Temas en tendencia
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
¿Qué es la ingeniería de contexto?❓
Y por qué todo el mundo habla de ello... 👇
La ingeniería de contexto se está convirtiendo rápidamente en una habilidad crucial para los ingenieros de IA. Ya no se trata solo de indicaciones inteligentes; se trata de la orquestación sistemática del contexto.
🔷 El problema:
La mayoría de los agentes de IA fracasan no porque los modelos sean malos, sino porque carecen del contexto adecuado para tener éxito. Piénselo: los LLM no leen mentes. Solo pueden trabajar con lo que les das.
La ingeniería de contexto implica la creación de sistemas dinámicos que ofrecen:
- La información correcta
- Las herramientas adecuadas
- En el formato adecuado
Esto asegura que el LLM pueda completar la tarea de manera efectiva.
🔶 Por qué la ingeniería de avisos tradicional no es suficiente:
Al principio, nos enfocamos en "palabras mágicas" para obtener mejores respuestas. Pero a medida que las aplicaciones de IA se vuelven complejas, completas y estructuradas, el contexto importa mucho más que una redacción inteligente.
🔷 4 componentes clave de un sistema de ingeniería de contexto:
1️⃣ Flujo de información dinámico
El contexto proviene de múltiples fuentes: usuarios, interacciones previas, datos externos, llamadas a herramientas. Su sistema necesita unirlo todo de manera inteligente.
2️⃣ Acceso inteligente a herramientas
Si tu IA necesita información o acciones externas, dale las herramientas adecuadas. Formatee las salidas para que sean lo más digeribles posible.
3️⃣ Gestión de memoria
- A corto plazo: resume conversaciones largas
- A largo plazo: Recuerda las preferencias del usuario en todas las sesiones
4️⃣ Optimización de formato
Un mensaje de error corto y descriptivo supera a un blob JSON masivo cada vez.
🔷 La conclusión
La ingeniería de contexto se está convirtiendo en la nueva habilidad central porque aborda el verdadero cuello de botella: no la capacidad del modelo, sino la arquitectura de la información.
A medida que los modelos mejoran, la calidad del contexto se convierte en el factor limitante.
¡Compartiré más a medida que las cosas evolucionen y se vuelvan más concretas!
¡¡Estén atentos!! 🙌
____
Si lo encontró perspicaz, vuelva a compartirlo con su red.
Encuéntrame → @akshay_pachaar ✔️
Para obtener más información y tutoriales sobre LLM, agentes de IA y aprendizaje automático.
46.02K
Populares
Ranking
Favoritas