.@athamzafarooq sobre porque os PMs de IA precisam pensar além da engenharia de prompts A maioria dos PMs de IA foca na engenharia de prompts—escrevendo melhores instruções para obter melhores resultados. Mas isso é apenas 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 envolve múltiplos componentes: prompts do sistema, prompts do usuário, memória de interações passadas e informações relevantes recuperadas através de RAG. "Akash quer ir atrás do S&P 500. Eu sou outra pessoa, vou entrar no crypto. Como garantimos que você está recebendo a informação certa e eu estou recebendo a informação certa? É aí que a engenharia de contexto desempenha um papel." Quando você combina esses elementos corretamente, você passa de um chatbot genérico para uma experiência de IA personalizada. Lição: A engenharia de prompts é o que você diz a um LLM. A engenharia de contexto é como você projeta o conjunto completo de instruções—incluindo memória, recuperação e personalização—que faz com que seu produto de IA pareça que realmente entende cada usuário.