Kontextové inžinierstvo vs. prompt inžinierstvo: Inteligentnejšia AI

V dnešnom rýchlo sa meniacej krajine umelej inteligencie je dôležité pochopiť rôzne techniky, ktoré poháňajú pokrok v tejto oblasti. Video od IBM Technology nám predstavuje fascinujúci rozdiel medzi prompt inžinierstvom a kontextovým inžinierstvom – dvoma kľúčovými prístupmi na vytváranie inteligentnejších a presnejších AI systémov. Zatiaľ čo prompt inžinierstvo sa zameriava na precízne formulovanie vstupných textov, kontextové inžinierstvo ide ešte ďalej a programaticky spája všetko, čo model vidí počas spracovania – vrátane promptov, vyvolaných dokumentov, pamäti a nástrojov. V tomto článku sa pozrieme na kľúčové poznatky z videa a preskúmame, ako tieto dve disciplíny spolupracujú na vytváranie dynamických a agentických AI systémov.

Kľúčové poznatky

• Prompt inžinierstvo vs. Kontextové inžinierstvo: prompt inžinierstvo sa zameriava na formuláciu vstupných textov, zatiaľ čo kontextové inžinierstvo je širšia disciplína, ktorá programaticky spája všetko, čo model vidí počas spracovania.
• Agentické AI a Graeme: Video ilustruje rozdiel prostredníctvom agentického AI modelu menom Graeme, ktorý sa špecializuje na rezerváciu hotelov. Chyby v jeho výstupe ukazujú potrebu kontextového inžinierstva pre presnejšie výsledky.
• Techniky prompt inžinierstva: Video predstavuje rôzne techniky prompt inžinierstva, ako je prideľovanie rolí, poskytovanie príkladov (few-shot learning), reťazec myšlienok (chain of thought prompting) a nastavovanie obmedzení.
• Komponenty Kontextového Inžinierstva: Kľúčové komponenty kontextového inžinierstva zahŕňajú pamäť, správu stavu, RAG (Retrieval Augmented Generation) a prístup k nástrojom.

Prompt Inžinierstvo: Umenie formulovania otázok

prompt inžinierstvo je proces vytvárania vstupných textov pre veľké jazykové modely (LLM), ktoré riadia ich správanie a výstup. Je to kombinácia umenia a vedy, ktorá zahŕňa rôzne techniky na optimalizáciu interakcie s modelom.

• Prideľovanie rolí: Priradením LLM určitej role – napríklad "senior Python developer" – môžeme výrazne ovplyvniť jeho výstup. Model prijme odborné znalosti, slovnú zásobu a obavy danej osoby.
• Príklady (Few-Shot Learning): Poskytnutie 2-3 príkladov vstupných/výstupných párov pomáha modelu pochopiť požadovaný formát a štýl. Toto je obzvlášť užitočné, ak chcete JSON výstup s konkrétnymi názvami polí.
• Reťazec myšlienok (Chain of Thought Prompting): Táto technika núti model ukázať svoj postup riešenia problému. Pridávanie fráz ako "poďme krok za krokom" alebo "vysvetli svoje uvažovanie" zabraňuje modelu skákať k záverom a je obzvlášť účinné pri komplexnom uvažovaní.
• Nastavovanie obmedzení: Definovaním hraníc – napríklad "obmedz svoju odpoveď na 100 slov" alebo "používaj len informácie z poskytnutého kontextu" – môžeme zabrániť modelu odchýliť sa od témy.

Kontextové Inžinierstvo: Budovanie inteligentných systémov

Zatiaľ čo prompt inžinierstvo sa zameriava na formuláciu otázok, kontextové inžinierstvo sa zameriava na vytváranie celých systémov, ktoré poskytujú modelom potrebné informácie a nástroje. Ide o širšiu disciplínu, ktorá integruje rôzne komponenty pre presné a dynamické odpovede.

• Pamäť: Správa pamäte je kľúčová pre udržanie kontextu v dlhých konverzáciách. Krátkodobá pamäť sumarizuje rozhovory, zatiaľ čo dlhodobá pamäť využíva vektorové databázy na ukladanie preferencií používateľov a historických vzorcov.
• Správa stavu: Správa stavu zabezpečuje, že agent nestratí kontext počas viacstupňového procesu – napríklad pri rezervovaní letenky, hotela a dopravy.
• RAG (Retrieval Augmented Generation): RAG spája agenta s dynamickými zdrojmi znalostí. Používa hybridné vyhľadávanie, ktoré kombinuje sémantické a kľúčové vyhľadávanie na výber len relevantných informácií z rozsiahlych dokumentov.
• Nástroje: LLM samotné nemôžu pristupovať k databázam, volať API alebo vykonávať kód. Nástroje prekonávajú túto medzeru a umožňujú agentom interakciu s reálnym svetom.

Spolupráca prompt inžinierstva a kontextového inžinierstva

Najlepšie výsledky sa dosahujú kombináciou oboch prístupov. prompt inžinierstvo poskytuje lepšie otázky, zatiaľ čo kontextové inžinierstvo vytvára lepšie systémy. V praxi to znamená dynamické dopĺňanie promptov aktuálnym kontextom – napríklad vkladaním upozornení alebo známych falošných poplachov do základného promptu.

Záver a úvahy pre budúcnosť

Video od IBM Technology nám ukázalo, že kontextové inžinierstvo predstavuje ďalší krok v evolúcii AI systémov. Kombinácia prompt inžinierstva s robustnými systémami na správu pamäti, stavu a prístupu k nástrojom umožňuje vytvárať inteligentnejších a presnejších agentov. V budúcnosti môžeme očakávať ďalší vývoj v týchto oblastiach, čo povedie k ešte sofistikovanejším AI aplikáciám, ktoré budú schopné riešiť komplexné problémy a poskytovať personalizované služby.

Referencie

• IBM TechXchange 2025: https://ibm.biz/Bdej4m
• Prompt Engineering: https://ibm.biz/BdeYDZ
• Monthly AI Newsletter from IBM: https://ibm.biz/BdeYDY

Približne 150 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.75 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.