Ingeniería de contexto para agentes de IA La última entrada del blog de @weaviate_io reexamina sistemáticamente la "ingeniería de contexto" en agentes de IA, creando un entorno dinámico completo para el modelo que incluye memoria, herramientas y una base de conocimientos. Las ilustraciones que acompañan al artículo son excelentes y ayudan enormemente a comprender la teoría y los métodos. Recomiendo a mis amigos que lean el artículo original. Conclusión clave: los modelos no sólo necesitan "instrucciones", sino también un "mundo". Esto plantea un punto contraintuitivo pero crucial: un LLM potente por sí solo no es suficiente. Incluso los modelos más inteligentes son "cerebros solitarios". Se enfrentan a tres importantes defectos inherentes: • Ilusión: Decir tonterías con seguridad. • Aislamiento del conocimiento: falta de datos privados específicos o de conocimiento del mundo en tiempo real. • Sin memoria: No se puede recordar la conversación del segundo anterior. La ingeniería de contexto está diseñada precisamente para resolver estos problemas: No se trata solo de escribir mejores indicaciones, sino de construir una arquitectura que garantice que la información correcta se introduzca en el modelo en el momento adecuado. Su objetivo es conectar modelos aislados con el mundo real, dando a los modelos un "contexto" completo al momento de razonar. El artículo "Cinco pilares de la ingeniería de contexto" divide la ingeniería de contexto en cinco patrones arquitectónicos fundamentales, que también sirven como modelo para crear aplicaciones de IA listas para producción: • Agente: El cerebro, que funciona como centro de toma de decisiones del sistema; para evitar que el modelo actúe a ciegas, es necesario diseñar un proceso de toma de decisiones claro y un mecanismo de respaldo. • Aumento de consultas: un traductor que transforma el lenguaje natural ambiguo del usuario en intenciones precisas ejecutables por máquina; por ejemplo, transformar "Encontrar el documento mencionado en la reunión de la semana pasada" en una instrucción de búsqueda precisa que incluye hora, tipo de documento y palabras clave. • Recuperación: Una biblioteca que se conecta a bases de conocimiento externas; su núcleo radica en equilibrar la "recuperación" y la "precisión" para evitar la sobrecarga de información o la omisión de información clave. • Memoria: El hipocampo le da al sistema un sentido de la historia y la capacidad de aprendizaje; la memoria no es simplemente un almacenamiento de datos, sino que debe tener en cuenta el deterioro temporal, la ponderación de la importancia y la protección de la privacidad. • Herramientas: Permitir que la IA interactúe con datos y API en tiempo real; permitir que la IA vaya más allá de simplemente generar texto y realmente realice operaciones (como verificar el inventario o enviar correos electrónicos). Cambio de paradigma metodológico: pasado (ingeniería de palabras clave): no solo confiar en la inteligencia del modelo en sí, sino también dedicar mucho tiempo a ajustar la redacción del mensaje. • Ahora (Ingeniería de Contexto): Enfoque en el diseño del sistema. Incluso con un modelo de tamaño de parámetros mediano, si la ingeniería de contexto (canalización de datos, calidad de recuperación, gestión de memoria) se realiza correctamente, suele superar a un sistema que simplemente utiliza un modelo muy grande pero carece de soporte de contexto. Lea el texto original
