Bağlam mühendisliği, yapay zekada önemli bir değişimi temsil eder ve bireysel istemlerden uzaklaşarak büyük dil modelleri (LLM’ler) etrafında kapsamlı bilgi ekosistemleri oluşturmaya yönelir. Yapay zeka uygulamaları temel sohbet robotlarından karmaşık, çok adımlı görevleri yürütebilen gelişmiş aracılara evrildikçe, model çıktılarının kalitesi giderek sağlanan bilgilere bağlı hale gelir. Bu nedenle bağlam mühendisliği, etkileyici kullanıcı deneyimleri sunan güvenilir ve güçlü yapay zeka uygulamaları oluşturmak için gerekli hale gelmiştir.
Paradigma Değişimi: İsteklerden Sistemlere
Odak noktası, bireysel istemler oluşturmaktan, büyük dil modelleri (LLM’ler) etrafında sistematik olarak eksiksiz bir bilgi ekosistemi oluşturmaya kaymaktadır. Yapay zeka uygulamaları basit sohbet robotlarından karmaşık, çok adımlı görevleri gerçekleştirebilen akıllı aracılara evrildikçe, model çıktısının kalitesi giderek sağlanan bilginin kalitesine bağlı hale gelir. Sektör liderleri ve yapay zeka araştırmacıları, görevleri etkili bir şekilde çözmek için LLM’lere kapsamlı bir bağlam sağlamanın gerekliliğini vurgulayarak bu değişimin önemini kabul etmektedir. Bağlam mühendisliği, bağlam penceresini doğru bilgilerle doldurma sanatını ve bilimidir ve modellerin doğru kararlar almasını sağlar.
Temel argüman, çoğu akıllı aracının başarısızlığının model arızasından ziyade bağlam eksikliğinden kaynaklandığıdır. Bu iddia, yapay zeka mühendisliğinin temel zorluğunu yeniden tanımlar ve dikkati model ayarlamadan bilgi destekleyici sistemler geliştirmeye kaydırır. Bağlam mühendisliğini anlamak ve ustalaşmak, güvenilir ve sağlam yapay zeka uygulamaları oluşturmak için bir ön koşul haline gelmiştir.
Bağlam Mühendisliğinin Tanımlanması
Bağlam mühendisliği, yalnızca istem mühendisliğinin geliştirilmiş bir versiyonu değildir; metin girişini optimize etmek yerine dinamik bir bilgi dağıtım sistemi oluşturmaya odaklanan benzersiz, sistem düzeyinde bir mühendislik disiplinidir.
Bağlam mühendisliği, LLM’lere görevleri doğru, doğru biçimde ve doğru zamanda tamamlamak için ihtiyaç duydukları bilgi ve araçları sağlayan dinamik sistemler tasarlamaya ve inşa etmeye odaklanan bir mühendislik disiplini olarak tanımlanabilir.
Temel Bileşenler:
- “Dinamik sistemler tasarlamak ve inşa etmek”: Bu, bağlam mühendisliğinin sadece kelimelere değil, sistem mimarisine odaklanan bir mühendislik faaliyeti olduğunu vurgular. Bağlam, ana LLM çağrısından önce çalışan bir sistemin çıktısıdır. Mühendislerin, LLM’nin çalışma belleğini hazırlamak için veri işlem hatları, bellek modülleri ve bilgi alma mekanizmaları oluşturması gerekir.
- “Doğru bilgiler ve araçlar”: Olguları, verileri, bilgi tabanı içeriğini (RAG aracılığıyla) ve kullanıcı tercihlerini kapsar. Araçlar, API arayüzleri, fonksiyonlar veya veritabanı sorguları gibi yetenekleri ifade eder. Hem bilgi hem de yetenek sağlamak, karmaşık görevler için temeldir.
- “Doğru biçim, doğru zamanda”: Bilgi sunumunun ve zamanlamanın önemini vurgular. Kısa bir özet genellikle ham verilerden daha iyidir ve açık bir araç şeması, belirsiz talimatlardan daha etkilidir. Modelin dikkatini alakasız bilgilerle dağıtmamak için isteğe bağlı bağlam sağlamak çok önemlidir.
- “Görevi güvenilir bir şekilde tamamlamak”: Bu, bağlam mühendisliğinin nihai hedefidir. Yapay zeka uygulamalarını sürekli olarak yüksek kaliteli çıktılar üretebilen güvenilir sistemlere dönüştürür. Hassas bağlam yönetimi ile çıktılar daha tutarlı hale gelir, halüsinasyonları azaltır ve karmaşık, uzun döngülü akıllı aracı iş akışlarını destekler.
