.@athamzafarooq sur pourquoi l'ingénierie contextuelle est désormais plus critique que l'ingénierie des prompts La plupart des chefs de produit AI se concentrent sur l'ingénierie des prompts—rédiger de meilleures instructions pour obtenir de meilleurs résultats. Mais cela ne fonctionne que pour des réponses génériques. Au moment où vous avez besoin de personnalisation, l'ingénierie des prompts s'effondre. Considérez un agent financier. Un utilisateur veut des investissements conservateurs dans le S&P 500. Un autre veut des échanges crypto à haut risque. Comment le même LLM peut-il donner des conseils pertinents aux deux utilisateurs ? L'ingénierie contextuelle résout ce problème en superposant plusieurs sources d'information : prompts système, prompts utilisateurs, mémoire à long terme des interactions passées et données pertinentes extraites de RAG. "L'ingénierie des prompts est ce que vous dites à un LLM. L'ingénierie contextuelle est la façon dont vous concevez les instructions pour votre LLM. C'est la beauté d'avoir la connaissance de l'ingénierie contextuelle car cela fait danser tout votre écosystème." Le fine-tuning fonctionne différemment—c'est l'adaptation des tâches. Vous entraînez le LLM sur des milliers d'exemples pour le spécialiser pour des résultats spécifiques, comme générer du code Python ou comprendre le vocabulaire de l'industrie pharmaceutique. Leçon : L'ingénierie contextuelle est désormais plus importante que l'ingénierie des prompts car les produits AI modernes nécessitent une personnalisation à grande échelle. Vous devez orchestrer la mémoire, la récupération et les prompts simultanément pour fournir des réponses pertinentes à chaque utilisateur.