సందర్భ ఇంజనీరింగ్: సమగ్ర గైడ్

సందర్భ ఇంజనీరింగ్ అనేది కృత్రిమ మేధస్సులో ఒక ముఖ్యమైన మార్పు, వ్యక్తిగత ప్రాంప్ట్‌ల నుండి దూరంగా కదులుతూ, పెద్ద భాషా నమూనాల (LLMలు) చుట్టూ సమగ్ర సమాచార పర్యావరణ వ్యవస్థలను నిర్మించడంపై దృష్టి పెడుతుంది. AI అప్లికేషన్‌లు సాధారణ చాట్‌బాట్‌ల నుండి సంక్లిష్టమైన, బహుళ-దశల పనులను అమలు చేయగల అధునాతన ఏజెంట్‌లుగా అభివృద్ధి చెందుతున్నందున, నమూనా అవుట్‌పుట్‌ల నాణ్యత అందించిన సమాచారంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. కాబట్టి, ఆకట్టుకునే వినియోగదారు అనుభవాలను అందించే నమ్మకమైన మరియు శక్తివంతమైన AI అప్లికేషన్‌లను సృష్టించడానికి సందర్భ ఇంజనీరింగ్ చాలా అవసరం.

నమూనా మార్పు: ప్రాంప్ట్‌ల నుండి సిస్టమ్‌ల వరకు

వ్యక్తిగత ప్రాంప్ట్‌లను రూపొందించడం నుండి పెద్ద భాషా నమూనాల (LLMలు) చుట్టూ ఒక పూర్తి సమాచార పర్యావరణ వ్యవస్థను క్రమబద్ధంగా నిర్మించడంపై దృష్టి మారుతోంది. AI అప్లికేషన్‌లు సాధారణ చాట్‌బాట్‌ల నుండి సంక్లిష్టమైన, బహుళ-దశల పనులను నిర్వహించగల తెలివైన ఏజెంట్‌లుగా అభివృద్ధి చెందుతున్నందున, నమూనా అవుట్‌పుట్ నాణ్యత అందించిన సమాచారం నాణ్యతపై ఆధారపడి ఉంటుంది. పనులను సమర్థవంతంగా పరిష్కరించడానికి LLMలకు సమగ్రమైన సందర్భాన్ని అందించాల్సిన అవసరాన్ని నొక్కి చెబుతూ, ఈ మార్పు యొక్క ప్రాముఖ్యతను పరిశ్రమ నాయకులు మరియు AI పరిశోధకులు గుర్తించారు. సందర్భ విండోను సరైన సమాచారంతో నింపే కళ మరియు శాస్త్రం సందర్భ ఇంజనీరింగ్, నమూనాలు ఖచ్చితమైన నిర్ణయాలు తీసుకునేలా చేస్తుంది.

చాలా తెలివైన ఏజెంట్ల వైఫల్యం నమూనా వైఫల్యం కంటే సందర్భ లోపం నుండి వస్తుందనేది ప్రధాన వాదన. ఈ ప్రకటన AI ఇంజనీరింగ్ యొక్క ప్రధాన సవాలును పునర్నిర్వచిస్తుంది, నమూనా ట్యూనింగ్ నుండి సమాచారం-మద్దతు వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయడం వైపు దృష్టిని మారుస్తుంది. సందర్భ ఇంజనీరింగ్‌ను అర్థం చేసుకోవడం మరియు దానిలో ప్రావీణ్యం సంపాదించడం నమ్మకమైన, బలమైన AI అప్లికేషన్‌లను నిర్మించడానికి ఒక ముందస్తు అవసరం.

సందర్భ ఇంజనీరింగ్‌ను నిర్వచించడం

ల సందర్భ ఇంజనీరింగ్ అనేది ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ యొక్క మెరుగైన సంస్కరణ కాదు; ఇది ఒక ప్రత్యేకమైన, సిస్టమ్-స్థాయి ఇంజనీరింగ్ విభాగం, ఇది వచన ఇన్‌పుట్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడం కంటే డైనమిక్ ఇన్ఫర్మేషన్ డెలివరీ సిస్టమ్‌ను రూపొందించడంపై దృష్టి పెడుతుంది.

సందర్భ ఇంజనీరింగ్‌ను LLMలకు పనులను సరిగ్గా, సరైన ఆకృతిలో మరియు సరైన సమయంలో పూర్తి చేయడానికి అవసరమైన సమాచారం మరియు సాధనాలను అందించే డైనమిక్ సిస్టమ్‌లను రూపొందించడం మరియు నిర్మించడంపై దృష్టి సారించే ఇంజనీరింగ్ విభాగంగా నిర్వచించవచ్చు.

