Ingegneria del Contesto: Guida Completa

L’ingegneria del contesto rappresenta un cambiamento significativo nell’intelligenza artificiale, allontanandosi dai singoli prompt e orientandosi verso la costruzione di ecosistemi informativi completi attorno ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Man mano che le applicazioni di IA si evolvono da chatbot di base ad agenti sofisticati in grado di eseguire attività complesse e multi-step, la qualità degli output del modello dipende sempre più dalle informazioni fornite. Pertanto, l’ingegneria del contesto è diventata essenziale per la creazione di applicazioni di IA affidabili e potenti che offrono esperienze utente eccezionali.

Il Cambio di Paradigma: Dai Prompt ai Sistemi

L’attenzione si sta spostando dalla creazione di singoli prompt alla costruzione sistematica di un ecosistema informativo completo attorno ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Man mano che le applicazioni di IA si evolvono da semplici chatbot ad agenti intelligenti in grado di eseguire attività complesse e multi-step, la qualità dell’output del modello diventa sempre più dipendente dalla qualità delle informazioni fornite. I leader del settore e i ricercatori di IA riconoscono l’importanza di questo cambiamento, sottolineando la necessità di fornire agli LLM un contesto completo per risolvere efficacemente le attività. L’ingegneria del contesto implica l’arte e la scienza di riempire la finestra di contesto con le informazioni giuste, consentendo ai modelli di prendere decisioni accurate.

L’argomento centrale è che il fallimento della maggior parte degli agenti intelligenti deriva dalla carenza di contesto piuttosto che dal fallimento del modello. Questa affermazione ridefinisce la sfida principale dell’ingegneria dell’IA, spostando l’attenzione dalla messa a punto del modello allo sviluppo di sistemi di supporto delle informazioni. Comprendere e padroneggiare l’ingegneria del contesto è diventato un prerequisito per la creazione di applicazioni di IA affidabili e robuste.

Definizione di Ingegneria del Contesto

L’ingegneria del contesto non è solo una versione migliorata dell’ingegneria del prompt; è una disciplina ingegneristica unica a livello di sistema focalizzata sulla creazione di un sistema di fornitura di informazioni dinamico, piuttosto che sulla semplice ottimizzazione dell’input di testo.

L’ingegneria del contesto può essere definita come una disciplina ingegneristica focalizzata sulla progettazione e costruzione di sistemi dinamici che forniscono agli LLM le informazioni e gli strumenti necessari per completare le attività correttamente, nel formato giusto e al momento giusto.

Componenti chiave:

• “Progettazione e costruzione di sistemi dinamici”: Ciò sottolinea che l’ingegneria del contesto è un’attività ingegneristica, focalizzata sull’architettura del sistema piuttosto che sulla semplice formulazione. Il contesto è l’output di un sistema che viene eseguito prima della chiamata LLM principale. Gli ingegneri devono costruire pipeline di dati, moduli di memoria e meccanismi di recupero delle informazioni per preparare la memoria di lavoro dell’LLM.
• “Informazioni e strumenti corretti”: Comprende fatti, dati, contenuto della knowledge base (tramite RAG) e preferenzedell’utente. Gli strumenti si riferiscono a funzionalità come interfacce API, funzioni o query di database. Fornire sia conoscenza che capacità è fondamentale per attività complesse.
• “Formato corretto, al momento giusto”: Evidenzia l’importanza della presentazione e della tempistica delle informazioni. Un riepilogo conciso è spesso migliore dei dati grezzi e uno schema di strumenti chiaro è più efficace di istruzioni vaghe. Fornire il contesto su richiesta è fondamentale per evitare di distrarre il modello con informazioni irrilevanti.
• “Completare l’attività in modo affidabile”: Questo è l’obiettivo finale dell’ingegneria del contesto. Trasforma le applicazioni di IA in sistemi affidabili in grado di produrre costantemente output di alta qualità. Con una gestione precisa del contesto, gli output diventano più coerenti, riducono le allucinazioni e supportano flussi di lavoro di agenti intelligenti complessi e a ciclo lungo.

