Ingénierie du Contexte en IA : Techniques, Cas d'Utilisation et Son Importance Cruciale

Qu'est-ce que l'ingénierie du contexte en IA ? L'ingénierie du contexte désigne l'ensemble des méthodes et techniques utilisées pour concevoir, organiser et manipuler le contexte fourni aux modèles de langues naturelles de grande taille (LLMs) afin d'optimiser leur performance. Contrairement aux approches de réglage fine des poids ou des architectures des modèles, l'ingénierie du contexte se concentre sur l'entrée : les invitations, les instructions système, les connaissances extraites, le formatage et l'ordre des informations. Pour mieux comprendre l'importance de l'ingénierie du contexte, prenons un exemple. Si une IA est demandée pour rédiger un feedback sur l'évaluation de la performance d'un employé : - Contexte Pauvre : l'IA n'a que l'instruction. Le résultat est vague et générique, sans aucun insight. - Contexte Riche : l'IA reçoit l'instruction ainsi que les objectifs de l'employé, ses reviews passées, les résultats de ses projets, les retours de ses pairs et des notes de son manager. La sortie est alors nuancée, appuyée par des données, et personnalisée. Cette pratique émergente gagne en popularité à mesure que les modèles basés sur des invitations like GPT-4, Claude et Mistral sont de plus en plus utilisés. La performance de ces modèles dépend grandement de la qualité du contexte qu'ils reçoivent, ce qui place l'ingénierie du contexte au cœur du développement et de l'utilisation des agents intelligents et des systèmes de génération augmentée par la récupération (RAG). Pourquoi avons-nous besoin d'ingénierie du contexte ? Token Efficacité : Bien que les fenêtres de contexte s'élargissent (par exemple, 128K pour GPT-4-Turbo), elles restent limitées. Un contexte mal structuré ou redondant gaspille des tokens précieux. Précision et Pertinence : Les LLMs sont sensibles aux bruits. Plus le texte d'entrée est ciblé et logiquement organisé, plus la probabilité d'une sortie précise augmente. Génération Augmentée par la Récupération (RAG) : Dans les systèmes RAG, des données externes sont fetchées en temps réel. L'ingénierie du contexte aide à déterminer quelles données récupérer, comment les découper et les présenter. Workflows Agents : Outils comme LangChain ou OpenAgents permettent aux agents autonomes de maintenir en mémoire des objectifs et utilisations d'outils grâce au contexte. Un mauvais contexte peut entraîner des échecs de planification ou des hallucinations. Adaptations Spécifiques aux Domains : Le réglage fine est coûteux. En structurant mieux les invitations ou en construisant des pipelines de récupération, les modèles peuvent performer de manière efficace pour des tâches spécialisées, même en mode zero-shot ou few-shot. Techniques Clés en Ingénierie du Contexte Plusieurs méthodologies et pratiques façonnent ce domaine : Optimisation du Prompt Système : Définition : Le prompt système est la base. Il définit le comportement et le style du LLM. Techniques : Utiliser des techniques pour affiner le message initial, assurer la cohérence et la pertinence. ** Composition et Chainage des Invitations** : LangChain : A popularisé l'utilisation de modèles de prompts et de chaînes pour modulariser les invitations. Chainage : Diviser une tâche en plusieurs invites, par exemple, décomposer une question, récupérer des preuves et ensuite donner la réponse. Compression du Contexte : Limitation : Les fenêtres de contexte restent limitées. Techniques : Utiliser des algorithmes pour réduire le volume des données sans perdre leur essence, par exemple, en résumant des textes longs. Récupération et Routage Dynamiques : RAG : Les pipelines RAG comme ceux de LlamaIndex et LangChain extraient des documents à partir de magasins de vecteurs en fonction de l'intention de l'utilisateur. Avancées : Incluent le choix des données à récupérer, la manière de les segmenter et de les présenter. Ingénierie de la Mémoire : Types de Mémoire : Mémoire à court terme (ce qui est dans l'invite) et mémoire à long