Bağlam Mühendisliği
Modele hangi bilginin, ne zaman, hangi biçimde verileceğinin tasarlanmasıdır — ve aynı ölçüde neyin verilmeyeceğinin.
Prompt mühendisliği "nasıl sorayım" ile ilgilenir; bağlam mühendisliği "modelin önünde ne dursun" ile.
Çoğu kalite sorunu kötü sorudan değil, kalabalık ya da eksik bağlamdan çıkar.
Dört karar alanı:
- Seçim: Hangi dosya, hangi veri, hangi örnek girer? "Her ihtimale karşı hepsi" bir strateji değildir; alakasız içerik modeli yanlış şeye odaklar.
- Zamanlama: Bilgi baştan mı yüklensin, gerektiğinde mi açılsın? (bkz. kademeli açılım)
- Biçim: Aynı bilgi tablo olarak mı, düz metin olarak mı? Yapılandırılmış çıktı hem işlenebilir hem daha ucuzdur.
- Konum: Uzun bağlamda başa ve sona konan bilgi ortadakinden daha güvenilir hatırlanır; kritik kural ortaya gömülmez.
Ölçütler: Bağlam doluluğu maliyet ve gecikme üretir; alaka gürültüsü kaliteyi düşürür. İkisi arasındaki denge tasarlanır, tesadüfe bırakılmaz.
Uygulamalı örnek — bu skill: Ana dosya süreci yürütür (~19 KB), yazım katmanları ve ölçüm ayrı dosyalarda bekler, terim sözlüğü yalnızca terim açıklanacağında açılır. Bir yazı güncellenirken yazım katmanları hiç yüklenmez.
Skill'i referans dosyalarına bölme kararının adı budur. Bölünmemiş bir skill ya çok yüzeysel olur (her şey sığsın diye) ya çok pahalı (her şey yüklü) — ikisi de kaliteyi düşürür.
Kötü: 30 blog yazısının tam metnini bağlama yükleyip "kanibalizasyon var mı" diye sormak.
İyi: Alt ajana envanter çıkarttırıp yalnızca slug · hedef kelime · niyet · H2 listesi tablosunu bağlama almak. Aynı karar, onda bir maliyetle ve daha az gürültüyle.
"Bağlam ne kadar büyükse cevap o kadar iyi." İyi seçilmiş küçük bağlam, kalabalık büyük bağlamdan iyidir. "Bağlam mühendisliği prompt mühendisliğinin yeni adı." Farklı katman: biri isteği, diğeri modelin çalışma masasını tasarlar.