Pourquoi l'Ingénierie du Contexte Surpasse l'Ingénierie des Prompts dans les Conversations AI

Pourquoi l'ingénierie contextuelle est plus importante que l'ingénierie des prompts Votre agent d'intelligence artificielle (IA) vient de consommer 500 000 jetons en une seule session, ce qui a entraîné un coût de plusieurs dizaines de dollars. De plus, ses performances ont diminué après chaque appel d'outil. La plupart des développeurs se concentrent encore sur l'ingénierie des prompts, consistant à créer l'instruction parfaite pour une unique interaction. Cependant, les agents d'IA fonctionnent différemment : ils engageissent des conversations longues et complexes, impliquant des centaines de tours, et accumulent du contexte à partir d'appels d'outils, de souvenirs et de documents récupérés. Le jeu a changé. L'ingénierie contextuelle est maintenant une compétence critique. Pourquoi l'ingénierie contextuelle dépasse l'ingénierie des prompts L'ingénierie des prompts concerne principalement la rédaction d'instructions précises pour une interaction isolée avec un modèle d'IA. Elle est indispensable lorsqu'il s'agit d'obtenir des réponses précises et pertinentes. Cependant, dans le cadre de conversations prolongées, cette approche présente des limites. Les agents d'IA doivent gérer non seulement le prompt initial mais aussi l'historique des interactions précédentes, des informations recueillies à travers divers outils, et des données stockées en mémoire. Cela requiert une gestion efficace du contexte pour maintenir des performances optimales et une utilisation économe des ressources. Les six canaux contextuels qui pèsent sur les performances de votre agent Historique des Conversations : Chaque interaction précédente influence la conversation actuelle. Un historique long et détaillé peut saturer les capacités de traitement de l'agent, ralentissant ainsi sa réponse. Appels d'Outils : Les agents utilisent des outils externes pour obtenir des informations ou effectuer des tâches. Chaque appel génère des données supplémentaires, ajoutant au volume de contexte que l'agent doit traiter. Mémoires de l'Agent : Les agents stockent des informations importantes des sessions précédentes. Cette accumulation de mémoire peut alourdir les processus internes. Documents Récupérés : Les agents récupèrent souvent des documents pertinents à partir de bases de données ou d'autres sources. Ces informations peuvent être volumineuses et compliquer la gestion du contexte. Données Utilisateurs : Les agents prennent en compte les préférences et les caractéristiques individuelles des utilisateurs pour personnaliser leurs réponses. Ce besoin de contextualisation augmente la complexité des interactions. États Internes de l'Agent : Les agents conservent des informations sur leur propre état, comme les paramètres de configuration et les erreurs rencontrées. Cette gestion interne peut également affecter les performances. Stratégie 1 : Compresser le contexte comme un expert La compression du contexte est essentielle pour réduire le nombre de jetons utilisés tout en conservant l'information nécessaire. Voici quelques méthodes efficaces : Synopsis d'Histoire : Au lieu de conserver la totalité de l'historique des conversations, créez des résumés succincts qui capturent l'essentiel. Cela permet de garder le contexte pertinent et minimal. Résumé de Documents : Utilisez des algorithmes de résumé automatique pour extraire les points clés des documents longs. Cela réduit la charge de traitement tout en offrant des informations cruciales. Nettoyage Régulier : Supprimez régulièrement les informations obsolètes ou moins pertinentes pour libérer de l'espace et maintenir une conversation fluide. Stratégie 2 : Construire une mémoire d'agent performante Un système de mémoire efficace permet à l'agent de se souvenir des informations importantes sans surcharger son contexte. Voici comment améliorer cette capacité : Stockage Hiérarchique : Organisez les informations en couches, avec des informations générales facilement accessibles et des détails plus spécifiques archivés pour une future référence. Mise à Jour Sélective : Mettez à jour la mémoire uniquement avec les informations critiques et vérifiees, évitant ainsi l'encombrement de données superflues. Utilisation de Modèles Préparés : Intégrez des modèles pré-entrainés pour traiter et classifier les informations avant de les stocker, facilitant ainsi la recherche et l'accès futur. Stratégie 3 : Isoler le contexte pour maximiser les performances Isoler certaines parties du contexte permet d'améliorer les performances de l'agent en réduisant le bruit informationnel. Voici quelques techniques : Contexte Dynamique : Segmentez le contexte en parties dynamiques et statiques. Les parties dynamiques contiennent les informations pertinentes à la conversation actuelle, tandis que les parties statiques stockent des données invariantes. Filtrage Contextuel : Implémentez des filtres pour éliminer les informations superflues du contexte. Cela peut être réalisé en utilisant des critères basés sur l'importance ou la fréquence d'utilisation. Contexte Temporel : Gérez le contexte selon les timestamps. Les informations récentes sont prioritaires, tandis que les plus anciennes peuvent être archivées ou effacées si elles deviennent inutiles. Formats de contexte personnalisés : Réduire l'utilisation des jetons La personnalisation des formats de contexte peut considérablement réduire l'utilisation des jetons, ce qui est crucial pour minimiser les coûts et améliorer les performances. Voici comment : Structuration des Données : Présentez les informations sous forme structurée, comme des JSON, afin que l'agent puisse plus facilement identifier les éléments clés. Contexte Conditionnel : Utilisez des conditions pour fournir des éléments de contexte spécifiques uniquement lorsque nécessaire, évitant ainsi de surcharger l'agent avec des informations peu pertinentes. Optimisation des Chaînes de Caractères : Adoptez des techniques de compressions, tels que le remplacement des chaines de caractères répétitives par des références symboliques, pour économiser des jetons. En conclusion, l'ingénierie contextuelle est devenue une compétence incontournable pour les développeurs d'agents d'IA. Cette approche, bien qu'un peu plus complexe que l'ingénierie des prompts, offre des avantages significatifs en termes de performance, d'efficacité et de réduction des coûts. Les développeurs doivent donc se pencher sur la gestion du contexte pour créer des interactions fluides et durables avec leurs agents d'IA.