.@athamzafarooq、なぜコンテキストエンジニアリングがプロンプトエンジニアリングよりも重要になっているのかについて ほとんどのAIプロジェクトマネージャーはプロンプトエンジニアリングに注力し、より良い指示を書いてより良い出力を得ます。 しかし、それは一般的な回答にしか通用しません。パーソナライズが必要な瞬間、プロンプトエンジニアリングは崩壊します。 金融エージェントを検討してみてください。あるユーザーは保守的なS&P 500投資を望んでいます。また別の投資家は高リスクの暗号資産取引を望んでいます。同じLLMがどうして両方のユーザーに適切なアドバイスを与えているのでしょうか? コンテキストエンジニアリングは、システムプロンプト、ユーザープロンプト、過去のやり取りからの長期記憶、RAGから取得した関連データなど、複数の情報源を重ねることでこれを解決します。 「プロンプトエンジニアリングとはLLMに伝えるものだ。コンテキストエンジニアリングとは、LLMの指示を設計する方法です。それがコンテキストエンジニアリングの知識を持つ素晴らしさであり、エコシステム全体が踊るようになるのです。」 ファインチューニングは異なる方法で機能します—それはタスク適応です。LLMは数千の例で訓練し、Pythonコードの作成や製薬業界の用語理解など特定の出力に特化させます。 教訓:現代のAI製品は大規模なパーソナライズを必要とするため、コンテキストエンジニアリングはプロンプトエンジニアリングよりも重要になっています。記憶、検索、プロンプトを同時に調整して、各ユーザーに適切な応答を届ける必要があります。