.@athamzafarooq sobre por que os PMs de IA precisam pensar além da engenharia de prompts A maioria dos PMs de IA foca em engenharia de prompts — escrevendo instruções melhores para obter resultados melhores. Mas isso é só metade da equação. O verdadeiro desafio é a engenharia de contexto: como garantir que dois usuários diferentes recebam respostas personalizadas e relevantes do mesmo LLM? A solução campõe múltiplos componentes: prompts do sistema, prompts do usuário, memória de interações passadas e informações relevantes recuperadas via RAG. "Akash quer ir atrás do S&P 500. Sou outra pessoa, vou entrar na área cripto. Como podemos garantir que você está recebendo as informações corretas e eu estou recebendo as informações corretas? É aí que a engenharia de contexto desempenha um papel." Quando você combina esses elementos corretamente, passa de um chatbot genérico para uma experiência de IA personalizada. Lição: Engenharia de prompts é o que você fala para um LLM. Engenharia de contexto é como você projeta todo o conjunto de instruções — incluindo memória, recuperação e personalização — que faz seu produto de IA realmente parecer entender cada usuário.