95% din ingineria AI este pur și simplu inginerie a contextului. Toată lumea este obsedată de modele mai bune, în timp ce contextul rămâne adevăratul obstacol. Chiar și cel mai bun model din lume îți va da gunoaie dacă îi dai informații greșite. Iată ce ratează majoritatea oamenilor: Ingineria contextului nu este doar despre RAG, memorie sau agenți. Este arta și știința de a livra informațiile potrivite, în formatul potrivit, la momentul potrivit, pentru LLM-ul tău. Gândește-te la ce ai cu adevărat nevoie: ↳ Recuperare pentru a prelua documente relevante ↳ Memorie pe termen scurt pentru urmărirea conversațiilor ↳ Memorie pe termen lung pentru a reține preferințele utilizatorului ↳ Agenți pentru a orchestra totul ↳ Instrumente pentru extinderea capabilităților Sunt 5 sisteme diferite pe care trebuie să le construiești, conectezi și le întreții. Am construit recent cu Pixeltable și este o abordare interesantă a acestei probleme. Este open-source și tratează ingineria contextului ca pe o problemă unificată a datelor: Ideea este simplă: în loc să îmbini împreună o bază de date vectorială, o bază de date SQL, un serviciu de embedding și un cadru de agenți, totul trăiește într-un singur sistem. Documentele, embedding-urile, istoricul conversațiilor și ieșirile agenților sunt toate doar tabele. Embedding-urile sunt coloane calculate care se actualizează automat. Căutarea vectorială funcționează împreună cu operațiunile tale obișnuite de date. Ce găsesc eu util: ↳ Pipeline-uri RAG fără a gestiona baze de date separate ↳ Memorie pe termen lung prin căutare vectorială peste conversații istorice...