Poza ramy prostego zapytania

W poprzednich artykułach na blogu przeszliśmy długą drogę. Wyjaśniłem już, na czym polega Prompt Engineering, czyli precyzyjne konstruowanie poleceń, oraz jak technologia RAG (Retrieval-Augmented Generation) pozwala modelom AI korzystać z zewnętrznych źródeł wiedzy, takich jak Twoje firmowe dokumenty.

Jednak samo „posiadanie” danych przez AI to połowa sukcesu. Kluczowe jest to, co model widzi w konkretnym momencie generowania odpowiedzi. Tutaj na scenę wchodzi Context Engineering – brakujące ogniwo, które decyduje o tym, czy sztuczna inteligencja faktycznie zrozumie sytuację, czy jedynie „przeczyta” podany jej tekst.

Czym jest Context Engineering?

Context Engineering to proces selekcji, strukturyzacji i optymalizacji informacji, które są przesyłane do modelu językowego w oknie kontekstowym (jego „pamięci krótkotrwałej”).

Jeśli AI porównamy do genialnego eksperta, to kontekst jest wszystkim, co leży na jego biurku w danej sekundzie. Context Engineering to nie tylko dostarczenie dokumentów na to biurko, ale przede wszystkim:

• Selekcja najważniejszych dokumentów.
• Usunięcie zbędnych „śmieci” informacyjnych.
• Dodanie instrukcji, jak te konkretne dane mają być interpretowane.

Po co stosuje się Context Engineering?

Głównym celem jest maksymalizacja trafności odpowiedzi przy jednoczesnym ograniczeniu błędów. Model AI ma ograniczoną „uwagę” – im więcej nieistotnych danych mu podamy, tym większa szansa, że pominie kluczowy fakt lub zacznie halucynować (zmyślać). Stosujemy go, aby:

• Zwiększyć precyzję: AI skupia się tylko na faktach istotnych dla problemu.
• Zachować spójność: Zapewnienie, że model pamięta wcześniejsze ustalenia z rozmowy.
• Zredukować koszty: Mniej niepotrzebnych słów (tokenów) to niższe rachunki za korzystanie z płatnych modeli AI.

Zalety

• Wysoka jakość odpowiedzi: AI rzadziej gubi wątek i lepiej trzyma się wytycznych.
• Personalizacja: Pozwala dostosować ton i wiedzę modelu do konkretnego użytkownika bez konieczności kosztownego douczania modelu (Fine-tuning).
• Brak halucynacji: Jasno zdefiniowany kontekst „zakotwicza” model w faktach.

Wady i ograniczenia

• Limit okna kontekstowego: Każdy model ma określoną pojemność „biurka” (tokenów). Nie możemy wrzucić tam wszystkiego.
• Zjawisko “Lost in the Middle”: Badania pokazują, że modele AI najlepiej radzą sobie z informacjami na początku i na końcu kontekstu, czasem ignorując środek.
• Złożoność: Wymaga projektowania systemów, które inteligentnie wybierają, co jest w danej chwili ważne.

RAG a Context Engineering – kluczowe różnice

Często te pojęcia są mylone. RAG to proces dostarczania danych, natomiast Context Engineering to proces ich prezentowania modelowi.

Cecha	Retrieval Augmented Generation (RAG)	Context Engineering
Główny cel	Znalezienie odpowiednich informacji w dużej bazie danych.	Optymalne ułożenie i sformatowanie tych informacji dla AI.
Działanie	Wyciąga np. 5 pasujących akapitów z 1000-stronicowej instrukcji.	Decyduje, czy te 5 akapitów podać w punktach, czy jako cytat, i co dodać obok nich.
Analogia	Bibliotekarz, który przynosi Ci właściwe książki z archiwum.	Redaktor, który przygotowuje z tych książek krótką i przejrzystą notatkę.
Kiedy stosować?	Gdy chcesz udostępnić wszystkie dane dla modelu (np. plików PDF, bazy klientów).	Gdy chcesz, by model lepiej wykorzystał tylko wybrane przez ciebie dane.

Praktyczne przykłady zastosowania

Przykład 1: Inteligentny asystent obsługi klienta

Zamiast przesyłać do AI całej historii rozmowy z klientem (co mogłoby go przytłoczyć), Context Engineering wybiera tylko ostatnie 3 pytania, aktualny status zamówienia i krótkie streszczenie poprzednich problemów. Dzięki temu AI wie, z kim rozmawia, ale nie gubi się w szczegółach sprzed roku.

Przykład 2: Asystent programisty (AI Coding)

Podczas pisania kodu, Context Engineering analizuje, w którym pliku pracuje programista i automatycznie „podsuwa” modelowi definicje tylko tych funkcji, które są aktualnie używane, zamiast przesyłać cały kod źródłowy aplikacji.

Przykład 3: Analiza dokumentów prawnych

Przy analizie umowy, Context Engineering może polegać na podaniu AI tekstu umowy wraz z „listą kontrolną” (checklistą) klauzul niedozwolonych. Model nie tylko czyta umowę, ale ma narzucony kontekst: „szukaj konkretnie tych błędów”.

Podsumowanie

Context Engineering to sztuka selekcji. W świecie, gdzie danych jest coraz więcej, kluczem do sukcesu nie jest podanie AI wszystkiego, co wiemy, ale podanie dokładnie tego, czego potrzebuje w danej milisekundzie.

Dobry Context Engineering sprawia, że sztuczna inteligencja przestaje być tylko „wyszukiwarką”, a staje się partnerem, który naprawdę rozumie sytuację, w której się znajdujesz.