.@athamzafarooq sobre por que a engenharia de contexto agora é mais crítica do que a engenharia de prompts A maioria dos PMs de IA foca em engenharia de prompts — escrevendo instruções melhores para obter resultados melhores. Mas isso só funciona para respostas genéricas. No momento em que você precisa de personalização, a engenharia de prompts desmorona. Considere um corretor financeiro. Um usuário quer investimentos conservadores no S&P 500. Outro quer negociações de criptomoedas de alto risco. Como o mesmo LLM dá conselhos relevantes para ambos os usuários? A engenharia de contexto resolve isso ao sobrepor múltiplas fontes de informação: prompts do sistema, prompts do usuário, memória de longo prazo de interações passadas e dados relevantes extraídos do RAG. "Engenharia rápida é o que se fala para um LLM. Engenharia de contexto é como você projeta as instruções do seu LLM. Essa é a beleza de ter conhecimento em engenharia de contexto, porque faz todo o seu ecossistema dançar." O ajuste fino funciona de forma diferente — é adaptação de tarefas. Você treina o LLM com milhares de exemplos para especializá-lo em resultados específicos, como gerar código em Python ou entender vocabulário da indústria farmacêutica. Lição: A engenharia de contexto agora é mais importante do que a engenharia de prompts porque produtos modernos de IA exigem personalização em escala. Você precisa orquestrar memória, recuperação e prompts simultaneamente para entregar respostas relevantes a cada usuário.