.@athamzafarooq o tom, proč je kontextové inženýrství nyní důležitější než promptové inženýrství Většina AI PM se zaměřuje na promptové inženýrství – psaní lepších instrukcí pro lepší výsledky. Ale to funguje jen u obecných odpovědí. Jakmile potřebujete personalizaci, prompt engineering se rozpadne. Zvažte finančního agenta. Jeden uživatel chce konzervativní investice do S&P 500. Další chce vysoce rizikové kryptoměnové obchody. Jak může stejný LLM poskytovat oběma uživatelům relevantní rady? Context engineering to řeší vrstvením více zdrojů informací: systémových promptů, uživatelských promptů, dlouhodobé paměti z minulých interakcí a relevantních dat získaných z RAG. "Prompt engineering je to, co říkáte LLM. Context engineering je způsob, jak navrhujete instrukce pro svůj LLM. To je krása znalostí kontextového inženýrství, protože to roztančí celý tvůj ekosystém." Jemné ladění funguje jinak – je to přizpůsobení úkolu. LLM trénujete na tisících příkladů, abyste ho specializovali na konkrétní výstupy, například generování Python kódu nebo pochopení slovní zásoby farmaceutického průmyslu. Poučení: Context engineering je nyní důležitější než prompt engineering, protože moderní AI produkty vyžadují personalizaci ve velkém měřítku. Musíte orchestrálně orchestrovat paměť, vyhledávání a prompty současně, abyste každému uživateli poskytli relevantní odpovědi.