе намерений пользователя. Продвинутые настройки включают:
* перефразирование или расширение запросов перед извлечением;
* мультивекторную маршрутизацию для выбора различных источников или сборщиков;
* контекстное ранжирование на основе релевантности и давности.
5. Инженерное проектирование памяти. Кратковременная память (то, что находится в подсказке) и долговременная память (извлекаемая история) нуждаются в согласовании. Методы включают:
* контекстное воспроизведение (внедрение прошлых релевантных взаимодействий);
* суммирование памяти;
* выбор памяти с учётом намерений.
6. Контекст, дополненный инструментами. В агентских системах использование инструментов зависит от контекста:
* форматирование описания инструментов;
* суммирование истории инструментов;
* передача наблюдений между шагами.
Контекстная инженерия против инженерии подсказок
Хотя контекстная инженерия и инженерия подсказок связаны, контекстная инженерия шире и ориентирована на системный уровень. Инженерия подсказок обычно связана со статическими, вручную созданными входными строками. Контекстная инженерия охватывает динамическое построение контекста с использованием встраиваний, памяти, цепочек и извлечения. Как отметил Саймон Уиллисон: «Контекстная инженерия — это то, что мы делаем вместо тонкой настройки».
Реальные примеры использования
* Агенты поддержки клиентов: предоставление сводок предыдущих обращений, данных профиля клиента и документов из базы знаний.
* Кодовые помощники: внедрение документации, специфичной для репозитория, предыдущих коммитов и использования функций.
* Поиск юридических документов: контекстно-зависимый запрос с учётом истории дел и прецедентов.
* Образование: персонализированные обучающие агенты с учётом поведения и целей учащегося.
Вызовы в контекстной инженерии
Несмотря на перспективы, остаётся несколько болевых точек:
* Задержка: этапы извлечения и форматирования приводят к дополнительным затратам времени.
* Качество ранжирования: плохой поиск вредит последующей генерации.
* Бюджетирование токенов: выбор того, что включать/исключать, нетривиален.
* Совместимость инструментов: смешивание инструментов (LangChain, LlamaIndex, пользовательские сборщики) усложняет работу.
Новые лучшие практики
* Сочетайте структурированный (JSON, таблицы) и неструктурированный текст для лучшего анализа.
* Ограничивайте каждую инъекцию контекста одним логическим блоком (например, одним документом или сводкой разговора).
* Используйте метаданные (временные метки, авторство) для лучшей сортировки и оценки.
* Логируйте, отслеживайте и проверяйте инъекции контекста, чтобы со временем улучшать их.
Будущее контекстной инженерии
Несколько тенденций указывают на то, что контекстная инженерия станет основополагающей в конвейерах БЯМ:
* Адаптация контекста с учётом модели: будущие модели могут динамически запрашивать тип или формат контекста, который им нужен.
* Самоотражающие агенты: агенты, которые проверяют свой контекст, пересматривают свою память и отмечают риск галлюцинаций.
* Стандартизация: подобно тому, как JSON стал универсальным форматом обмена данными, контекстные шаблоны могут стать стандартизированными для агентов и инструментов.
Как намекнул Андрей Карпати в недавнем посте: «Контекст — это новое обновление веса». Вместо переобучения моделей мы теперь программируем их через контекст — делая контекстную инженерию доминирующим программным интерфейсом в эпоху БЯМ.
Заключение
Контекстная инженерия больше не является необязательной — она занимает центральное место в раскрытии полного потенциала современных языковых моделей. По мере того как такие наборы инструментов, как LangChain и LlamaIndex, становятся более зрелыми, а агентивные рабочие процессы распространяются, овладение построением контекста становится столь же важным, как и выбор модели. Независимо от того, создаёте ли вы систему поиска, кодирующего агента или персонализированного наставника, то, как вы структурируете контекст модели, будет всё больше определять её интеллект.
1. Какие основные методы и практики используются в контекстной инженерии для оптимизации работы больших языковых моделей (БЯМ)?
В контекстной инженерии используются несколько ключевых методов и практик:
* Оптимизация системных подсказок, включая назначение ролей, инструктивное обрамление и наложение ограничений.
* Композиция и объединение подсказок для модульного программирования.
* Сжатие контекста для удаления избыточности и улучшения структурированности.
* Динамическое извлечение и маршрутизация для извлечения документов из векторных хранилищ на основе намерений пользователя.
* Инженерное проектирование памяти для согласования кратковременной и долговременной памяти.
* Контекст, дополненный инструментами, для улучшения работы агентских систем.
2. Какие примеры использования контекстной инженерии можно привести в различных областях?
Примеры использования контекстной инженерии включают:
* Агенты поддержки клиентов: предоставление сводок предыдущих обращений, данных профиля клиента и документов из базы знаний.
* Кодовые помощники: внедрение документации, специфичной для репозитория, предыдущих коммитов и использования функций.
* Поиск юридических документов: контекстно-зависимый запрос с учётом истории дел и прецедентов.
* Образование: персонализированные обучающие агенты с учётом поведения и целей учащегося.
3. Какие вызовы существуют в контекстной инженерии и как их можно преодолеть?
Вызовы в контекстной инженерии включают:
* Задержка: этапы извлечения и форматирования приводят к дополнительным затратам времени.
* Качество ранжирования: плохой поиск вредит последующей генерации.
* Бюджетирование токенов: выбор того, что включать/исключать, нетривиален.
* Совместимость инструментов: смешивание инструментов усложняет работу.
Для преодоления этих вызовов можно использовать следующие подходы:
* Сочетание структурированного и неструктурированного текста для лучшего анализа.
* Ограничение каждой инъекции контекста одним логическим блоком.
* Использование метаданных для лучшей сортировки и оценки.
* Логирование, отслеживание и проверка инъекций контекста для улучшения их качества.
4. Почему контекстная инженерия становится всё более важной в работе с большими языковыми моделями?
Контекстная инженерия становится всё более важной в работе с большими языковыми моделями, потому что она позволяет оптимизировать их работу, улучшить точность и релевантность результатов, а также эффективно использовать ресурсы. Вместо тонкой настройки весов модели или её архитектуры, контекстная инженерия фокусируется на входных данных, что делает её более гибкой и адаптивной к различным задачам.
5. Какие тенденции указывают на то, что контекстная инженерия станет основополагающей в конвейерах БЯМ в будущем?
Тенденции, указывающие на то, что контекстная инженерия станет основополагающей в конвейерах БЯМ в будущем, включают:
* Адаптация контекста с учётом модели: будущие модели могут динамически запрашивать тип или формат контекста, который им нужен.
* Самоотражающие агенты: агенты, которые проверяют свой контекст, пересматривают свою память и отмечают риск галлюцинаций.
* Стандартизация: подобно тому, как JSON стал универсальным форматом обмена данными, контекстные шаблоны могут стать стандартизированными для агентов и инструментов.