L’Evoluzione dall’Ingegneria del Prompt all’Ingegneria del Contesto

Mentre sia l’ingegneria del contesto che l’ingegneria del prompt mirano a ottimizzare l’output dell’LLM, differiscono per ambito, natura e obiettivi. Un confronto a livello di sistema evidenzia queste differenze:

• Ambito: L’ingegneria del prompt si concentra sull’ottimizzazione di singole interazioni o stringhe di testo, mentre l’ingegneria del contesto si concentra sull’intero ecosistema informativo, coprendo l’intero ciclo di vita dell’attività.
• Dinamismo: I prompt sono solitamente statici, mentre il contesto viene generato dinamicamente in base all’attività e si evolve durante l’interazione.
• Composizione dell’input: Gli ingegneri del prompt costruiscono input attorno alle query degli utenti, mentre gli ingegneri del contesto considerano le query degli utenti solo una parte di un più ampio "pacchetto di contesto" che include istruzioni di sistema, documenti recuperati, output degli strumenti e cronologia delle conversazioni.
• Analogia: Se i prompt sono come una singola riga in un’opera teatrale, il contesto è l’intero set, la storia di sfondo e la sceneggiatura del film, che insieme forniscono profondità e significato.

La tabella seguente confronta ulteriormente i due:

Ingegneria del Prompt vs. Ingegneria del Contesto

Ridefinire l’Ingegneria dell’IA

Questo passaggio dall’ingegneria del prompt all’ingegneria del contesto rimodella il ruolo degli ingegneri dell’IA. L’ingegneria del prompt si concentra sulla perfezione delle stringhe di input, richiedendo competenze in linguistica e logica. Tuttavia, quando l’attività diventa la costruzione di sistemi che assemblano dinamicamente questi input da database, API e memoria, le competenze principali si spostano sull’ingegneria del software e sull’architettura del sistema.

Framework come LangChain e LlamaIndex sono popolari perché supportano l’ingegneria del contesto, offrendo modelli architetturali per la costruzione di sistemi di assemblaggio di contesti dinamici, come catene, grafi e agenti.

L’ascesa dell’ingegneria del contesto segna un cambiamento nello sviluppo dell’IA da un campo di nicchia incentrato sul modello a una disciplina di ingegneria del software tradizionale. La sfida principale non è solo il modello stesso, ma l’intero stack di applicazioni costruito attorno ad esso.

Contesto: Dissezione e Principi

Questa sezione descrive in dettaglio i componenti del “contesto” e delinea i principi per una gestione efficace.

Decostruire la Finestra di Contesto

La finestra di contesto è il totale delle informazioni che il modello può “vedere” o “ricordare” quando genera una risposta. Un “pacchetto di contesto” completo è la somma di tutte le informazioni fornite.

• Istruzioni/Prompt di sistema: Questo livello di base definisce il comportamento del modello, impostando il suo ruolo, stile, regole, vincoli e obiettivi.
• Prompt utente: La domanda diretta o l’istruzione dell’attività che innesca l’agente intelligente.
• Cronologia delle conversazioni/Memoria a breve termine: Gli scambi precedenti forniscono un contesto diretto, gestito tramite pruning o riepilogo a causa delle limitazioni della finestra di contesto.
• Memoria a lungo termine: Una knowledge base persistente che registra le informazioni apprese dalle interazioni, come le preferenze dell’utente, i riepiloghi dei progetti o i fatti esplicitamente detti da ricordare.
• Informazioni recuperate/RAG: Per superare il cutoff della conoscenza e garantire risposte basate sui fatti, il sistema recupera dinamicamente informazioni rilevanti da fonti di conoscenza esterne.
• Strumenti disponibili: Definisce gli schemi e le descrizioni delle funzioni richiamabili o degli strumenti integrati, dando al modello il potere di agire, non solo di sapere.
• Output degli strumenti: I risultati delle chiamate agli strumenti devono essere re-iniettati nel contesto affinché il modello li utilizzi nel ragionamento e nelle azioni successive.
• Schema di output strutturato: Definisce il formato di output previsto (come JSON Schema) per guidare risultati strutturati e prevedibili.

