.@athamzafarooq på hvorfor kontekstutvikling nå er viktigere enn prompt engineering De fleste AI-prosjektledere fokuserer på prompt engineering—å skrive bedre instruksjoner for å få bedre resultater. Men det fungerer bare for generelle svar. I det øyeblikket du trenger personalisering, faller prompt engineering sammen. Vurder en finansieringsmegler. En bruker ønsker konservative investeringer i S&P 500. En annen ønsker høyrisiko kryptohandler. Hvordan gir den samme LLM-en relevante råd til begge brukerne? Kontekstutvikling løser dette ved å legge flere informasjonskilder: systemprompts, brukerprompts, langtidsminne fra tidligere interaksjoner og relevante data hentet fra RAG. "Prompt engineering er det du forteller en LLM. Kontekstutvikling er hvordan du designer instruksjonene for din LLM. Det er det fine med å ha kunnskapen om kontekstingeniørkunst, fordi det får hele økosystemet ditt til å danse.» Finjustering fungerer annerledes—det er oppgavetilpasning. Du trener LLM-en på tusenvis av eksempler for å spesialisere den til spesifikke resultater, som å generere Python-kode eller forstå språket i farmasøytisk industri. Leksjon: Kontekstutvikling er nå viktigere enn prompt engineering fordi moderne AI-produkter krever personalisering i stor skala. Du må koordinere minne, henting og prompts samtidig for å gi relevante svar til hver bruker.