Инженерия Контекста: RAG, Few-Shot и Управление Контекстом

Инжиниринг контекста расширяет разработку промптов, создавая полноценные информационные среды для больших языковых моделей (LLM). Он рассматривает контекстное окно модели как оперативную память, динамически загружая точные инструкции, примеры few-shot, результаты инструментов и извлечённые знания. Ключевые методы включают генерацию с дополнением через поиск (RAG), цепочку рассуждений (chain-of-thought prompting), поиск документов на основе эмбеддингов и обрезку контекста. Эти методы оптимизируют промпты, учитывая ограничения по токенам, и повышают производительность LLM. Для предотвращения «разложения» контекста инженеры используют регулярные контрольные точки суммаризации, обрезку контекста и чёткие фазовые границы. Они выносят память за пределы многотуровых сессий и управляют вызовами инструментов с помощью структурированного форматирования. Эффективная оптимизация промптов и управление контекстом уменьшают галлюцинации, повышают стабильность работы LLM и снижают операционные затраты. Инжиниринг контекста обозначает переход от ситуативного создания промптов к системному дизайну AI-систем.