Il Framework “LLM come Sistema Operativo”

Questa analogia fornisce un solido framework teorico per comprendere e praticare la gestione del contesto.

• LLM come CPU, Finestra di contesto come RAM: Questa analogia posiziona la finestra di contesto come una risorsa limitata e preziosa. L’ingegneria del contesto è come la gestione del sistema operativo, caricando in modo efficiente le informazioni giuste al momento giusto nella memoria di lavoro.

• Contesto Kernel vs. Contesto Utente: Questo framework divide il contesto in due livelli; simileallo spazio del kernel e allo spazio utente.

  • Contesto Kernel: Rappresenta lo stato gestito, variabile e persistente dell’agente intelligente. Include blocchi di memoria core e file system che l’LLM può osservare, ma modificare solo tramite "chiamate di sistema" controllate.
  • Contesto Utente: Rappresenta lo "spazio utente" o il buffer dei messaggi, in cui si verificano interazioni dinamiche. Include messaggi utente, risposte dell’assistente e chiamate a strumenti "programma utente" non privilegiati.

• Chiamate di sistema e Strumenti personalizzati: Questa distinzione chiarisce come l’agente interagisce con il suo stato interno e il mondo esterno. Le chiamate di sistema modificano il contesto del kernel, alterando lo stato persistente dell’agente, mentre gli strumenti personalizzati portano informazioni esterne nel contesto utente.

Principi Guida dell’Ingegneria del Contesto

Un’ingegneria del contesto efficace segue i principi fondamentali, derivati dai professionisti, per costruire sistemi di agenti intelligenti affidabili.

• Contesto Continuo e Completo: Conosciuto anche come "Vedi tutto," questo principio richiede che l’agente abbia accesso alla sua intera cronologia operativa, comprese le precedenti interazioni degli utenti, gli output delle chiamate agli strumenti, i processi di pensiero interni e i risultati intermedi.
• Evitare il Parallelismo Non Coordinato: Consentire a più sotto-agenti o sotto-attività di lavorare in parallelo senza un contesto condiviso e continuamente aggiornato porta quasi inevitabilmente a incoerenze nell’output, obiettivi contrastanti e fallimenti.
• Contesto Dinamico ed Evolutivo: Il contesto non dovrebbe essere un blocco di informazioni statico. Deve essere assemblato ed evoluto dinamicamente in base all’avanzamento dell’attività, acquisendo o aggiornando le informazioni in fase di runtime.
• Copertura contestuale completa: Il modello deve essere fornito con tutte le informazioni di cui potrebbe aver bisogno, non solo con l’ultima domanda dell’utente. L’intero pacchetto di input (istruzioni, dati, cronologia, ecc.) deve essere attentamente progettato.

Strategie di Gestione del Contesto:

Scrittura: Persistere il Contesto:

Ciò implica l’archiviazione delle informazioni oltre la finestra di contesto immediata per un uso futuro, costruendo le capacità di memoria dell’agente.

• Scratchpad: Utilizzato per archiviare la memoria a breve termine all’interno della sessione.
• Sistemi di memoria: Utilizzato per costruire la memoria a lungo termine tra le sessioni.

Selezione: Recupero del Contesto:

Ciò implica l’estrazione delle informazioni giuste dalla memoria esterna nella finestra di contesto al momento giusto.

• Selezione dalla Memoria/Scratchpad: L’agente deve essere in grado di interrogare efficacemente la sua memoria e i suoi scratchpad persistenti quando ha bisogno di richiamare la conoscenza passata.
• Selezione dagli Strumenti: Quando l’agente ha molti strumenti disponibili, è efficiente applicare tecniche RAG alle descrizioni degli strumenti stessi, recuperando e fornendo dinamicamente solo gli strumenti più rilevanti in base all’attività corrente.
• Selezione dalla Conoscenza: Questa è la funzione principale della Generazione Augmentata dal Recupero (RAG), acquisendo dinamicamente informazioni fattuali da knowledge base esterne per migliorare le capacità di risposta del modello.

