Чому ваш AI здається розсіяним? Секрет криється в контексті
Пам’ятаєте, як у дитинстві намагалися пояснити бабусі, як працює новий гаджет? Спочатку – розгублений погляд, потім – безліч питань, а врешті-решт вона просто кивала: “Так, внучку, молодець”. З AI часто буває так само. Ми ставимо завдання, а він видає щось таке, що змушує нас задуматися: “Невже він не розуміє, що я хочу?”
Минулого тижня мій друг-розробник влучно зауважив: “Найбільша проблема з AI – це не стільки його можливості, скільки здатність правильно зрозуміти завдання”. І я погодилась – все залежить від контексту.
У цьому відео Nate, досвідчений будівельник AI-автоматизацій, розкриває шість ключових уроків, винесених ним після створення понад 200 AI-систем. Це не суха теорія, а практичні поради, які допоможуть зробити AI-помічника справді розумним.
Контекстна інженерія: мистецтво “підготовки” AI
Уявіть іспит, де замість тижня зубріння у вас є чіткий чит-лист з найважливішими формулами. Контекстна інженерія – це створення такого “чит-листа” для AI. Це мистецтво динамічного забезпечення агента релевантною інформацією.
На відміну від простого prompt-інжинірингу, тут агент отримує системні підказки, розуміє наявні інструменти і самостійно обирає джерела для найточнішої відповіді. Без контексту AI стає подібним до людини з миттєвою амнезією – він забуває все одразу після розмови.
Архітектура AI-пам’яті: три рівні інтелекту
Люди запам’ятовують по-різному: є робоча, короткочасна і довготривала пам’ять. У AI-агентів схожа система:
- Робоча пам’ять: Безпосередня обробка поточного запиту
- Короткочасна пам’ять: Історія розмови в межах “контекстного вікна”
- Довготривала пам’ять: Постійні знання між сесіями
Правильно налаштована пам’ять дозволяє агенту пам’ятати вподобання, контекст попередніх взаємодій, роблячи спілкування природнішим.
RAG і цифрові інструменти: розширення можливостей AI
RAG (Retrieval-Augmented Generation) – технологія, що дозволяє агенту шукати інформацію в зовнішніх джерелах: базах даних, API, CRM-системах. “Тули” (інструменти) надають змогу агенту взаємодіяти з цими джерелами – надсилати листи, переглядати календар тощо.
Чанкінг і підсумовування: ефективна обробка інформації
Чанкінг розбиває великі документи на менші частини для ефективної обробки. Підсумовування стискає обсяги інформації до лаконічних висновків, прискорюючи роботу AI.
Принципи контекстної інженерії
Ключові поради від Nate:
- Плануйте систему, визначивши кінцеву мету
- Продумайте pipeline обробки даних
- Забезпечте точність інформаційних джерел
- Оптимізуйте контекстне вікно
- Спеціалізуйте AI для конкретних завдань
Висновок: AI потребує контексту
Контекстна інженерія – це мистецтво створення AI-систем, які дійсно розуміють запити. Експериментуйте, вчіться і пам’ятайте: правильний контекст перетворює AI на потужного помічника.
Хочете дізнатися більше?
- Відео Nate
- Спільноти розробників
- Агентство True Horizon
Ваш AI не такий вже й розсіяний – просто дайте йому контекст!
