.@athamzafarooq despre motivul pentru care ingineria contextului este acum mai critică decât ingineria prompturilor Majoritatea managerilor de proiect AI se concentrează pe ingineria prompturilor — scriind instrucțiuni mai bune pentru a obține rezultate mai bune. Dar asta funcționează doar pentru răspunsuri generice. În momentul în care ai nevoie de personalizare, ingineria promptă se destramă. Ia în considerare un agent financiar. Un utilizator dorește investiții conservatoare în S&P 500. Altul dorește tranzacții cripto cu risc ridicat. Cum poate același LLM să ofere ambilor utilizatori sfaturi relevante? Ingineria contextului rezolvă acest lucru prin suprapunerea mai multor surse de informații: solicitări de sistem, prompturi de utilizator, memorie pe termen lung din interacțiuni anterioare și date relevante extrase din RAG. "Ingineria promptă este ceea ce îi spui unui LLM. Ingineria contextului este modul în care proiectezi instrucțiunile pentru LLM-ul tău. Aceasta este frumusețea cunoștințelor despre ingineria contextului, pentru că face întregul tău ecosistem să danseze." Fine-tuning-ul funcționează diferit — este vorba despre adaptarea sarcinilor. Antrenezi LLM-ul pe mii de exemple pentru a-l specializa în rezultate specifice, cum ar fi generarea codului Python sau înțelegerea vocabularului industriei farmaceutice. Lecție: Ingineria contextului este acum mai importantă decât ingineria prompturilor, deoarece produsele moderne AI necesită personalizare la scară largă. Trebuie să orchestrezi memoria, recuperarea și prompturile simultan pentru a oferi răspunsuri relevante fiecărui utilizator.