Inženjering Konteksta: Ključ za Razvijanje Sposobnih AI Agenta

Table of Contents

1. Ključne Tačke
2. Uvod
3. Razvoj Inženjeringa Konteksta
4. Preuzimanje Konteksta i Agenti
5. Inženjering Konteksta za Dugoročne Zadate
6. Često Postavljana Pitanja (FAQ)

Ključne Tačke

• Inženjering konteksta fokusira se na optimizaciju upotrebe tokena u velikim jezičkim modelima (LLMs) kako bi se postiglo željeno ponašanje.
• Ova disciplina uključuje strategije za kuriranje i održavanje optimalnog skupa informacija tokom inferencije LLM-a.
• Efikasno upravljanje kontekstom može značajno poboljšati performanse AI agenata, posebno u zadacima koji zahtevaju dugotrajnu koherentnost i kontekst.

Uvod

U poslednjih nekoliko godina, fokus na inženjering zahteva (prompt engineering) u primenjenoj veštačkoj inteligenciji je bio veoma intenzivan. Međutim, sada se sve više ističe novi termin: inženjering konteksta. Ova nova disciplina predstavlja napredak u vezi s načinom na koji razvijamo AI agente, prelazeći sa strogih pravila formulisanja zahteva ka širem razumevanju optimalne konfiguracije konteksta koja je potrebna za postizanje željenih rezultata.

Kontekst se odnosi na skup tokena koji se koriste pri uzorkovanju iz velikog jezičkog modela. Inženjering konteksta obuhvata izazov optimizacije upotrebe ovih tokena, uzimajući u obzir inherentne restrikcije LLM-a, kako bi se dosledno postigao željeni ishod. U ovom članku će biti istraženi principi inženjeringa konteksta, njegove primene, tehniku preuzimanja konteksta u radu i strategije za dugoročne zadatke, kao i konkretni primeri kojima ćemo ilustrovati kako se ovi koncepti mogu primeniti u praksi.

Razvoj Inženjeringa Konteksta

Inženjering konteksta se prirodno razvija iz inženjeringa zahteva. Dok je inženjering zahteva fokusiran na vještinu pisanja i organizacije uputstava za optimalne rezultate, inženjering konteksta uključuje strategije za kuriranje i održavanje optimalnog skupa informacija tokom procesa inferencije. Sa vremenom, kako se modeli razvijaju i postaju sposobniji, potreba za razumevanjem celine konteksta raste, a inženjeri moraju razmisliti o svim relevantnim faktorima koji obuhvataju sistemske instrukcije, alate, istoriciranje poruka i druge izvore informacija.

Važnost Inženjeringa Konteksta

Jedan od ključnih problema sa kojima se suočavaju LLM-ovi jeste fenomen poznat kao context rot. Kako se broj tokena u kontekstu povećava, sposobnost modela da tačno pozove informacije iz tog konteksta opada. Ovaj fenomen ukazuje na to da kontekst mora biti tretiran kao ograničen resurs sa opadajućim maržama. Umesto da povećavaju složenost, inženjeri treba da osmisle efikasne strategije koje omogućavaju visoku preciznost i korišćenje manjeg broja informacija.

Anatomija Efikasnog Konteksta

Kada govorimo o inženjeringu konteksta, važno je pronaći najmanji mogući set visoko-signalnih tokena koji maksimalno povećava verovatnoću postizanja željenog ishoda. Ključni elementi uključuju:

• Sistematski zahtevi: Ovi zahtevi treba da budu jasni i direktni, koristeći jednostavan jezik koji se obraća pravim aspektima agenta. Balansiranje između previše detaljnih i potpuno opštih smernica je kritična tačka u razvoju.
• Alati: Alati omogućavaju agentima da komuniciraju sa okruženjem i dodaju nove kontekste dok rade. Dobro osmišljeni alati smanjuju preklapanje funkcionalnosti i doprinose efikasnosti.
• Primjeri: Uključivanje primera kao tehnika poznata kao "few-shot prompting" od velike je pomoći. Među njima je važno odabrati raznolike primere koji efikasno prikazuju očekivano ponašanje agenta.

