AIエージェントのためのコンテキストエンジニアリング @weaviate_io の最新のブログ記事では、AIエージェントにおける「コンテキストエンジニアリング」を体系的に再検証し、メモリ、ツール、知識ベースを含む、モデルのための完全な環境を構築しています。付属のイラストも相変わらず素晴らしく、理論と手法の理解に大いに役立ちます。ぜひ元の記事も読んでみてください。 重要なポイント: モデルには「指示」だけでなく「世界」も必要です。 これは直感に反するが重要な点を指摘している。強力な法学修士号（LLM）だけでは不十分だ。最も賢いモデルでさえ「孤独な脳」であり、3つの大きな本質的な欠陥を抱えている。 • 幻想: 自信たっぷりにナンセンスを語る。 • 知識の孤立: 特定のプライベートデータやリアルタイムの世界の知識の欠如。 • 記憶なし: 前の 1 秒間の会話を思い出すことができません。 コンテキスト エンジニアリングは、次のような問題を解決するために正確に設計されています。 より良いプロンプトを書くだけではなく、適切な情報が適切なタイミングでモデルに提供されることを保証するアーキテクチャを構築することが重要です。 その目的は、分離されたモデルを現実世界に接続し、推論時にモデルに完全な「コンテキスト」を与えることです。 記事「コンテキスト エンジニアリングの 5 つの柱」では、コンテキスト エンジニアリングを 5 つのコア アーキテクチャ パターンに分類しています。これらのパターンは、本番環境対応の AI アプリケーションを構築するための青写真としても役立ちます。 • エージェント: システムの意思決定の中心として機能する脳。モデルが盲目的に行動するのを防ぐために、明確な意思決定プロセスとフォールバック メカニズムを設計する必要があります。 • クエリ拡張: ユーザーの曖昧な自然言語を、正確で機械が実行可能な意図に変換する翻訳者。たとえば、「先週の会議で言及された文書を見つける」という検索を、時間、文書の種類、キーワードを含む正確な検索指示に変換します。 • 検索: 外部の知識ベースに接続するライブラリ。その中核は、情報の過負荷や重要な情報の欠落を避けるために、「再現率」と「正確さ」のバランスを取ることにあります。 • 記憶: 海馬はシステムに履歴の感覚と学習能力を与えます。記憶は単なるデータ保存ではなく、時間の減衰、重要度の重み付け、プライバシー保護を考慮する必要があります。 • ツール: AI がリアルタイム データや API と対話できるようにします。AI が単なるテキスト生成にとどまらず、実際に操作 (在庫の確認やメールの送信など) を実行できるようにします。 方法論的パラダイムシフト: 過去 (キューワードエンジニアリング): モデル自体のインテリジェンスに頼るだけでなく、プロンプトの文言を調整するのに多くの時間を費やしていました。 • 現在（コンテキストエンジニアリング）：システム設計に重点を置く。パラメータサイズが中程度のモデルであっても、コンテキストエンジニアリング（データパイプライン、検索品質、メモリ管理）が適切に行われていれば、単に非常に大きなモデルを使用し、コンテキストサポートが不足しているシステムよりも優れたパフォーマンスを発揮することが多い。 原文を読む