ముఖ్యమైన అంశాలు:

• "డైనమిక్ సిస్టమ్‌లను రూపొందించడం మరియు నిర్మించడం": సందర్భ ఇంజనీరింగ్ అనేది పదాలను ఉపయోగించడం కంటే సిస్టమ్ ఆర్కిటెక్చర్‌పై దృష్టి సారించే ఇంజనీరింగ్ చర్య అని ఇది నొక్కి చెబుతుంది. సందర్భం అనేది ప్రధాన LLM కాల్‌కు ముందు నడిచే సిస్టమ్ యొక్క అవుట్‌పుట్. LLM యొక్క పని జ్ఞాపకశక్తిని సిద్ధం చేయడానికి ఇంజనీర్లు డేటా పైప్‌లైన్‌లు, మెమరీ మాడ్యూల్‌లు మరియు ఇన్ఫర్మేషన్ రిట్రీవల్ మెకానిజమ్‌లను నిర్మించాల్సిన అవసరం ఉంది.
• "సరైన సమాచారం మరియు సాధనాలు": వాస్తవాలు, డేటా, నాలెడ్జ్ బేస్ కంటెంట్ (RAG ద్వారా) మరియు వినియోగదారు ప్రాధాన్యతలను కలిగి ఉంటుంది. సాధనాలు API ఇంటర్‌ఫేస్‌లు, ఫంక్షన్‌లు లేదా డేటాబేస్ ప్రశ్నల వంటి సామర్థ్యాలను సూచిస్తాయి. జ్ఞానం మరియు సామర్థ్యాలను రెండింటినీ అందించడం సంక్లిష్టమైన పనులకు ప్రాథమికమైనది.
• "సరైన ఆకృతి, సరైన సమయంలో": సమాచార ప్రదర్శన మరియు సమయం యొక్క ప్రాముఖ్యతను హైలైట్ చేస్తుంది. ముడి డేటా కంటే సంక్షిప్త సారాంశం చాలాసార్లు మెరుగ్గా ఉంటుంది మరియు అస్పష్టమైన సూచనల కంటే స్పష్టమైన సాధనం స్కీమా మరింత ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది. సంబంధిత సమాచారంతో మోడల్‌ను కలవరపరచకుండా ఉండటానికి డిమాండ్‌పై సందర్భాన్ని అందించడం చాలా ముఖ్యం.
• "విశ్వసనీయంగా పనిని పూర్తి చేయండి": సందర్భ ఇంజనీరింగ్ యొక్క అంతిమ లక్ష్యం ఇదే. ఇది అధిక-నాణ్యత అవుట్‌పుట్‌లను స్థిరంగా ఉత్పత్తి చేయగల నమ్మకమైన వ్యవస్థలుగా AI అప్లికేషన్‌లను మారుస్తుంది. ఖచ్చితమైన సందర్భ నిర్వహణతో, అవుట్‌పుట్‌లు మరింత స్థిరంగా మారుతాయి, భ్రమలను తగ్గిస్తాయి మరియు సంక్లిష్టమైన, దీర్ఘ-కాల తెలివైన ఏజెంట్ వర్క్‌ఫ్లోలకు మద్దతు ఇస్తాయి.

ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ నుండి సందర్భ ఇంజనీరింగ్‌కు పరిణామం

సందర్భ ఇంజనీరింగ్ మరియు ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ రెండూ LLM అవుట్‌పుట్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడం లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నప్పటికీ, అవి పరిధి, స్వభావం మరియు లక్ష్యాలలో విభిన్నంగా ఉంటాయి. సిస్టమ్-స్థాయి పోలిక ఈ వ్యత్యాసాలను హైలైట్ చేస్తుంది:

• పరిధి: ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ ఒకే పరస్పర చర్యలు లేదా వచన తీగలపై దృష్టి పెడుతుంది, అయితే సందర్భ ఇంజనీరింగ్ మొత్తం సమాచార పర్యావరణ వ్యవస్థపై దృష్టి పెడుతుంది, ఇది పూర్తి టాస్క్ లైఫ్‌సైకిల్‌ను కవర్ చేస్తుంది.
• డైనమిజం: ప్రాంప్ట్‌లు సాధారణంగా స్థిరంగా ఉంటాయి, అయితే సందర్భం పని ఆధారంగా డైనమిక్‌గా ఉత్పత్తి అవుతుంది మరియు పరస్పర చర్య సమయంలో అభివృద్ధి చెందుతుంది.
• ఇన్‌పుట్ కూర్పు: ప్రాంప్ట్ ఇంజనీర్లు వినియోగదారు ప్రశ్నల చుట్టూ ఇన్‌పుట్‌లను నిర్మిస్తారు, అయితే సందర్భ ఇంజనీర్లు వినియోగదారు ప్రశ్నలను సిస్టమ్ సూచనలు, తిరిగి పొందిన పత్రాలు, సాధనం అవుట్‌పుట్‌లు మరియు సంభాషణ చరిత్రను కలిగి ఉన్న ఒక పెద్ద "సందర్భ ప్యాకేజీ"లో భాగంగా చూస్తారు.
• అనలాగ్: ప్రాంప్ట్‌లు ఒక నాటకంలోని ఒకే పంక్తిలా ఉంటే, సందర్భం మొత్తం సినిమా సెట్, నేపథ్య కథ మరియు స్క్రిప్ట్, కలిసి లోతు మరియు అర్థాన్ని అందిస్తాయి.

