Ingénierie du Contexte : Des Écueils à la Maîtrise dans les Performances des Modèles de Langue Large (LLM)

Le génie contextuel : De l’échec à la maîtrise dans les performances des modèles de langage larges (LLMs) Le génie contextuel est une tâche cruciale et délicate dans le domaine des modèles de langage larges (LLMs), particulièrement lors de la création d’agents d’intelligence artificielle solides et efficaces. Il consiste à sélectionner et à fournir judicieusement les bonnes informations à la fenêtre de contenu des LLMs afin d'assurer une performance optimale pour les étapes suivantes. Coûts cachés : Les défis d'une ingénierie contextuelle insuffisante Une gestion inadéquate du contexte peut grandement compromettre les performances des LLMs, surtout pour les agents complexes qui s'occupent de tâches à long terme ou accumulent des volumes importants de retours d'information. Les conséquences peuvent être graves, comme l'a souligné Drew Breunig : Pollution du contexte Cette situation se produit lorsqu'une erreur, comme une hallucination, s'introduit dans le contexte et est ensuite constamment référencée par le LLM. Ce problème insidieux engendre des erreurs cumulatives qui, avec le temps, aboutissent à des stratégies absurdes, des comportements répétitifs et, en fin de compte, éloignent les agents de leurs objectifs réels ou les rendent impossible à atteindre. Distraction du contexte Lorsque le contexte devient excessivement long, le LLM peut se disperser. Au lieu de se concentrer sur l'apprentissage et le développement de nouvelles stratégies, il se fixe sur le volume d'information disponible, souvent répétant des actions passées issues de son historique de contexte. Les modèles plus grands, dotés de fenêtres de contenu de 32k tokens par exemple, y sont particulièrement vulnérables. Des stratégies comme la résumation et la récupération de faits sont essentielles pour surmonter ce défi. Confusion du contexte Cela se manifeste lorsque le contexte contient des informations redondantes, inutiles ou contradictoires. Le modèle peut éprouver des difficultés à distinguer les données pertinentes du bruit, entraînant des réponses de faible qualité. L'utilisation de nombreux outils dans des processus multi-contextes (MCPs) est une cause fréquente. Une récente étude publiée dans l'évaluation des modèles sur le Geo-Engine Benchmark et le Berkeley Function-Calling Leaderboard a montré que les performances des modèles se dégradent lorsque ceux-ci sont fournis avec un nombre excessif d'outils, même si le contenu reste dans la limite du contexte global. L'énergie du modèle est alors dépensée pour traiter des informations superflues ou des définitions d'outils inutiles. Conflit du contexte Cette problématique est une version particulièrement problématique de la confusion du contexte où de nouvelles informations ou outils ajoutés au contexte entrent directement en conflit avec les informations existantes. Cela crée des contradictions internes et altère la capacité de raisonnement. Par exemple, les équipes de Salesforce et Microsoft ont observé que lorsqu'un prompt est fourni en entier puis qu’une information fragmentaire (« shred ») est retournée, le modèle se comporte de manière moins efficace lors de tentatives ultérieures. En effet, il essaie de répondre sans disposer de l'information complète, ce qui persiste comme conflit de contenu influençant génération de réponses. Conclusion Le génie contextuel gagne rapidement en importance et devient une compétence fondamentale que tous les développeurs d’agents doivent maîtriser. La capacité à gérer efficacement la mémoire de travail d’un LLM est essentielle pour créer des agents d'IA robustes, efficaces et intelligents. Dans cet article, nous avons exploré les schémas courants observés dans de nombreux agents populaires actuels. Des outils comme LangGraph simplifient grandement la mise en œuvre de ces pratiques de génie contextuel. De plus, LangSmith offre un moyen intuitif de tester la performance de votre agent et de suivre précisément son utilisation du contexte. Ensemble, LangGraph et LangSmith créent un cycle vertueux, vous permettant d'identifier les meilleures opportunités pour appliquer le génie contextuel, de le mettre en œuvre de façon fluide, de tester sa pertinence et de raffiner continuellement vos agents pour atteindre des performances optimales. Notre prochain article détaillera comment mettre en pratique chacune de ces stratégies. Cet article s'inspire de la vidéo "Context Engineering for Agents" par LangChain, que vous pouvez visionner ici : Context Engineering for Agents. Cette histoire est publiée sur Generative AI. Suivez-nous sur LinkedIn et abonnez-vous à Zeniteq pour être informé des dernières nouvelles de l’IA. Inscrivez-vous également à notre lettre d'information et à notre chaîne YouTube pour rester à jour sur l'actualité de l'IA générative. Participons ensemble à la construction de l'avenir de l’IA !