.@athamzafarooq på varför kontextingenjörskonst nu är viktigare än prompt engineering De flesta AI-projektledare fokuserar på prompt engineering—att skriva bättre instruktioner för att få bättre resultat. Men det fungerar bara för generiska svar. I samma stund som du behöver personalisering faller prompt-ingenjörskonsten samman. Överväg en finansmäklare. En användare vill ha konservativa investeringar i S&P 500. En annan vill ha högriskkryptoaffärer. Hur ger samma LLM båda användarna relevanta råd? Kontextutveckling löser detta genom att lägga flera informationskällor i lager: systempromptar, användarpromptar, långtidsminne från tidigare interaktioner och relevant data hämtad från RAG. "Prompt engineering är vad man säger till en LLM. Kontextutveckling är hur du utformar instruktionerna för din LLM. Det är det fina med att ha kunskapen om kontextingenjörskonst, för det får hela ditt ekosystem att dansa." Finjustering fungerar annorlunda – det är uppgiftsanpassning. Du tränar LLM:n på tusentals exempel för att specialisera den för specifika utdata, som att generera Python-kod eller förstå läkemedelsindustrins vokabulär. Lärdom: Context engineering är nu viktigare än prompt engineering eftersom moderna AI-produkter kräver personalisering i stor skala. Du behöver samordna minne, hämtning och prompts samtidigt för att leverera relevanta svar till varje användare.