terme (historique récupérable). Techniques : Aligner la mémoire à court terme avec le contexte à long terme pour une continuité et une cohérence idéales, par exemple, en utilisant des structures de données adaptées. Contexte Augmenté par les Outils : Agents Basés sur Outils : L'utilisation des outils est sensible au contexte. Exemples : Utiliser des outils spécifiques au repos pour injecter des documents de documentation, des commits précédents et l'utilisation de fonctions. Comparaison entre l'Ingénierie du Contexte et le Prompt Engineering Bien que liées, l'ingénierie du contexte est plus vaste et orientée vers le niveau système. Le prompt engineering s'intéresse généralement aux entrées statiques et manuellement élaborées. En revanche, l'ingénierie du contexte englobe la construction contextuelle dynamique en utilisant des embeddings, des mémoires, des chaînes et des systèmes de récupération. Selon Simon Willison, "l'ingénierie du contexte est ce que nous faisons à la place du réglage fine." Applications Réelles Agents de Support Client : Utilisation : Fournir des résumés de tickets précédents, des données de profil client et des documents de base de connaissances (KB). Assistants de Codage : Utilisation : Injecter des documents spécifiques au dépôt, des commits précédents et l'utilisation de fonctions. Recherche de Documents Légaux : Utilisation : Interrogation consciente du contexte avec l'historique des cas et les précédents. Éducation : Utilisation : Tuteurs individualisés qui gardent en mémoire le comportement et les objectifs de l'apprenant. Défis en Ingénierie du Contexte Malgré son potentiel, de nombreux obstacles subsistent : - Complexité : Créer un contexte dynamique et pertinent nécessite des compétences avancées. - Scalabilité : Optimiser le contexte pour un grand nombre d'utilisateurs ou de tâches peut être difficile. - Maintenance : Le contexte doit être constamment mis à jour et affiné pour rester pertinent. Meilleures Pratiques Émergentes Tests Rigoureux : Évaluer régulièrement l'efficacité des pipelines de contexte. Collaboration Transversale : Impliquer des experts de différents domaines pour enrichir le contexte. Automatisation : Développer des outils et des automatisations pour gérer et optimiser le contexte. L'Avenir de l'Ingénierie du Contexte Plusieurs tendances suggèrent que l'ingénierie du contexte sera fondamentale dans les pipelines LLM : - Interfaces Logicielles : Plutôt que de reformer les modèles, nous les programmons via leur contexte, faisant de l'ingénierie du contexte l'interface logicielle dominante de l'ère LLM. - Maturité des Toolkits : Des outils comme LangChain et LlamaIndex deviennent de plus en plus matures, favorisant des workflows agentic plus complexes. Selon Andrej Karpathy, "le contexte est la nouvelle mise à jour des poids". Au lieu de retraîner les modèles, nous les programmons grâce à leur contexte, rendant l'ingénierie du contexte essentielle pour tirer pleinement parti des LLMs. Conclusion L'ingénierie du contexte n'est plus optionnelle—elle est centrale pour débloquer les capacités pleines des modèles de langages actuels. Alors que des outils comme LangChain et LlamaIndex mûrissent et que les workflows agentic se multiplient, maîtriser la construction du contexte devient aussi important que la sélection du modèle. Que vous construisiez un système de récupération, un assistant de codage ou un tuteur personnalisé, la façon dont vous structurez le contexte du modèle définira de plus en plus son intelligence. Évaluation de l'Industrie L'importance croissante de l'ingénierie du contexte est soulignée par des leaders de l'industrie. Des plateformes comme Twitter, YouTube et Spotify font écho à cette réalité, et des communautés comme le subreddit Machine Learning (100k+ membres) diffusent des analyses et des best practices. De nombreuses entreprises investissent dans des solutions d'ingénierie du contexte, reconnaissant qu'elle est la clé pour maximiser la précision et la pertinence des applications basées sur des LLMs.