దిగువ పట్టిక రెండింటినీ మరింతగా పోల్చి చూపిస్తుంది:

ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ vs. సందర్భ ఇంజనీరింగ్

AI ఇంజనీరింగ్‌ను పునర్నిర్వచించడం

ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ నుండి సందర్భ ఇంజనీరింగ్‌కు మారడం AI ఇంజనీర్ల పాత్రను మారుస్తుంది. ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ ఇన్‌పుట్ తీగలను పరిపూర్ణం చేయడంపై దృష్టి పెడుతుంది, దీనికి లింగ్విస్టిక్స్ మరియు లాజిక్‌లో నైపుణ్యాలు అవసరం. అయితే, డేటాబేస్‌లు, APIలు మరియు మెమొరీ నుండి ఈ ఇన్‌పుట్‌లను డైనమిక్‌గా సమీకరించే వ్యవస్థలను నిర్మించే పని వచ్చినప్పుడు, ప్రధాన నైపుణ్యాలు సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్ మరియు సిస్టమ్ ఆర్కిటెక్చర్‌కు మారుతాయి.

LangChain మరియు LlamaIndex వంటి ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు సందర్భ ఇంజనీరింగ్‌కు మద్దతు ఇస్తాయి కాబట్టి అవి ప్రాచుర్యం పొందాయి, ఇవి చైన్‌లు, గ్రాఫ్‌లు మరియు ఏజెంట్‌ల వంటి డైనమిక్ సందర్భ అసెంబ్లీ సిస్టమ్‌లను నిర్మించడానికి ఆర్కిటెక్చరల్ నమూనాలను అందిస్తాయి.

సందర్భ ఇంజనీరింగ్ యొక్క పెరుగుదల AI అభివృద్ధిలో నమూనా-కేంద్రీకృత, ప్రత్యేక రంగం నుండి ప్రధాన స్రవంతి సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్ విభాగంగా మార్పును సూచిస్తుంది. ప్రధాన సవాలు నమూనా మాత్రమే కాదు, దాని చుట్టూ నిర్మించిన మొత్తం అప్లికేషన్ స్టాక్.

సందర్భం: విభజన మరియు సూత్రాలు

ఈ విభాగం "సందర్భం" యొక్క భాగాలను వివరిస్తుంది మరియు సమర్థవంతమైన నిర్వహణ కోసం సూత్రాలను తెలియజేస్తుంది.

సందర్భ విండోను విడదీయడం

సందర్భ విండో అనేది ప్రతిస్పందనను రూపొందించేటప్పుడు మోడల్ "చూడగల" లేదా "గుర్తుంచుకోగల" మొత్తం సమాచారం. అందించిన మొత్తం సమాచారం యొక్క మొత్తం పూర్తి "సందర్భ ప్యాకేజీ".

• సూచనలు/సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్: ఈ బేస్ లేయర్ మోడల్ యొక్క ప్రవర్తనను నిర్వచిస్తుంది, దాని పాత్ర, శైలి, నియమాలు, పరిమితులు మరియు లక్ష్యాలను నిర్దేశిస్తుంది.
• వినియోగదారు ప్రాంప్ట్: తెలివైన ఏజెంట్‌ను ప్రేరేపించే ప్రత్యక్ష ప్రశ్న లేదా టాస్క్ సూచన.
• సంభాషణ చరిత్ర/సంగ్రహ జ్ఞాపకశక్తి: మునుపటి మార్పిడులు ప్రత్యక్ష సందర్భాన్ని అందిస్తాయి, సందర్భ విండో పరిమితుల కారణంగా కత్తిరింపు లేదా సారాంశం ద్వారా నిర్వహించబడతాయి.
• దీర్ఘకాలిక జ్ఞాపకశక్తి: వినియోగదారు ప్రాధాన్యతలు, ప్రాజెక్ట్ సారాంశాలు లేదా గుర్తుంచుకోవాలని స్పష్టంగా చెప్పబడిన వాస్తవాలు వంటి పరస్పర చర్యల నుండి నేర్చుకున్న సమాచారాన్ని రికార్డ్ చేసే నిరంతర జ్ఞాన స్థావరం.
• తిరిగి పొందిన సమాచారం/RAG: జ్ఞానాన్ని అధిగమించడానికి మరియు వాస్తవ-ఆధారిత ప్రతిస్పందనలను నిర్ధారించడానికి, సిస్టమ్ బాహ్య జ్ఞాన వనరుల నుండి సంబంధిత సమాచారాన్ని డైనమిక్‌గా పొందుతుంది.
• అందుబాటులో ఉన్న సాధనాలు: కాల్ చేయగల ఫంక్షన్‌లు లేదా అంతర్నిర్మిత సాధనాల స్కీమాలు మరియు వివరణలను నిర్వచిస్తుంది, ఇది మోడల్‌కు తెలుసుకోవడమే కాకుండా చర్య తీసుకునే శక్తిని ఇస్తుంది.
• సాధనం అవుట్‌పుట్‌లు: సాధనం కాల్‌ల ఫలితాలను తదుపరి తార్కికం మరియు చర్యలలో ఉపయోగించడానికి మోడల్ కోసం సందర్భంలోకి తిరిగి చొప్పించాలి.
• నిర్మాణాత్మక అవుట్‌పుట్ స్కీమా: నిర్మాణాత్మకమైన, అంచనా వేయగల ఫలితాలకు మార్గనిర్దేశం చేయడానికి ఆశించిన అవుట్‌పుట్ ఆకృతిని (JSON స్కీమా వంటివి) నిర్వచిస్తుంది.

