- Pāreja no vienkāršas tūlītējas inženierijas uz visaptverošu konteksta arhitektūru, lai novērstu halucinācijas un konteksta sabrukšanu.
- Stratēģiskas metodes LLM konteksta loga pārvaldībai, rakstot, atlasot, saspiežot un izolējot informāciju.
- Strukturētas atmiņas un zināšanu grafiku integrācija, lai nodrošinātu aģentiem situācijas izpratni un izskaidrojamu spriešanas spēju.
Jau kādu laiku mākslīgā intelekta kopienā valdīja ažiotāža par ātru inženieriju — mākslu atrast burvju vārdus, lai liktu tērzēšanas robotam uzvesties pareizi. Taču būsim reāli: kad sākām veidot īstus produktus, nevis tikai interesantas demonstrācijas, mēs atsitāmies pret sienu. Sapratām, ka tikai dažu īpašības vārdu pielāgošana uzvednē nav pietiekama, lai modelis nezaudētu domu gājienu vai halucinētu faktus sarežģītā darbplūsmā. Tieši šeit noder konteksta inženierija , kas pārceļ uzmanību no tā, kā mēs uzdodam jautājumu, uz to, kāda informācija modelim ir "darba atmiņā", kad tas atbild.
Iedomājieties LLM kā jaudīgu centrālo procesoru un konteksta logu kā tā operatīvo atmiņu. Neatkarīgi no tā, cik vieds ir modelis, ja operatīvā atmiņa ir pilna ar nevēlamu informāciju vai trūkst kritiski svarīgu datu, sistēma avarē vai rodas darbības traucējumi. Konteksta inženierija būtībā ir šīs darba vietas sarežģīta orķestrēšana , nodrošinot, ka visaugstākā signāla žetoni ir pieejami tieši tajā brīdī, kad tie ir nepieciešami. Tā ir atšķirība starp neskaidru norādījumu sniegšanu studentam un rūpīgi atlasītas mācību grāmatas, kalkulatora un detalizēta piezīmju komplekta iesniegšanu pirms eksāmena.
Papildus pamatiem: kāpēc ar pamudināšanu vien nepietiek
Uzvedņu inženierija ir lieliski piemērota vienreizējiem uzdevumiem, piemēram, rindkopas rezumēšanai vai e-pasta toņa maiņai. Tās ir patstāvīgas mijiedarbības , kurās modelis paļaujas uz savu iepriekšēju apmācību. Tomēr, pārejot uz aģentūru teritoriju, kur mākslīgajam intelektam ir jāplāno, jāizmanto rīki un jāatceras lietas desmit dažādos soļos, standarta uzvednes kļūst trauslas. Jūs nonākat pie "konteksta sabrukšanas", kur modeli pārņem pārāk daudz trokšņa vai tas vienkārši aizmirst sākotnējo mērķi, jo saruna ir kļuvusi pārāk gara.
Īstā atšķirība ir tā, ka uzvednes ir statiskas, bet ražošanas darbplūsmas ir dinamiskas . Aģentam ir jāzina pašreizējais datums, lietotāja konta konkrētais stāvoklis un pirms divām minūtēm izsauktā rīka rezultāts. Konteksta inženierija to atrisina, izveidojot informācijas apkopošanas plūsmu , reāllaikā izlemjot, ko izgūt, ko apkopot un ko atmest, lai saglabātu modeļa pamatotību un efektivitāti.
Stabilas konteksta stratēģijas pīlāri
Lai konteksta inženierija būtu patiesi veiksmīga, uz to jāskatās no četrām galvenajām prizmām: rakstīšana, atlasīšana, saspiešana un izolēšana. Pirmkārt, konteksta rakstīšana ietver “skrāpju bloku” jeb ārējo atmiņu izveidi. Tā vietā, lai cerētu, ka modelis atcerēsies plānu, aģents skaidri ieraksta šo plānu stāvokļa objektā vai failā, nodrošinot, ka rasējums netiek pazaudēts, kad logs kļūst pārpildīts.
Tad vēl ir konteksta atlase . Nevar vienkārši ievadīt katru dokumentu uzvednē. Uzlabotas sistēmas izmanto GraphRAG vai semantisko meklēšanu , lai atlasītu tikai visatbilstošākās datu daļas. Tas ietver ne tikai tekstu, bet arī konkrētas rīku definīcijas. Ja aģentam ir 100 rīki, visu 100 aprakstu sniegšana to radīs apjukumu; tā vietā sistēmai vajadzētu ievadīt tikai tos 5 rīkus, kas faktiski ir jēgpilni pašreizējam solim.
