Guia completo de engenharia de contexto – 6 componentes essenciais para a criação de futuras aplicações de IA – Do e-book de 23 páginas da @weaviate_io, a visualização das informações é muito boa, tornando-o um ótimo manual de referência rápida para consulta frequente. Desafios e princípios fundamentais: Limitações da janela de contexto: O espaço limitado leva facilmente à "distração" (sobrecarga de histórico), ao "caos" (interferência irrelevante), ao "conflito" (informações contraditórias) ou à "contaminação" (acúmulo de erros). A solução não é usar uma janela maior, mas sim "higiene de contexto" — validar a qualidade, resumir e comprimir, eliminar informações irrelevantes e descarregar dados externos. Arquitetura do sistema: Entrada do usuário → Aprimoramento da consulta → Recuperação → Solicitações → Coordenação do agente → Ação da ferramenta → Atualização da memória → Saída. A ênfase é colocada na tomada de decisões dinâmicas para evitar falhas estáticas no pipeline. Resumo dos Componentes Principais: Agentes: O núcleo da tomada de decisões, capazes de avaliar informações dinamicamente, manter o estado, adaptar ferramentas e iterar estratégias. Agentes individuais são adequados para tarefas de médio porte, enquanto múltiplos agentes lidam com tarefas complexas que exigem coordenação. Função: Conectar componentes, como reescrever consultas ou alternar entre partes da informação quando a recuperação falha. • Aumento de consultas: Transforma intenções ambíguas em entradas precisas. Isso inclui reescrita (adição de palavras-chave, remoção de ruído); expansão (geração de variantes, prevenção de desvios); decomposição (divisão de problemas complexos em subconsultas e posterior síntese); e agente de consulta (versão avançada, roteamento dinâmico entre múltiplos conjuntos, avaliação iterativa). • Recuperação: Integração do conhecimento externo, tendo o agrupamento como elemento central. As estratégias variam de simples (tamanho fixo) a avançadas (LLM/base de agentes), com pré-agrupamento para armazenamento eficiente e pós-agrupamento para recuperação flexível. Objetivo: Ancoragem de fatos, reduzindo ilusões. • Técnicas de estímulo: Orientação do raciocínio. Clássicas: Cadeia de Pensamento (CoT, decomposição passo a passo), poucos exemplos (guiadas por exemplos). Avançadas: ReAct (ciclo pensar-agir). As dicas de ferramentas devem especificar explicitamente os parâmetros/exemplos. • Memória: Imbuir a memória com um senso de história. Curto prazo (conversa imediata); longo prazo (fatos/eventos relevantes). Princípios: Armazenamento seletivo, poda regular e recuperação específica da tarefa para garantir uma transição de "sem estado" para "aprendiz". • Ferramentas: Interfaces de ação, como chamadas de API. Desde a falsificação de prompts até chamadas de função, o processo de descoberta-seleção-execução-reflexão precisa ser coordenado. Futuro: Padronização do protocolo MCP para simplificar a integração. Link para download do eBook