"LLM ఒక ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్" ఫ్రేమ్‌వర్క్

ఈ సారూప్యత సందర్భ నిర్వహణను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అభ్యసించడానికి ఒక దృఢమైన సైద్ధాంతిక ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను అందిస్తుంది.

• LLM CPU వలె, సందర్భ విండో RAM వలె: ఈ సారూప్యత సందర్భ విండోను పరిమితమైన మరియు విలువైన వనరుగా స్థానీకరిస్తుంది. సందర్భ ఇంజనీరింగ్ అనేది OS నిర్వహణ వంటిది, సరైన సమయంలో పని జ్ఞాపకశక్తిలోకి సరైన సమాచారాన్ని సమర్థవంతంగా లోడ్ చేస్తుంది.

• కెర్నల్ సందర్భం vs. వినియోగదారు సందర్భం: ఈ ఫ్రేమ్‌వర్క్ సందర్భాన్ని రెండు పొరలుగా విభజిస్తుంది; కెర్నల్ స్పేస్ మరియు యూజర్ స్పేస్ మాదిరిగానే.

  • కెర్నల్ సందర్భం: తెలివైన ఏజెంట్ యొక్క నిర్వహించబడే, వేరియబుల్, నిరంతర స్థితిని సూచిస్తుంది. ఇది LLM గమనించగల ప్రధాన మెమరీ బ్లాక్‌లు మరియు ఫైల్ సిస్టమ్‌లను కలిగి ఉంటుంది, కానీ నియంత్రిత "సిస్టమ్ కాల్‌ల" ద్వారా మాత్రమే సవరించగలదు.
  • వినియోగదారు సందర్భం: డైనమిక్ పరస్పర చర్యలు జరిగే "యూజర్ స్పేస్" లేదా సందేశ బఫర్‌ను సూచిస్తుంది. ఇది వినియోగదారు సందేశాలు, సహాయక ప్రతిస్పందనలు మరియు ప్రత్యేకమైన "యూజర్ ప్రోగ్రామ్" సాధనాలకు కాల్‌లను కలిగి ఉంటుంది.

• సిస్టమ్ కాల్‌లు మరియు అనుకూల సాధనాలు: ఏజెంట్ దాని అంతర్గత స్థితి మరియు బాహ్య ప్రపంచంతో ఎలా సంభాషిస్తుందో ఈ వ్యత్యాసం వివరిస్తుంది. సిస్టమ్ కాల్‌లు కెర్నల్ సందర్భాన్ని సవరిస్తాయి, ఏజెంట్ యొక్క నిరంతర స్థితిని మారుస్తాయి, అయితే అనుకూల సాధనాలు బాహ్య సమాచారాన్ని వినియోగదారు సందర్భంలోకి తీసుకువస్తాయి.

సందర్భ ఇంజనీరింగ్ యొక్క మార్గదర్శకత్వం వహించే సూత్రాలు

విశ్వసనీయ తెలివైన ఏజెంట్ సిస్టమ్‌లను నిర్మించడానికి, సందర్భ ఇంజనీరింగ్ ప్రభావవంతంగా ఉండటానికి అభ్యాసకుల నుండి వచ్చిన ప్రధాన సూత్రాలను అనుసరిస్తుంది.