Compressione: Ottimizzazione del Contesto:

Ciò implica la riduzione del numero di token utilizzati nel contesto mantenendo le informazioni core.

• Riepilogo: Utilizzo dell’LLM per riassumere lunghe cronologie di conversazioni, documenti o output di strumenti, estraendo informazioni chiave.
• Trimming: Utilizzo di regole euristiche per ridurre il contesto, come la semplice rimozione dei primi round di dialogo quando la cronologia delle conversazioni è troppo lunga.

Isolamento: Partizionamento del Contesto:

Ciò implica la scomposizione del contesto in parti diverse per migliorare la concentrazione del modello e gestire la complessità dell’attività.

• Sistemi multi-agente: Le attività di grandi dimensioni possono essere suddivise tra più sotto-agenti, ognuno con il proprio contesto, strumenti e istruzioni dedicati e isolati.
• Ambienti Sandboxed: Le operazioni che consumano un numero elevato di token possono essere eseguite in un ambiente isolato, restituendo solo i risultati chiave finali al contesto dell’LLM principale.

Architetture di Memoria Avanzate

La memoria è fondamentale per la costruzione di agenti intelligenti in grado di apprendere e adattarsi. I componenti chiave includono la memoria a breve termine tramite buffer di cronologia delle conversazioni e scratchpad e la memoria a lungo termine per la persistenza e la personalizzazione.

• Tecniche di implementazione:

  • Generazione automatizzata della memoria: Il sistema può generare e archiviare automaticamente le memorie in base alle interazioni degli utenti.
  • Meccanismi di riflessione: L’agente può autoriflettere sul proprio comportamento e sui propri risultati dopo aver completato le attività, sintetizzando le lezioni apprese in nuove memorie.
  • Riepilogo del dialogo: Riepiloga regolarmente le conversazioni passate e archivia i riepiloghi come parte della memoria a lungo termine.

• Memoria strutturata (Grafici di conoscenza temporale): Un’architettura di memoria più avanzata che memorizza non solo i fatti ma anche le relazioni tra i fatti e i timestamp per ogni informazione.

Generazione Augmentata dal Recupero (RAG): La Pietra Angolare dell’Ingegneria del Contesto

RAG è una tecnica core per la “selezione” della conoscenza esterna nell’ingegneria del contesto, che collega gli LLM a knowledge base esterne. Un tipico sistema RAG ha tre fasi:

1. Indicizzazione: I documenti sono suddivisi in blocchi semantici, quindi convertiti in vettori ad alta dimensione utilizzando un modello di embedding. Questi vettori e testi sorgente sono archiviati nel database vettoriale.
2. Recupero: L’utente converte una query in un vettore con lo stesso modello di embedding e cerca nel database vettoriale altri vettori vicini con query simili.
3. Generazione: Il sistema combina la query originale e i blocchi di testo correlati in un prompt, quindi lo invia all’LLM per generare una risposta adeguata.

Strategie Avanzate di Recupero e Ranking

L’architettura RAG di base spesso ha bisogno di strategie più complesse per migliorare la qualità del recupero nel mondo reale. La combinazione della ricerca semantica con gli indici di parole chiave e il ranking è fondamentale per migliorare la qualità della ricerca. Il recupero di informazioni contestuali di Anthropic migliorerà il contesto degli LLM.

• Ricerca ibrida: Combina la ricerca semantica (basata su vettori) e la ricerca per parole chiave per sfruttare i punti di forza complementari.
• Recupero contestuale: Utilizza un LLM per generare un breve riepilogo del contestodi ogni blocco di testo.
• Ri-ranking: Aggiunge un passaggio di ri-ranking, utilizzando un modello più forte per riordinare i risultati in base alla pertinenza.

RAG vs. Fine-tuning: Un Framework Decisionale Strategico

La scelta tra RAG e fine-tuning è una decisione chiave. La scelta dipende dai requisiti del progetto.

