.@athamzafarooq erklärt, warum Kontext-Engineering jetzt wichtiger ist als Prompt-Engineering Die meisten AI-PM konzentrieren sich auf Prompt-Engineering – bessere Anweisungen zu schreiben, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Aber das funktioniert nur für generische Antworten. In dem Moment, in dem Sie Personalisierung benötigen, bricht das Prompt-Engineering zusammen. Betrachten Sie einen Finanzagenten. Ein Benutzer möchte konservative S&P 500-Investitionen. Ein anderer möchte hochriskante Krypto-Trades. Wie kann dasselbe LLM beiden Benutzern relevante Ratschläge geben? Kontext-Engineering löst dies, indem es mehrere Informationsquellen schichtet: System-Prompts, Benutzer-Prompts, Langzeitgedächtnis aus vergangenen Interaktionen und relevante Daten, die aus RAG abgerufen werden. "Prompt-Engineering ist das, was Sie einem LLM sagen. Kontext-Engineering ist, wie Sie die Anweisungen für Ihr LLM gestalten. Das ist die Schönheit des Wissens über Kontext-Engineering, denn es lässt Ihr gesamtes Ökosystem tanzen." Feinabstimmung funktioniert anders – es ist die Anpassung an Aufgaben. Sie trainieren das LLM mit Tausenden von Beispielen, um es für spezifische Ausgaben zu spezialisieren, wie das Generieren von Python-Code oder das Verstehen von Fachvokabular der Pharmaindustrie. Lehre: Kontext-Engineering ist jetzt wichtiger als Prompt-Engineering, weil moderne AI-Produkte Personalisierung in großem Maßstab erfordern. Sie müssen Gedächtnis, Abruf und Prompts gleichzeitig orchestrieren, um jedem Benutzer relevante Antworten zu liefern.