.@athamzafarooq поясню, чому контекстна інженерія тепер є важливішою, ніж інженерія підказок Більшість AI-менеджерів зосереджуються на розробці підказок — написанні кращих інструкцій для отримання кращих результатів. Але це працює лише для загальних відповідей. Як тільки потрібна персоналізація, інженерія підказок розвалюється. Розгляньте фінансового агента. Один користувач хоче консервативні інвестиції в S&P 500. Інший хоче високоризикові криптоугоди. Як одна й та сама LLM дає обом користувачам релевантні поради? Інженерія контексту вирішує це шляхом нашарування кількох джерел інформації: системних підказок, підказок користувача, довготривалої пам'яті з минулих взаємодій та релевантних даних, взятих із RAG. "Інженерія підказок — це те, що ти кажеш LLM. Інженерія контексту — це спосіб проектування інструкцій для вашої LLM. Ось у чому краса знання контекстної інженерії, бо це змушує всю вашу екосистему танцювати." Тонке налаштування працює інакше — це адаптація до завдань. Ви навчаєте LLM на тисячах прикладів, щоб спеціалізуватися на конкретних результатах, наприклад, генерації коду на Python або розумінню лексики фармацевтичної індустрії. Урок: Контекстна інженерія тепер важливіша за інженерію підказок, оскільки сучасні продукти ШІ потребують масштабної персоналізації. Вам потрібно одночасно організовувати пам'ять, пошук і запити, щоб надати відповідні відповіді кожному користувачу.