.@athamzafarooq siitä, miksi kontekstisuunnittelu on nyt kriittisempää kuin prompt-engineering. Useimmat tekoälyprojektipäälliköt keskittyvät promptien suunnitteluun – parempien ohjeiden kirjoittamiseen parempien tulosten saamiseksi. Mutta se toimii vain geneerisiin vastauksiin. Heti kun tarvitset personointia, prompt-suunnittelu hajoaa. Harkitse rahoitusagenttia. Yksi käyttäjä haluaa konservatiivisia S&P 500 -sijoituksia. Toinen haluaa korkean riskin kryptokauppoja. Miten sama LLM antaa molemmille käyttäjille olennaisia neuvoja? Kontekstitekniikka ratkaisee tämän kerrostamalla useita tietolähteitä: järjestelmäkehotuksia, käyttäjäkehotuksia, pitkäaikaista muistia menneistä vuorovaikutuksista sekä RAG:sta poimittua olennaista dataa. "Prompt engineering on se, mitä kerrot LLM:lle. Kontekstitekniikka on tapa, jolla suunnittelet LLM:si ohjeet. Siinä on kontekstitekniikan tuntemuksen kauneus, koska se saa koko ekosysteemin tanssimaan." Hienosäätö toimii eri tavalla—se on tehtävän sopeutumista. Koulutat LLM:ää tuhansilla esimerkeillä erikoistuaksesi siihen tiettyihin tuloksiin, kuten Python-koodin tuottamiseen tai lääketeollisuuden sanaston ymmärtämiseen. Opetus: Kontekstisuunnittelu on nyt tärkeämpää kuin prompt-suunnittelu, koska nykyaikaiset tekoälytuotteet vaativat personointia laajassa mittakaavassa. Sinun täytyy orkestroida muisti, haku ja kehotteet samanaikaisesti, jotta saat jokaiselle käyttäjälle relevantteja vastauksia.