Використовуйте інженерію запитів (prompt engineering) для експериментів; використовуйте контекстну інженерію (context engineering) для виробничих систем, що вимагають точності та узгодженості
Оскільки інтеграція штучного інтелекту стає стандартом у сучасних додатках, розробники стикаються з дуже важливим рішенням: як ефективно взаємодіяти з великими мовними моделями (LLM), щоб отримати надійні та точні результати? Відповідь полягає в розумінні двох різних, але часто плутаних підходів: інженерія запитів та контекстна інженерія.
Хоча ці терміни часто використовуються як взаємозамінні, вони представляють принципово різні стратегії роботи з системами штучного інтелекту. Розуміння їхніх відмінностей важливе для створення надійних та готових до виробництва додатків, які ефективно використовують LLM.
Що таке інженерія запитів?
Інженерія запитів зосереджена на створенні правильних інструкцій або вхідних даних для взаємодії з моделлю LLM та досягнення результатів. Це мистецтво знайти оптимальний спосіб формулювання вашого запиту для отримання бажаного результату.
Характеристики інженерії запитів:
- Інструкції: чіткі та конкретні інструкції, що надаються в запиті
- Приклади: може використовувати навчання з кількох спроб з прикладами, вбудованими в запит
- Без збереження стану: кожна взаємодія є незалежною
- Використання токенів: може споживати значну кількість токенів для складних завдань
Приклад підходу, що використовує лише запити:
Припустимо, користувач хоче спланувати подорож і хотів би знати всю інформацію про варіанти подорожей у межах заданого бюджету.
Запит користувача до Моделі: «Я хочу спланувати 2-тижневу відпустку в Європі за 3000 доларів».
Результат:
Кожна взаємодія починається з нуля. Штучний інтелект повинен повністю покладатися на приклади та правила, наведені в запиті, що призводить до загальних відповідей, які не враховують поточні ціни, сезонну доступність або умови подорожей у режимі реального часу. Оскільки система не знає користувача, його вподобання, погоду та інші фактори, було б важко отримати бажану відповідь, яка б відповідала смакам користувача.
Коли використовувати інженерію запитів:
- Прості, спеціальні завдання.
- Швидке створення прототипів та експерименти.
- Креативні або завдання з відкритим кінцем.
- Коли не потрібні зовнішні дані.
- Обмежені вимоги до контексту.
Що таке контекстна інженерія?
Контекстна інженерія зосереджена на наданні LLM відповідних зовнішніх знань/даних для обґрунтування своїх відповідей. Замість того, щоб покладатися виключно на інструкції, вона наголошує на створенні багатого контекстного середовища навколо запиту.
Характеристики контекстної інженерії:
- Дані: можна використовувати зовнішні бази знань, бази даних та API.
- Контекстна: надає відповідну довідкову інформацію.
- Зберігає стан: може підтримувати контекст під час взаємодій.
- Масштабована: більш ефективна для складних, наукоємних завдань.
Приклад контекстного підходу:
Використовуючи той самий приклад подорожі, припустимо, що користувач хоче спланувати поїздку та хотів би побачити всі варіанти подорожей у межах заданого бюджету.
Запит користувача до Моделі: «Я хочу спланувати 2-тижневу відпустку в Європі за 3000 доларів»
Наданий контекст:
Система використовує профіль користувача для збору основної інформації про користувача, включаючи мову та місцезнаходження, чи є якісь попередні поїздки, пов’язані з користувачем, та його вподобання щодо подорожей. Система може використовувати дані API погоди. Поряд з цим, система може використовувати інформацію календаря про майбутні свята та рекомендації щодо подорожей (якщо такі є). Інформація про рейси та ціни можуть бути доступні в іншому API.
Результат:
У цьому випадку LLM може надавати персоналізовані рекомендації на основі уподобань та історії користувача, погоди та інших факторів, а не загальних порад. Результат у цьому сценарії буде набагато ближчим до вподобань користувача та більш реалістичним.
Коли використовувати контекстну інженерію:
- Науковомісткі програми.
- Корпоративні системи з існуючими даними.
- Коли точність та узгодженість є критично важливими.
- Багатосторонні розмови.
- Доменно-орієнтовані програми.
Порівняльний аналіз
| Аспект | Інженерія запитів | Контекстна інженерія |
Складність | Низька – просто створює запити | Висока – вимагає інфраструктури даних |
Використання токенів | Високе – приклади в кожному запиті | Низьке – контекст отримується динамічно |
Узгодженість | Змінна – залежить від якості запиту | Висока – використовує дані |
Масштабованість | Низька – запити стають громіздкими | Висока – масштабується з якістю даних |
Тенденції та міркування
У галузі спостерігається тенденція до контекстної інженерії для виробничих систем через:
- Надійність: Отримані результати є більш узгодженими, оскільки вони базуються на фактичних даних. Обґрунтування відповідей за допомогою даних може зменшити галюцинації. Вихідні дані можна простежити до їхнього вихідного контексту, а отже, вони також забезпечують якість та прозорість, необхідні для корпоративних додатків.
- Масштабованість: Корпоративні додатки мають великий обсяг даних, і належне використання контексту може допомогти в масштабуванні. Можуть існувати різні стратегії використання контексту, такі як розподіл контексту між вузлами на основі географії або інших шаблонів. Оптимізація продуктивності за допомогою пакетної обробки, асинхронних операцій та балансування навантаження гарантує, що система може підтримувати швидкість реагування в масштабі.
- Підтримка: Контексти є динамічними, тому їх можна оновлювати легше, ніж підказки. Архітектура дозволяє оновлювати контекст незалежно, що дозволяє швидше виконувати ітерації та тестування.
- Економічна ефективність: Контекстна інженерія забезпечує більш передбачуване використання токенів при використанні в масштабі. Набагато легше вимірювати та прогнозувати моделі зростання. Це дозволяє організаціям контролювати свої операційні витрати.
Висновок
Як інженерія запитів, так і контекстна інженерія мають своє місце в розробці штучного інтелекту. Інженерія запитів чудово підходить для швидкого прототипування та творчих завдань, тоді як контекстна інженерія забезпечує основу для надійних, готових до виробництва додатків.
Головне ‒ зрозуміти, коли використовувати кожен підхід і як ефективно їх поєднувати. Оскільки штучний інтелект стає все більш інтегрованим у нашу розробку, оволодіння обома методами буде важливим для створення додатків, які є не просто функціональними, але й справді надійними.
Розробникам зі сфери штучного інтелекту, слід почати з інженерії запитів, щоб зрозуміти основи, а потім перейти до контекстної інженерії, коли додатки зростатимуть у складності та вимогах.