LLMのコンテキストエンジニアリング：課題から成功への道

コンテキストエンジニアリング：LLMの性能改善から確実なAIエージェントの構築へ コンテキストエンジニアリングは、大規模言語モデル（LLM）の性能を最適化するために重要な任務であり、頑健で効率的なAIエージェントを構築する際には特に注意が必要です。このプロセスは、LLMに必要な情報を適切に提供することで、エージェントが高品質な出力を生成できるようにします。 テキニック管理の課題 不適切なコンテキスト管理は、LLMの性能を大幅に低下させる潜在的な問題です。特に、長期的なタスクやツール呼び出しからの広範なフィードバックを取り扱う複雑なエージェントにおいて顕著です。Drew Breunigは、主に関連コンテキストの失敗パターンについて具体的に説明しています。 コンテキスト中毒 エラー（妄想など）がコンテキストに混入すると、LLMはそれに対して継続的に参照し、誤った情報を基に非合理的な戦略や繰り返しの行動を導く可能性があります。これにより、エージェントは目標から逸脱したり、目標自体が達成不可能になることがあります。 コンテキスト散漫 コンテキストが非常に長くなると、LLMは情報の量に惑わされて新規学習を阻害します。過去の行動の繰り返しや同じ内容の再生成が生じ、大規模モデル（例：32Kウィンドウサイズ）ほど影響を受けやすいです。要約や情報抽出などの手法が有効です。 コンテキスト混乱 冗長、無関係、または矛盾する情報が含まれていると、モデルは有用な情報と不要なノイズを区別するのが難しくなり、低品質なレスポンスを生成します。多様なツールを使用する際に頻繁に発生します。 コンテキスト衝突 新しい情報やツールが既存の情報と直接対立すると、内部的齟齬が生じ、リーズニング能力が損なわれます。SalesforceやMicrosoftのチームは、-promptsが完全に提供された後に部分的な情報のみが返されると、モデルは次の試行でのパフォーマンスが低下することが報告されています。これは、コンテキストウィンドウ内に誤った情報が残ることで引き起こされ、モデルの出力に悪影響を与えます。 結論 コンテキストエンジニアリングは、エージェントビルダー全員が習得しなければならない基本的な技能となっています。LLMの作業メモリを効果的に管理することは、頑健で効率的、そして知的なAIエージェントの構築に不可欠です。LangGraphは、这些コンテキストエンジニアリングのパターンを実装するのに非常に役立つツールで、LangSmithではエージェントの性能をテストし、コンテ키ストの使用状況を正確に追跡できます。両者の組み合わせにより、コンテキストエンジニアリングの最適な適用方法を特定し、シームレスに実装し、その効果をテストし、継続的にエージェントを最適化するための優れたフィードバックスループが形成されます。 次回のブログ投稿では、ここで説明した各戦略の実践的な実装方法について詳しく解説します。 この記事は、[LangChain]のビデオ「エージェントのためのコンテキストエンジニアリング」を参考に執筆されました。詳細はこちらからご覧いただけます。 最新のAIニュースやアップデートをご覧いただくには、[Generative AI]のLinkedInページに接続し、[Zeniteq]をフォローしてください。ニュースレター登録やYouTubeチャンネルの購読もおすすめです。AIの未来を共に切り開きましょう！ （注：文中のリンクは仮のものであり、実際のURLをご確認ください。）