Το νέο skill στην τεχνητή νοημοσύνη είναι το Context Engineering
Το Context Engineering ξεπερνά το απλό γράψιμο καλών prompts. Σχεδιάζει δυναμικά συστήματα που δίνουν στο LLM τη σωστή πληροφορία τα σωστά εργαλεία και τη σωστή μορφή την κατάλληλη στιγμή. Έτσι οι πράκτορες AI γίνονται χρήσιμοι αξιόπιστοι και μετρήσιμοι.
Για χρόνια το ενδιαφέρον ήταν στο prompt engineering. Τα prompts έχουν ρόλο αλλά από μόνα τους δεν αρκούν για πράκτορες AI που λύνουν πραγματικά προβλήματα. Το Context Engineering βλέπει το σύνολο. Από πού αντλείται το περιεχόμενο πώς διαλέγονται τα εργαλεία τι μνήμη κρατά το σύστημα ποιο είναι το format της απάντησης και πώς μετράμε ποιότητα και ασφάλεια.
Τι είναι το Context Engineering
- Σύστημα οδηγιών σαφές system prompt με ρόλο στόχους και όρια
- Επιμελημένο περιεχόμενο ανάκτηση γνώσης από βάσεις εγγράφων και πηγές με αξιοπιστία μέσω RAG
- Εργαλειοθήκη καθορισμός εργαλείων και function calling για πράξεις αναζητήσεις και ενέργειες
- Μνήμη βραχυπρόθεσμη και μακροπρόθεσμη με embeddings ώστε ο πράκτορας να μαθαίνει από το ιστορικό
- Μορφότυπα λήψη και παραγωγή σε JSON ή άλλα schemas για σταθερή ενσωμάτωση
- Φρουροί κανόνες ασφάλειας πολιτικές και έλεγχοι περιεχομένου που προλαβαίνουν λάθη
- Παρατηρησιμότητα logs μετρήσεις και αναπαραγωγή συνεδριών για γρήγορη βελτίωση
Γιατί υπερτερεί από το prompt engineering
- Μειώνει παραισθήσεις γιατί το μοντέλο στηρίζεται σε επιβεβαιωμένες πηγές
- Κλιμακώνει σε παραγωγή με σταθερά formats που διαβάζουν εφαρμογές
- Δίνει μετρήσιμη απόδοση με στόχους χρόνου ακρίβειας και πληρότητας
- Επιτρέπει εξειδίκευση ανά ρόλο διαδικασία και κλάδο
Βασικά δομικά στοιχεία ενός πράκτορα με Context Engineering
- Knowledge graph και αποθήκη εγγράφων πηγές με metadata εκδόσεις και δικαιώματα
- Retrieval αναζήτηση με embeddings φίλτρα και αξιολόγηση σχετικότητας
- Tool routing λογική που αποφασίζει πότε θα χρησιμοποιηθεί εργαλείο αντί για καθαρό κείμενο
- Planner σχεδιάζει βήματα όταν η εργασία είναι σύνθετη και απαιτεί πολλαπλές κλήσεις
- Reasoning trace ορατή πορεία αποφάσεων για έλεγχο και debugging
- Output schema ορισμός πεδίων και επικύρωση για σταθερές απαντήσεις
Πλαίσιο αξιολόγησης και ασφάλειας
- Ακρίβεια σύγκριση με ground truth ή με κριτές για σημαντικά σενάρια
- Πληρότητα καλύφθηκαν όλα τα ζητούμενα με τεκμηρίωση πηγών
- Χρόνος απόκρισης στόχοι latency ανά χρήση
- Συμμόρφωση κανόνες δεδομένων και πολιτικές πρόσβασης
- Guardrails απαγορευμένα μοτίβα ανίχνευση ευαίσθητου περιεχομένου και ασφαλείς εναλλακτικές
Πώς εφαρμόζεται σε πέντε βήματα
- Ορισμός στόχων τι ενέργεια θέλουμε να πετύχει ο πράκτορας και με ποια ποιότητα
- Χαρτογράφηση γνώσης συλλογή επιμέλεια και ευρετηρίαση περιεχομένου με metadata
- Σχεδίαση εργαλείων function calling εξωτερικές υπηρεσίες και κανόνες δρομολόγησης
- Σχήματα εισόδου εξόδου JSON schemas επικύρωση και χειρισμός λαθών
- Παρατήρηση και βελτίωση καταγραφή συνεδριών αξιολόγηση και συνεχείς αναθεωρήσεις
Με τι μετράμε την επιτυχία
- Accuracy ποσοστό σωστών απαντήσεων σε κρίσιμα σενάρια
- Coverage ολοκλήρωση εργασιών χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση
- Latency χρόνος από αίτημα σε έγκυρη απάντηση
- Consistency σταθερότητα format με ποσοστό ορθής επικύρωσης
- Safety ποσοστό αποκρούσεων σε μη ασφαλή αιτήματα
Συχνές ενστάσεις και πώς απαντάμε
Συχνές ερωτήσεις
Ποια είναι η διαφορά με το prompt engineering
Το prompt engineering βελτιώνει τη διατύπωση. Το Context Engineering σχεδιάζει το σύστημα γύρω από το LLM με πηγές εργαλεία μορφές και έλεγχο.
Χρειάζεται πάντα vector database
Σε μικρά domains ίσως όχι. Σε παραγωγή με πολύ περιεχόμενο τα embeddings και η αναζήτηση βελτιώνουν ακρίβεια και κλιμάκωση.
Πώς ξεκινάω πρακτικά
Ορίστε μία χρήση χαμηλού ρίσκου μαζέψτε πηγές φτιάξτε schema και προσθέστε εργαλεία μόνο όπου φέρνουν αξία. Μετρήστε και επαναλάβετε.
Θέλετε πράκτορες AI που λύνουν δουλειά και όχι απλά ωραίες απαντήσεις. Σχεδιάζουμε μαζί Context Engineering με πηγές εργαλεία σχήματα και μετρήσεις ώστε η τεχνητή νοημοσύνη να αποδίδει υπεύθυνα.
Ζήτησε αξιολόγηση AI έργου