Uz sveže pristupe i pažljivo konstruisane sisteme, inženjering konteksta omogućava izgradnju sposobnijih AI agenata koji mogu obavljati kompleksne zadatke sa višim nivoom autonomije i preciznosti.

Preuzimanje Konteksta i Agenti

Preuzimanje konteksta je ključni aspekt za efikasne AI agente. S pojavom novih pristupa, sve više se koriste strategije "just in time" preuzimanja kako bi se dinamički učitavale informacije u kontekst tokom rada. Ova tehnika omogućava agentima da zadrže efikasnost bez potrebe za memorisanjem velikog volumena podataka unapred.

Na primer, platforma kao Claude Code koristi ovaj pristup za obradu velikih količina podataka bez potrebe za učitavanjem svih objekata u kontekstu. Ovo imitira ljudsku kogniciju, gde se informacije ne pamte u cijelosti, već se koristi sistem organizacije i indeksiranja za pronalaženje relevantnog sadržaja na zahtev.

Inženjering Konteksta za Dugoročne Zadate

Za zadatke koji zahtevaju održavanje koherencije i ciljno usmereno ponašanje tokom dugih perioda, kao što su migracije velikih kodnih baza ili sveobuhvatni istraživački projekti, agenti moraju primeniti specijalizovane tehnike koje prevazilaze ograničenja kontekstualnog okvira.

Kompaktibilnost

Kompaktibilnost se koristi za sumarizaciju razgovora blizu granice kontekstualnog prozora kako bi se započeo novi kontekstualni okvir. Ova praksa omogućava agenu da nastavi rad bez gubitka važnih informacija i smanjuje rizik od kontekstualne konfuzije.

Strukturalno Beleženje

Ova tehnika, poznata kao agentna memorija, uključuje redovno beleženje napomena koje se čuvaju van kontekstualnog prozora. Ove beleške se kasnije mogu koristiti za obnavljanje važnih informacija tokom trajanja zadatka.

Arhitekture Pod-agent

Umesto da jedan agent održava stanje tokom celog projekta, koristi se više pod-agenta koji se fokusiraju na specifične zadatke. Ova strategija omogućava jasnu podelu posla, pri čemu glavni agent može efikasno koordinirati i analizirati rezultate.

Često Postavljana Pitanja (FAQ)

1. Šta je inženjering konteksta?

Inženjering konteksta je metodološki pristup koji se fokusira na optimizaciju informacije koja se koristi u velikim jezičkim modelima (LLMs) kako bi se postiglo željeno ponašanje. To uključuje kuriranje i održavanje optimalnog skupa informacija prilikom inferenciranja.

2. Kako se inženjering konteksta razlikuje od inženjeringa zahteva?

Dok se inženjering zahteva odnosi na pisanje i organizaciju uputstava za model, inženjering konteksta se fokusira na to kako se te informacije koriste u kretanju kroz proces inferencije kao celina.

3. Koje su tehnike korišćene u inženjeringu konteksta?

Tehnike uključuju sistematske zahteve, korišćenje alata, strategije preuzimanja informacija "just in time", itd. Sve te strategije doprinose efikasnijem radu AI agenta.

4. Kako se kompaktnost koristi u inženjeringu konteksta?

Kompaktibilnost se koristi za rekapitulaciju razgovora kada se dostigne granica kontekstualnog prozora, omogućavajući agentu da nastavi rad sa sažetim informacijama bez gubitka važnosti.

5. Da li AI agenti mogu raditi autonomno?

Da, uz adekvatno inženjering konteksta, AI agenti mogu raditi autonomno koristeći alate i informacije u svom okruženju, omogućavajući im da efikasno upravljaju kompleksnim zadacima.

Ovaj pregled inženjeringa konteksta pokazuje da efikasno upravljanje informacijama i kontekstom predstavlja suštinsku promenu u načinu na koji se razvijaju sposobni AI agenti. Sa svakim novim napretkom, strategije inženjeringa konteksta će se nastaviti usavršavati, a AI agenti će postajati sve sposobniji i autonomniji u svojim delatnostima.