Kad vēsture kļūst pārāk gara, konteksta saspiešana kļūst vitāli svarīga. Tas nav tikai vecu ziņojumu dzēšana, bet gan rekursīvas apkopošanas izmantošana , lai garu notikumu trajektoriju saīsinātu dažos galvenajos punktos. Visbeidzot, konteksta izolēšana nozīmē vairāku aģentu arhitektūru izmantošanu. Sadalot milzīgu uzdevumu starp vairākiem specializētiem apakšaģentiem, katrs no tiem iegūst savu tīru konteksta logu, kas novērš "uzmanības novēršanu", kas rodas, ja viens modelis mēģina visu izdarīt uzreiz.
Strukturētas atmiņas un zināšanu grafiku spēks
Tradicionālais zināšanu grafiks (RAG) bieži balstās uz vektoru līdzību, kas būtībā nozīmē “atrast tekstu, kas izklausās šādi”. Taču uzņēmuma līmeņa aģentiem ar to bieži vien nepietiek, jo tiem trūkst situācijas izpratnes . Tāpēc zināšanu grafiki maina spēles noteikumus. Kartējot entītijas un to attiecības (piemēram, “Pakalpojums A ir atkarīgs no pakalpojuma B”), aģents var veikt vairāku lēcienu spriešanu , šķērsojot grafiku, lai atrastu problēmas pamatcēloni, nevis tikai minot, pamatojoties uz atslēgvārdu atbilstībām.
Strukturētu izvades datu integrēšana arī palīdz sakārtot ciklu. Piespiežot modeli izvadīt JSON vai noteiktas shēmas, jūs varat šos strukturētos datus atgriezt nākamā soļa kontekstā bez sarunvalodas liekvārdības. Tas ļauj marķieru budžetam koncentrēties uz loģiku, nevis pieklājību vai liekvārdiem.
Praktiskā ieviešana un darbplūsmas izstrāde
Lai to ieviestu praksē, ir jāpāriet no uz modeli orientētas domāšanas uz arhitektūru orientētu domāšanu. Vispirms jādefinē minimāli dzīvotspējīgais konteksts (MVC) : absolūti mazākais informācijas apjoms, kas modelim nepieciešams, lai tas veiksmīgi darbotos. Tas parasti ietver lietotāja mērķi, saspiestu atmiņas kopsavilkumu, tikai nepieciešamās rīku definīcijas un dažus augstas kvalitātes piemērus (dažu mēģinājumu uzvednes).
Izmantojot orķestrācijas ietvarus, piemēram, LangGraph un Python, izstrādātāji var izveidot uz notikumiem balstītas darbplūsmas . Vienas milzīgas uzvednes vietā tiek veidota virkne mezglu, kur katram solim ir specializēts konteksts. Piemēram, mezglam “Meklēšanas plānotājs” ir nepieciešams tikai vaicājums un pieejamie meklēšanas rīki, savukārt mezglam “Ziņojumu ģenerators” ir nepieciešami apkopotie rezultāti un formatēšanas vadlīnijas. Šī stratēģiskā izolācija novērš halucinācijas un nodrošina, ka aģents turpina darbu uz pareizā ceļa.
Mākslīgā intelekta inženiera mainīgās prasmes
Mākslīgā intelekta izstrādātāja loma mainās. Vairs nav runa par "čukstēšanu", kas zina pareizos atslēgvārdus, bet gan par sistēmas arhitekta darbu . Lai apgūtu šo jomu, ir nepieciešams grafu modelēšanas, izguves optimizācijas un dziļas izpratnes apvienojums par to, kā transformatori apstrādā informāciju. Nākotnes mākslīgā intelekta lietojumprogrammu priekšrocība nebūs pats modelis, jo tie kļūst par komercializācijām, bet gan patentēti konteksta cauruļvadi , kas padara aģentu uzticamu sarežģītā, reālās pasaules vidē.
Uzticamas mākslīgā intelekta sistēmas izveide galu galā nozīmē konteksta loga apstrādi kā ierobežotu un vērtīgu resursu . Apvienojot dinamisko izgūšanu, strukturētu atmiņu un inteliģentu saspiešanu, jūs varat pārvērst vispārīgu tiesību zinātņu palīgu (LLM) par precīzu rīku, kas precīzi saprot, kur tas atrodas un kas tam ir jādara. Virzība uz konteksta inženieriju nodrošina, ka, modeļiem kļūstot jaudīgākiem, mūsu spēja tos vadīt saglabājas precīza, mērogojama un, galvenais, balstīta uz faktisko realitāti.
