Engenharia de Contexto para Agentes de IA A publicação mais recente do blog da @weaviate_io reexamina sistematicamente a "engenharia de contexto" em agentes de IA, construindo um ambiente vivo completo para o modelo que inclui memória, ferramentas e uma base de conhecimento. As ilustrações que acompanham o texto continuam excelentes e ajudam muito na compreensão da teoria e dos métodos. Recomendo a leitura do artigo original. Ponto principal: Os modelos precisam não apenas de "instruções", mas também de um "mundo". Isso levanta uma questão contraintuitiva, mas crucial: um modelo de aprendizagem de linguagem (LLM) poderoso por si só não é suficiente. Mesmo os modelos mais inteligentes são "cérebros solitários". Eles enfrentam três grandes falhas inerentes: • Ilusão: Falar bobagens com a maior confiança. • Isolamento do conhecimento: falta de dados privados específicos ou de conhecimento do mundo em tempo real. • Sem memória: Não consegue se lembrar da conversa do segundo anterior. A engenharia de contexto foi concebida precisamente para resolver esses problemas: Não se trata apenas de escrever instruções melhores; trata-se de construir uma arquitetura que garanta que a informação correta seja fornecida ao modelo no momento certo. Seu objetivo é conectar modelos isolados com o mundo real, fornecendo aos modelos um "contexto" completo para o raciocínio. O artigo "Cinco Pilares da Engenharia de Contexto" divide a engenharia de contexto em cinco padrões arquitetônicos principais, que também servem como um modelo para a construção de aplicações de IA prontas para produção: • Agente: O cérebro, que serve como centro de tomada de decisões do sistema; para evitar que o modelo aja às cegas, é necessário projetar um processo de tomada de decisão claro e um mecanismo de contingência. • Aumento de Consultas: Um tradutor que transforma a linguagem natural ambígua do usuário em intenções precisas e executáveis por máquina; por exemplo, transformando "Encontre o documento mencionado na reunião da semana passada" em uma instrução de busca precisa, incluindo data, tipo de documento e palavras-chave. • Recuperação: Uma biblioteca que se conecta a bases de conhecimento externas; seu princípio fundamental reside no equilíbrio entre "recuperação" e "precisão" para evitar sobrecarga de informações ou a omissão de informações essenciais. • Memória: O hipocampo confere ao sistema uma noção de história e capacidade de aprendizado; a memória não é simplesmente um armazenamento de dados, mas precisa levar em consideração a deterioração temporal, a ponderação da importância e a proteção da privacidade. • Ferramentas: Permitir que a IA interaja com dados e APIs em tempo real; permitir que a IA vá além da simples geração de texto e execute operações de fato (como verificar o estoque ou enviar e-mails). Mudança de paradigma metodológico: Passado (Engenharia de palavras-chave): Não se baseava apenas na inteligência do próprio modelo, mas também dedicava muito tempo a ajustar a formulação do estímulo. • Agora (Engenharia de Contexto): Concentre-se no projeto do sistema. Mesmo com um modelo de tamanho médio de parâmetros, se a engenharia de contexto (pipeline de dados, qualidade de recuperação, gerenciamento de memória) for bem feita, ele geralmente supera um sistema que simplesmente usa um modelo muito grande, mas carece de suporte de contexto. Leia o texto original
