.@athamzafarooq sobre porque a engenharia de contexto é agora mais crítica do que a engenharia de prompt A maioria dos PMs de IA foca na engenharia de prompt—escrevendo melhores instruções para obter melhores resultados. Mas isso só funciona para respostas genéricas. No momento em que você precisa de personalização, a engenharia de prompt desmorona. Considere um agente financeiro. Um usuário quer investimentos conservadores no S&P 500. Outro quer negociações de criptomoedas de alto risco. Como o mesmo LLM pode dar conselhos relevantes a 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 de RAG. "A engenharia de prompt é o que você diz a um LLM. A engenharia de contexto é como você projeta as instruções para o seu LLM. Essa é a beleza de ter o conhecimento da engenharia de contexto, porque faz todo o seu ecossistema dançar." O ajuste fino funciona de maneira diferente—é adaptação de tarefa. Você treina o LLM em milhares de exemplos para especializá-lo em saídas específicas, como gerar código Python ou entender o vocabulário da indústria farmacêutica. Lição: A engenharia de contexto é agora mais importante do que a engenharia de prompt porque os produtos de IA modernos requerem personalização em escala. Você precisa orquestrar memória, recuperação e prompts simultaneamente para fornecer respostas relevantes a cada usuário.