Guide complet d'ingénierie contextuelle – 6 composants essentiels pour la création d'applications d'IA futures – Tiré de l'ebook de 23 pages de @weaviate_io, la visualisation des informations est de très bonne qualité, ce qui en fait un excellent manuel de référence rapide à consulter fréquemment. Principes et défis fondamentaux : Contraintes liées à la fenêtre de contexte : Un espace limité peut facilement entraîner des distractions (surcharge d’historique), du chaos (interférences non pertinentes), des conflits (informations contradictoires) ou une contamination (accumulation d’erreurs). La solution ne consiste pas à utiliser une fenêtre plus large, mais plutôt à optimiser le contexte : validation de la qualité, synthèse et compression, suppression des informations non pertinentes et déchargement des données externes. Architecture du système : Saisie utilisateur → Amélioration de la requête → Extraction → Messages → Coordination des agents → Action de l’outil → Mise à jour de la mémoire → Sortie. L’accent est mis sur la prise de décision dynamique afin d’éviter les défaillances statiques du pipeline. Résumé des composants clés : Agents : Au cœur du processus décisionnel, ils sont capables d’évaluer dynamiquement les informations, de gérer l’état, d’adapter les outils et d’itérer les stratégies. Un seul agent convient aux tâches de taille moyenne, tandis que plusieurs agents gèrent les tâches complexes nécessitant une coordination. Fonction : Connexion des composants, par exemple en réécrivant les requêtes ou en changeant de segment de données en cas d’échec de la récupération. • Augmentation de requêtes : transforme une intention ambiguë en une entrée précise. Cela inclut la réécriture (ajout de mots-clés, suppression du bruit) ; l’expansion (génération de variantes, prévention des dérives) ; la décomposition (décomposition des problèmes complexes en sous-requêtes, puis synthèse de celles-ci) ; et l’agent de requêtes (version avancée, routage dynamique sur plusieurs ensembles, évaluation itérative). • Recherche : Mise à disposition de connaissances externes, avec le découpage en segments comme élément central. Les stratégies varient de simples (taille fixe) à avancées (modèles linéaires latents/base d’agents), avec un pré-découpage pour un stockage efficace et un post-découpage pour une recherche flexible. Objectif : Ancrage factuel, réduction des illusions. • Techniques d'incitation : guidage du raisonnement. Classiques : chaîne de pensée (décomposition étape par étape), approche par quelques exemples. Avancées : ReAct (boucle pensée-action). Les infobulles doivent spécifier explicitement les paramètres et les exemples. • Mémoire : Intégrer la notion d’histoire dans la mémoire. À court terme (conversation immédiate) ; à long terme (faits/événements classés par catégories). Principes : Stockage sélectif, élagage régulier et récupération spécifique à la tâche pour assurer la transition d’un état « sans état » à un état « apprenant ». Outils : Interfaces d’action, telles que les appels d’API. De la falsification d’invites aux appels de fonctions, le processus de découverte, de sélection, d’exécution et de réflexion doit être coordonné. Perspectives : Standardisation du protocole MCP pour simplifier l’intégration. Lien de téléchargement du livre électronique