İstekten Bağlama Mühendisliğine Evrilme
Hem bağlam mühendisliği hem de istem mühendisliği LLM çıktısını optimize etmeyi amaçlasa da, kapsam, doğa ve hedefler açısından farklılık gösterirler. Bir sistem düzeyi karşılaştırması bu farklılıkları vurgular:
- Kapsam: İstek mühendisliği, tek etkileşimleri veya metin dizilerini optimize etmeye odaklanırken, bağlam mühendisliği, tüm görev yaşam döngüsünü kapsayan tüm bilgi ekosistemine odaklanır.
- Dinamizm: İstekler genellikle statiktir, bağlam ise göreve göre dinamik olarak oluşturulur ve etkileşim sırasında gelişir.
- Giriş Bileşimi: İstek mühendisleri girdileri kullanıcı sorguları etrafında oluştururken, bağlam mühendisleri kullanıcı sorgularını sistem talimatları, alınan belgeler, araç çıktıları ve konuşma geçmişini içeren daha büyük bir "bağlam paketinin" yalnızca bir parçası olarak görür.
- Analoji: İstekler bir oyundaki tek bir satır gibiyse, bağlam tüm filmin seti, arka plan hikayesi ve senaryosudur ve birlikte derinlik ve anlam sağlar.
Aşağıdaki tablo, ikisini daha da karşılaştırmaktadır:
İstek Mühendisliği - Bağlam Mühendisliği
| Boyut | İstek Mühendisliği | Bağlam Mühendisliği |
|---|---|---|
| Kapsam | Tek etkileşim, tek giriş dizesi | Tüm akıllı aracı iş akışı, tam bilgi ekosistemi |
| Doğa | Statik veya yarı statik, şablon tabanlı | Dinamik, gerçek zamanlı olarak monte edilir, görevle birlikte gelişir |
| Hedef | LLM’yi yüksek kaliteli bir cevap vermesi için yönlendirin | LLM’yi karmaşık görevleri sürekli olarak güvenilir bir şekilde tamamlamak için güçlendirin |
| Temel Ürün | Optimize edilmiş istem şablonları, talimat kümeleri | Veri işlem hatları, RAG sistemleri, bellek modülleri, durum yöneticileri |
| Temel Beceriler | Dilbilim, mantıksal akıl yürütme, talimat tasarımı | Sistem mimarisi, veri mühendisliği, yazılım geliştirme |
| Temel Analoji | Kesin bir soru sormak | Bir araştırmacı için kapsamlı bir kütüphane oluşturmak |
Yapay Zeka Mühendisliğini Yeniden Tanımlamak
İstem mühendisliğinden bağlam mühendisliğine geçiş, yapay zeka mühendislerinin rolünü yeniden şekillendirir. İstek mühendisliği, giriş dizelerini mükemmelleştirmeye odaklanır ve dilbilim ve mantık alanlarında beceriler gerektirir. Bununla birlikte, görev veritabanlarından, API’lerden ve bellekten bu girdileri dinamik olarak bir araya getiren sistemler oluşturmak haline geldiğinde, temel beceriler yazılım mühendisliğine ve sistem mimarisine kayar.
LangChain ve LlamaIndex gibi çerçeveler, Zincirler, Grafikler ve Aracılar gibi dinamik bağlam montaj sistemleri oluşturmak için mimari desenler sundukları için bağlam mühendisliğini desteklemektedir.
Bağlam mühendisliğinin yükselişi, yapay zeka geliştirilmesinde model merkezli, niş bir alandan ana akım bir yazılım mühendisliği disiplinine geçişi işaret ediyor. Temel zorluk sadece modelin kendisi değil, etrafında oluşturulan tüm uygulama yığınıdır.
Bağlam: İnceleme ve İlkeler
Bu bölüm, "bağlamın" bileşenlerini detaylandırır ve etkili yönetim için ilkeleri özetler.
Bağlam Penceresinin Yapısını Çözmek
Bağlam penceresi, modelin bir yanıt oluştururken "görebileceği" veya "hatırlayabileceği" toplam bilgidir. Eksiksiz bir "bağlam paketi", sağlanan tüm bilgilerin toplamıdır.
- Talimatlar/Sistem İstemi: Bu temel katman, modelin davranışını tanımlar, rolünü, stilini, kurallarını, kısıtlamalarını ve hedeflerini belirler.
- Kullanıcı İstemi: Akıllı aracıyı tetikleyen doğrudan soru veya görev talimatı.
- Konuşma Geçmişi/Kısa Süreli Bellek: Önceki alışverişler doğrudan bağ