Context engineering is een cruciale en steeds belangrijker wordende discipline binnen de ontwikkeling van AI, met name voor grote taalmodellen (LLM’s) en AI-agenten. Waar “prompt engineering” zich richt op het formuleren van de vraag aan een AI, richt context engineering zich op het creëren van het informatie-ecosysteem dat een AI-model nodig heeft om een zinvol en accuraat antwoord te geven.
Zie het zo:
- Prompt Engineering: Je stelt een slimme vraag aan een chef-kok.
- Context Engineering: Je zorgt ervoor dat de chef-kok toegang heeft tot de juiste ingrediënten, recepten, kookgerei en weet voor wie hij kookt (allergieën, voorkeuren, etc.). Zonder de juiste context kan de beste chef-kok (LLM) nog steeds geen goed gerecht (antwoord) maken.
- Wat omvat context engineering?
Context engineering gaat verder dan alleen de directe prompt en omvat het dynamisch en intelligent samenstellen van alle relevante informatie die een AI-model nodig heeft om een taak uit te voeren. Dit kan onder andere inhouden: - Systeeminstructies: Regels en gedragspatronen die de AI moet volgen (bijv. “reageer als een vriendelijke leraar”, “geef alleen antwoorden in JSON-formaat”).
- Gespreksgeschiedenis: Eerdere interacties in een dialoog, zodat de AI de draad van het gesprek kan vasthouden en kan refereren aan eerdere uitwisselingen.
- Externe data/Kennis Retrieval (RAG – Retrieval-Augmented Generation): Het ophalen van relevante informatie uit externe kennisbronnen zoals databases, documenten, webpagina’s, of interne systemen. Dit is essentieel om “hallucinaties” (verzonnen antwoorden) te verminderen en de AI te “gronden” in feitelijke informatie.
- Beschikbare tools en hun definities: Als de AI in staat is om tools te gebruiken (bijv. een agenda, een rekenmachine, een API voor weersinformatie), dan moet de context duidelijk maken welke tools beschikbaar zijn en hoe ze te gebruiken.
- Gestructureerde uitvoerformaten: Definities voor hoe de AI zijn antwoord moet structureren (bijv. als een lijst, een tabel, of in een specifiek code-formaat).
- Realtime data: Informatie die op het moment van de interactie relevant is (bijv. de huidige datum, tijd, locatie).
- Gebruikersvoorkeuren en -profielen: Informatie over de gebruiker die kan helpen om antwoorden te personaliseren.
Waarom is context engineering zo belangrijk? - Nauwkeurigheid en relevantie: Door de AI de juiste context te geven, kan deze veel nauwkeurigere en relevantere antwoorden genereren, omdat het meer achtergrondinformatie heeft om op te bouwen.
- Vermindering van hallucinaties: Wanneer een AI-model niet voldoende context heeft, kan het geneigd zijn om informatie te verzinnen (hallucineren). Door relevante feitelijke context aan te leveren, wordt dit risico aanzienlijk verlaagd.
- Coherentie en consistentie: In complexere interacties, zoals chatbots of AI-agenten die meerdere stappen uitvoeren, zorgt context engineering ervoor dat de AI coherent blijft en niet van het pad afwijkt.
- Efficiëntie: Door de juiste context te selecteren en te optimaliseren, kan de AI efficiënter werken en sneller tot het gewenste resultaat komen.
- Schaalbaarheid: Het stelt ontwikkelaars in staat om robuuste AI-applicaties te bouwen die dynamisch kunnen omgaan met veranderende informatie en complexe workflows. Verschil met Prompt Engineering:
Hoewel ze verwant zijn en elkaar aanvullen, is er een duidelijk verschil: - Prompt Engineering: Richt zich op de eenmalige instructie aan de AI. Het gaat om de formulering van de vraag.
- Context Engineering: Richt zich op het gehele informatiesysteem rondom de AI-interactie. Het beheert de informatiestroom, inclusief prompts, geschiedenis, externe data, tools, enzovoort, en zorgt ervoor dat de AI over de juiste “kennis” beschikt op het juiste moment.
Kortom, context engineering is de kunst en wetenschap van het strategisch ontwerpen en beheren van alle informatie die een AI-model nodig heeft om effectief en betrouwbaar te functioneren in complexe, dynamische omgevingen. Het is een sleutelvaardigheid voor AI-ontwikkelaars van de volgende generatie.