• నిరంతర మరియు సమగ్ర సందర్భం: "అంతా చూడండి" అని కూడా పిలువబడే ఈ సూత్రానికి ఏజెంట్ తప్పనిసరిగా దాని పూర్తి కార్యాచరణ చరిత్రకు ప్రాప్యతను కలిగి ఉండాలి, ఇందులో మునుపటి వినియోగదారు పరస్పర చర్యలు, సాధనం కాల్ అవుట్‌పుట్‌లు, అంతర్గత ఆలోచనా ప్రక్రియలు మరియు మధ్యంతర ఫలితాలు ఉంటాయి.
• సమన్వయం లేని సమాంతరతను నివారించడం: భాగస్వామ్యం చేయబడని, నిరంతరం నవీకరించబడిన సందర్భం లేకుండా బహుళ ఉప-ఏజెంట్లు లేదా ఉప-పనులు సమాంతరంగా పని చేయడానికి అనుమతించడం వల్ల దాదాపు అనివార్యంగా అవుట్‌పుట్ అసమానతలు, విరుద్ధమైన లక్ష్యాలు మరియు వైఫల్యాలు వస్తాయి.
• డైనమిక్ మరియు అభివృద్ధి చెందుతున్న సందర్భం: సందర్భం స్థిరమైన సమాచార బ్లాక్‌గా ఉండకూడదు. ఇది టాస్క్ పురోగతి ఆధారంగా డైనమిక్‌గా సమీకరించబడి, అభివృద్ధి చెందాలి, రన్‌టైమ్‌లో సమాచారాన్ని పొందుతుంది లేదా నవీకరిస్తుంది.
• పూర్తి సందర్భ కవరేజ్: మోడల్‌కు తాజా వినియోగదారు ప్రశ్న మాత్రమే కాకుండా, తాను పొందాల్సిన మొత్తం సమాచారాన్ని అందిస్తుంది. మొత్తం ఇన్‌పుట్ ప్యాకేజీ (సూచనలు, డేటా, చరిత్ర మొదలైనవి) జాగ్రత్తగా రూపొందించబడాలి.

సందర్భ నిర్వహణ వ్యూహాలు:

రాయడం: సందర్భాన్ని నిరంతరం కొనసాగించడం:

ఇది భవిష్యత్తులో ఉపయోగించడానికి తక్షణ సందర్భ విండో దాటి సమాచారాన్ని నిల్వ చేయడం, ఏజెంట్ యొక్క జ్ఞాపకశక్తి సామర్థ్యాలను నిర్మించడం.

• స్క్రాచ్‌ప్యాడ్‌లు: సెషన్‌లో తక్కువ-కాల జ్ఞాపకశక్తిని నిల్వ చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు.
• మెమరీ సిస్టమ్‌లు: సెషన్‌లలో దీర్ఘ-కాల జ్ఞాపకశక్తిని నిర్మించడానికి ఉపయోగిస్తారు.

ఎంపిక చేసుకోవడం: సందర్భాన్ని తిరిగి పొందడం:

సరైన సమయంలో బాహ్య నిల్వ నుండి సందర్భ విండోలోకి సరైన సమాచారాన్ని లాగడం ఇందులో ఉంటుంది.

• మెమరీ/స్క్రాచ్‌ప్యాడ్‌ల నుండి ఎంపిక చేసుకోవడం: గత జ్ఞానాన్ని గుర్తుకు తెచ్చుకోవలసి వచ్చినప్పుడు, ఏజెంట్ ప్రభావవంతంగా తన నిరంతర జ్ఞాపకశక్తిని మరియు స్క్రాచ్‌ప్యాడ్‌లను ప్రశ్నించగలగాలి.
• సాధనాల నుండి ఎంపిక చేసుకోవడం: ఏజెంట్ వద్ద అనేక అందుబాటులో ఉన్న సాధనాలు ఉన్నప్పుడు, టూల్ వివరణలకు RAG సాంకేతికతలను వర్తింపజేయడం సమర్థవంతంగా ఉంటుంది, ప్రస్తుత పని ఆధారంగా అత్యంత సంబంధిత సాధనాలను మాత్రమే డైనమిక్‌గా తిరిగి పొందిస్తుంది మరియు అందిస్తుంది.
• జ్ఞానం నుండి ఎంపిక చేసుకోవడం: ఇది నమూనా యొక్క సమాధానం ఇచ్చే సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడానికి బాహ్య జ్ఞాన స్థావరాల నుండి వాస్తవిక సమాచారాన్ని డైనమిక్‌గా పొందడం, రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) యొక్క ప్రధాన విధి.

కుదించడం: సందర్భాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడం:

ప్రధాన సమాచారాన్ని నిలుపుకుంటూనే సందర్భంలో ఉపయోగించిన టోకెన్‌ల సంఖ్యను తగ్గించడం ఇందులో ఉంటుంది.

• సారాంశం: పొడవైన సంభాషణ చరిత్రలు, పత్రాలు లేదా సాధనం అవుట్‌పుట్‌లను సంగ్రహించడానికి, కీలక సమాచారాన్ని వెలికి తీయడానికి LLMని ఉపయోగించడం.
• కత్తిరించడం: సంభాషణ చరిత్ర చాలా పొడవుగా ఉన్నప్పుడు ప్రారంభ సంభాషణ రౌండ్‌లను తీసివేయడం వంటి యూరిస్టిక్ నియమాలను ఉపయోగించి, సందర్భాన్ని తగ్గించడం.

వేరుచేయడం: సందర్భాన్ని విభజించడం:

నమూనా యొక్క దృష్టిని మెరుగుపరచడానికి మరియు టాస్క్ సంక్లిష్టతను నిర్వహించడానికి సందర్భాన్ని వేర్వేరు భాగాలుగా విడదీయడం ఇందులో ఉంటుంది.

