理解AI系统中的语境工程的兴起

NEW

理解AI系统中的语境工程的兴起 - Blockchain.News

随着人工智能的不断发展，语境工程的概念已成为动态AI系统开发中的一个关键组件。据LangChain博客称，语境工程涉及创建能够提供适当信息和工具的系统，以合适的格式使大语言模型 (LLM) 能够有效地执行任务。

什么是语境工程？

语境工程被定义为构建动态系统的过程，这些系统能够向LLM提供必要的信息和工具，确保其合理地完成任务。与静态提示不同，这种方法涉及从多个来源获取语境，包括开发人员、用户和外部数据，以构建一个全面而动态的提示。

有效的语境工程不仅需要正确的信息，还需要正确的工具。这些工具可能包括查找附加信息的机制或执行特定操作的功能，从而使LLM可以完成其单独无法完成的任务。此外，提供信息和工具的格式也至关重要，因为这会影响LLM解释和利用它们的能力。

随着AI应用程序变得越来越复杂，语境工程的重要性不断增加。当LLM或代理系统失败时，通常是由于缺乏适当的语境而不是模型本身的内在缺陷。随着AI模型的改进，对准确和结构化语境的需求变得更加突出，因为它显著影响了模型的表现。

提供结构化语境而不是依赖巧妙措辞的提示，现在被认为对AI系统更有利。这一转变凸显了语境工程作为AI工程师技能的重要性，强调了与AI模型进行完整而结构化沟通的必要性。

提示工程专注于制作特定输入以引发所需的响应，而语境工程则包含更广泛的方法。它涉及组装动态输入和指令集，以确保LLM能够应对复杂任务。这包括AI应该如何表现的核心指令，使其成为语境和提示工程的混合体。

LangChain已开发出LangGraph和LangSmith等工具以促进语境工程。LangGraph允许开发人员控制AI操作的各个方面，从而实现精确的语境传达。LangSmith则帮助追踪代理调用，提供数据流见解，并帮助识别语境提供中的潜在改进领域。

总之，语境工程是开发有效AI系统的一个重要组件。随着AI的不断进步，语境工程在确保AI可靠和准确性能方面的作用将愈加重要。

Image source: Shutterstock