• Vantaggi di RAG:

  • Adatto per l’integrazione della conoscenza in tempo reale
  • Riduce le allucinazioni fornendo fatti verificabili
  • Consente alle aziende di conservare i dati proprietari all’interno di database interni sicuri

• Vantaggi del Fine-tuning:

  • Ideale per insegnare a un modello un nuovo comportamento, stile di discorso o terminologia specializzata
  • Può allineare l’output del modello all’immagine del marchio dell’organizzazione

• Approcci ibridi: Per ottenere le migliori prestazioni con i modelli, è necessario combinare il fine-tuning per le prestazioni e il RAG per l’accuratezza.

Ottimizzazione e Filtro del Contesto

Anche utilizzando potenti meccanismi di recupero, gestendo la finestra di contesto ed evitando errori comuni, si verificheranno comunque errori.

Modalità di guasto comuni:

• Avvelenamento del contesto: quando viene presentato un errore apparentemente fattuale, corromperà l’intero sistema da quel punto in poi.
• Distrazione del contesto: I modelli si distraggono quando vengono presentate informazioni irrilevanti.
• Confusione del contesto: Le informazioni di contesto possono essere travolgenti con il modello che lo allontana dalla risposta corretta.
• Scontro di contesto: I modelli si confondono con informazioni contrastanti e possono produrre una risposta contraddittoria.

Soluzioni:

Gli ingegneri devono adottare tecniche di filtro per mitigare questi fallimenti. Garantire che la memoria di lavoro del modello sia piena di informazioni altamente rilevanti e completamente ottimizzate diventa essenziale per la pratica e la teoria.

Ingegneria del Contesto in Pratica: Casi di Studio

L’analisi di diverse applicazioni fornisce una comprensione più profonda del valore e dell’implementazione dell’ingegneria del contesto.

Assistenti di Programmazione AI

• Il problema: I primi tentativi di programmazione AI sono stati spesso caotici, basandosi su prompt vaghi con poca comprensione dell’intera codebase.
• La soluzione: Tratta la documentazione del progetto, le linee guida del codice, i modelli di progettazione e i requisiti come qualsiasi risorsa ingegneristica.

Ricerca Aziendale e Gestione della Conoscenza

• Il problema: I motori di ricerca aziendali tradizionali si basano sulla corrispondenza delle parole chiave, non riuscendo a comprendere l’intento dell’utente, il ruolo lavorativo o il motivo della sua ricerca.
• La soluzione: Costruisci sistemi di ricerca intelligenti utilizzando il contesto per comprendere ogni ricerca.

Assistenza Clienti Automatizzata

• Il problema: Gli LLM generali non sono a conoscenza delle specifiche del prodotto, delle politiche di reso o della cronologia dei clienti, portando a risposte imprecise o inutili.
• La soluzione: Utilizza chatbot basati su RAG, sistemi che recuperano informazioni dalla knowledge base dell’azienda, per garantire un’assistenza precisa, personalizzata e aggiornata.

Motori di Raccomandazione Personalizzati

• Il problema: I sistemi di raccomandazione tradizionali faticano a comprendere l’intento immediato e specifico degli utenti, con conseguenti raccomandazioni generiche.
• La soluzione: L’ingegneria del contesto utilizza RAG per rendere l’esperienza più conversazionale.

Mitigare i Difetti Fondamentali dei Grandi Modelli Linguistici

L’ingegneria del contesto è un mezzo chiave per affrontare due limiti fondamentali dell’LLM: allucinazioni e cutoff della conoscenza.

Contrastare le Allucinazioni

• Il problema: Quando gli LLM sono incerti o privi di conoscenza rilevante, tendono a fabbricare informazioni plausibili ma false.

• La soluzione: L’ingegneria del contesto, in particolare RAG, sono le strategie più efficaci.

  • Fornire una base fattuale: Fornendo documenti verificabili da una fonte attendibile durante la risposta, le allucinazioni possono essere evitate efficacemente.
  • Onestà "Non lo so.": Per essere trasparenti, indica ai modelli di mostrare "Non lo so" quando non sono disponibili informazioni.