• బహుళ-ఏజెంట్ సిస్టమ్‌లు: పెద్ద పనులను బహుళ ఉప-ఏజెంట్ల మధ్య విభజించవచ్చు, ఒక్కొక్కటి దాని స్వంత ప్రత్యేకమైన, వేరుచేయబడిన సందర్భం, సాధనాలు మరియు సూచనలను కలిగి ఉంటాయి.
• శాండ్‌బాక్స్డ్ పరిసరాలు: ఎక్కువ సంఖ్యలో టోకెన్‌లను వినియోగించే కార్యకలాపాలను వేరుచేయబడిన వాతావరణంలో అమలు చేయవచ్చు, ప్రధాన LLM యొక్క సందర్భానికి చివరి కీలక ఫలితాలను మాత్రమే తిరిగి పంపుతుంది.

అధునాతన జ్ఞాపకశక్తి ఆర్కిటెక్చర్‌లు

తెలుసుకోవడానికి మరియు స్వీకరించడానికి గల తెలివైన ఏజెంట్‌లను నిర్మించడానికి జ్ఞాపకశక్తి కీలకం. సంభాషణ చరిత్ర బఫర్‌లు మరియు స్క్రాచ్‌ప్యాడ్‌ల ద్వారా స్వల్ప-కాల జ్ఞాపకశక్తి మరియు కొనసాగింపు మరియు వ్యక్తిగతీకరణ కోసం దీర్ఘ-కాల జ్ఞాపకశక్తి వంటి కీలక భాగాలు ఉంటాయి.

• అమలు సాంకేతికతలు:

  • ఆటోమేటెడ్ మెమొరీ జనరేషన్: సిస్టమ్ వినియోగదారు పరస్పర చర్యల ఆధారంగా జ్ఞాపకాలను స్వయంచాలకంగా ఉత్పత్తి చేసి నిల్వ చేయగలదు.
  • ప్రతిబింబ విధానాలు: ఏజెంట్ పనులను పూర్తి చేసిన తర్వాత దాని ప్రవర్తన మరియు ఫలితాలపై స్వీయ-ప్రతిబింబించగలదు, నేర్చుకున్న పాఠాలను కొత్త జ్ఞాపకాలుగా సంశ్లేషణ చేస్తుంది.
  • సంభాషణ సారాంశం: గత సంభాషణలను క్రమం తప్పకుండా సంగ్రహించండి మరియు సంగ్రహాలను దీర్ఘ-కాల జ్ఞాపకశక్తిలో భాగంగా నిల్వ చేయండి.

• నిర్మాణాత్మక జ్ఞాపకశక్తి (సమయ జ్ఞాన గ్రాఫ్‌లు): మరింత అధునాతన జ్ఞాపకశక్తి ఆర్కిటెక్చర్ ఇది వాస్తవాలను మాత్రమే కాకుండా ప్రతి సమాచారం కోసం వాస్తవాలు మరియు టైమ్‌స్టాంప్‌ల మధ్య సంబంధాలను నిల్వ చేస్తుంది.

రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG): సందర్భ ఇంజనీరింగ్ యొక్క మూలస్తంభం

RAG సందర్భ ఇంజనీరింగ్‌లో బాహ్య జ్ఞానాన్ని "ఎంచుకోవడానికి" ఒక ప్రధాన సాంకేతికత, LLMలను బాహ్య జ్ఞాన స్థావరాలకు కలుపుతుంది. ఒక సాధారణ RAG వ్యవస్థలో మూడు దశలు ఉంటాయి:

1. సూచిక: పత్రాలు సెమాంటిక్ ముక్కలుగా విభజించబడతాయి, ఆపై ఎంబెడ్డింగ్ మోడల్‌ను ఉపయోగించి అధిక-డైమెన్షనల్ వెక్టర్లుగా మార్చబడతాయి. ఈ వెక్టార్లు మరియు సోర్స్ టెక్స్ట్‌లు వెక్టర్ డేటాబేస్‌లో నిల్వ చేయబడతాయి.
2. తిరిగి పొందడం: వినియోగదారు అదే ఎంబెడ్డింగ్ మోడల్‌తో ఒక ప్రశ్నను వెక్టర్‌గా మారుస్తారు మరియు సారూప్య ప్రశ్నలతో ఇతర దగ్గరి వెక్టర్ల కోసం వెక్టర్ డేటాబేస్‌ను శోధిస్తారు.
3. ఉత్పత్తి: సిస్టమ్ అసలైన ప్రశ్న మరియు సంబంధిత వచన ముక్కలను కలిపి ప్రాంప్ట్‌గా చేస్తుంది, ఆపై తగిన సమాధానాన్ని రూపొందించడానికి దానిని LLMకు సమర్పిస్తుంది.

అధునాతన తిరిగి పొందడం మరియు ర్యాంకింగ్ వ్యూహాలు

వాస్తవ ప్రపంచంలో తిరిగి పొందే నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి ప్రాథమిక RAG ఆర్కిటెక్చర్‌కు చాలాసార్లు మరింత సంక్లిష్టమైన వ్యూహాలు అవసరం. సెమాంటిక్ శోధనను కీవర్డ్ సూచికలు మరియు ర్యాంకింగ్‌తో కలపడం శోధన నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి చాలా కీలకం. Anthropic యొక్క సందర్భోచిత సమాచారం తిరిగి పొందడం వల్ల LLMల సందర్భం మెరుగుపడుతుంది.

• హైబ్రిడ్ శోధన: పూరకంగా ఉండే బలాలను ఉపయోగించుకోవడానికి సెమాంటిక్ శోధనను (వెక్టర్ల ఆధారంగా) మరియు కీవర్డ్ శోధనను కలుపుతుంది.
• సందర్భోచిత తిరిగి పొందడం: ప్రతి వచన బ్లాక్ యొక్క సందర్భం యొక్క చిన్న సారాంశాన్ని రూపొందించడానికి LLMని ఉపయోగిస్తుంది.
• రీ-ర్యాంకింగ్: సంబంధిత ఆధారంగా ఫలితాలను తిరిగి క్రమబద్ధీకరించడానికి బలమైన మోడల్‌ను ఉపయోగించి రీ-ర్యాంకింగ్ దశను జోడిస్తుంది.

RAG vs. ఫైన్-ట్యూనింగ్: వ్యూహాత్మక నిర్ణయం ఫ్రేమ్‌వర్క్

RAG మరియు ఫైన్-ట్యూనింగ్ మధ్య ఎంపిక చేసుకోవడం ఒక కీలకమైన నిర్ణయం. ఎంపిక ప్రాజెక్ట్ అవసరాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది.

• RAG యొక్క ప్రయోజనాలు:

  • నిజ-సమయ జ్ఞానం యొక్క ఏకీకరణ కోసం అనుకూలంగా ఉంటుంది
  • ధృవీకరించదగిన వాస్తవాలను అందించడం ద్వారా భ్రమలను తగ్గిస్తుంది
  • సంస్థలు యాజమాన్య డేటాను సురక్షితమైన అంతర్గత డేటాబేస్‌లలో ఉంచుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది

• ఫైన్-ట్యూనింగ్ యొక్క ప్రయోజనాలు:

  • నమూనాకు కొత్త ప్రవర్తన, ప్రసంగ శైలి లేదా ప్రత్యేక పరిభాషను బోధించడానికి ఉత్తమమైనది
  • సంస్థ యొక్క బ్రాండ్ చిత్రంతో నమూనా యొక్క అవుట్‌పుట్‌ను సమలేఖనం చేయగలదు

• హైబ్రిడ్ విధానాలు: నమూనాలతో ఉత్తమ పనితీరును పొందడానికి, పనితీరు కోసం ఫైన్-ట్యూనింగ్‌ను మరియు ఖచ్చితత్వం కోసం RAGని ఉపయోగించాలి.

సందర్భ ఆప్టిమైజేషన్ మరియు వడపోత

శక్తివంతమైన తిరిగి పొందే విధానాలను ఉపయోగించడం ద్వారా, సందర్భ విండోను నిర్వహించడం మరియు సాధారణ వైఫల్యాలను నివారించడం ద్వారా కూడా, మీరు ఇప్పటికీ లోపాలను ఎదుర్కొంటారు.

సాధారణ వైఫల్య విధానాలు:

• సందర్భ విషపూరితం: చూడటానికి వాస్తవిక లోపం ఉన్నప్పుడు, అది ఆ స్థానం నుండి మొత్తం సిస్టమ్‌ను పాడు చేస్తుంది.
• సందర్భ పరధ్యానం: నమూనాలు సంబంధితం కాని సమాచారంతో సమర్పించినప్పుడు పరధ్యానం చెందుతాయి.
• సందర్భ గందరగోళం: మోడల్‌తో సందర్భ సమాచారం అధికంగా ఉంటుంది, ఇది సరైన సమాధానం నుండి దూరంగా తీసుకువెళుతుంది.
• సందర్భ ఘర్షణ: నమూనాలు విరుద్ధమైన సమాచారంతో గందరగోళానికి గురవుతాయి మరియు విరుద్ధమైన సమాధానాన్ని ఉత్పత్తి చేయవచ్చు.

పరిష్కారాలు:

ఈ వైఫల్యాలను తగ్గించడానికి, ఇంజనీర్లు వడపోత పద్ధతులను అవలంబించాల్సిన అవసరం ఉంది. నమూనా యొక్క పని జ్ఞాపకశక్తి అత్యంత సంబంధితమైన మరియు పూర్తిగా ఆప్టిమైజ్ చేసిన సమాచారంతో నిండి ఉందని నిర్ధారించుకోవడం ఆచరణ మరియు సిద్ధాంతానికి అవసరం అవుతుంది.

సందర్భ ఇంజనీరింగ్ ఆచరణలో: కేస్ స్టడీస్

వివిధ అనువర్తనాలను విశ్లేషించడం ద్వారా సందర్భ ఇంజనీరింగ్ యొక్క విలువ మరియు అమలు గురించి లోతైన అవగాహన వస్తుంది.

AI ప్రోగ్రామింగ్ సహాయకులు

• సమస్య: ప్రారంభంలో AI ప్రోగ్రామింగ్ ప్రయత్నాలు చాలాసార్లు గందరగోళంగా ఉన్నాయి, పెద్ద కోడ్‌బేస్‌పై తక్కువ అవగాహనతో అస్పష్టమైన ప్రాంప్ట్‌లపై ఆధారపడతాయి.
• పరిష్కారం: ప్రాజెక్ట్ డాక్యుమెంటేషన్, కోడ్ మార్గదర్శకాలు, డిజైన్ నమూనాలు మరియు అవసరాలను ఏదైనా ఇంజనీరింగ్ వనరు వలె చూడండి.

ఎంటర్‌ప్రైజ్ శోధన మరియు జ్ఞాన నిర్వహణ

• సమస్య: సాంప్రదాయ ఎంటర్‌ప్రైజ్ శోధన ఇంజిన్‌లు కీవర్డ్ మ్యాచింగ్‌పై ఆధారపడతాయి, వినియోగదారు ఉద్దేశాన్ని, ఉద్యోగ పాత్రను లేదా వారి శోధనకు గల కారణాన్ని అర్థం చేసుకోవడంలో విఫలమవుతాయి.
• పరిష్కారం: ప్రతి శోధనను అర్థం చేసుకోవడానికి సందర్భాన్ని ఉపయోగించి తెలివైన శోధన వ్యవస్థలను నిర్మించండి.

ఆటోమేటెడ్ కస్టమర్ మద్దతు

• సమస్య: సాధారణ LLMలకు ఉత్పత్తి నిర్దిష్టతలు, వాపసు విధానాలు లేదా కస్టమర్ చరిత్ర గురించి తెలియదు, దీని వలన సరికాని లేదా సహాయం చేయని ప్రతిస్పందనలు వస్తాయి.
• పరిష్కారం: ఖచ్చితమైన, వ్యక్తిగతీకరించిన మరియు తాజాగా ఉండే సహాయాన్ని నిర్ధారించడానికి కంపెనీ యొక్క జ్ఞాన స్థావరం నుండి సమాచారాన్ని తిరిగి పొందే వ్యవస్థలు, RAG-ఆధారిత చాట్‌బాట్‌లను ఉపయోగించండి.

వ్యక్తిగతీకరించిన సిఫార్సు ఇంజిన్‌లు

• సమస్య: సాంప్రదాయ సిఫార్సు వ్యవస్థలు వినియోగదారుల తక్షణ, నిర్దిష్టమైన ఉద్దేశాన్ని గ్రహించడానికి కష్టపడతాయి, దీని వలన సాధారణ సిఫార్సులు వస్తాయి.
• పరిష్కారం: సందర్భ ఇంజనీరింగ్ అనుభవాన్ని మరింత సంభాషణగా చేయడానికి RAGని ఉపయోగిస్తుంది.

పెద్ద భాషా నమూనాల యొక్క ప్రాథమిక లోపాలను తగ్గించడం

సందర్భ ఇంజనీరింగ్ అనేది రెండు ప్రాథమిక LLM లోపాలను పరిష్కరించడానికి ఒక ముఖ్యమైన సాధనం: భ్రమలు మరియు జ్ఞానాన్ని నిలిపివేయడం.

భ్రమలను ఎదుర్కోవడం

• సమస్య: LLMలు అనిశ్చితంగా ఉన్నప్పుడు లేదా సంబంధిత జ్ఞానం లేనప్పుడు, అవి నమ్మదగినవి అయినప్పటికీ అసత్యమైన సమాచారాన్ని తయారు చేస్తాయి.

• పరిష్కారం: సందర్భ ఇంజనీరింగ్, ముఖ్యంగా RAG, అత్యంత ప్రభావవంతమైన వ్యూహాలు.

  • వాస్తవిక ఆధారాన్ని అందించండి: సమాధానం ఇచ్చే సమయంలో విశ్వసనీయ మూలం నుండి ధృవీకరించదగిన పత్రాలను అందించడం ద్వారా, భ్రమలను ప్రభావవంతంగా నివారించవచ్చు.
  • సత్యసంధత "నాకు తెలియదు.": పారదర్శకంగా ఉండటానికి, ఎటువంటి సమాచారం అందుబాటులో లేనప్పుడు నమూనాలు "నాకు తెలియదు" అని చూపించమని సూచించండి.