Гайд по оптимизации контекста для AI-агентов от Anthropic
Anthropic выпустила новый гайд по инженерии контекста, который может быть очень полезен.
Оптимизируйте сложные задачи, уменьшите количество галлюцинаций и улучшите логику рассуждений. Вот что внутри (сохраните для дальнейшего использования):
1. Структурируйте входные данные:
Предоставляйте LLM чистые, модульные контексты (например, схемы JSON), чтобы уменьшить шум.
Совет: предварительно обрабатывайте с помощью RAG, чтобы приоритизировать релевантную информацию. Это экономит токены и улучшает результаты на 15-20%.
2. Уменьшите количество галлюцинаций:
Используйте явные границы контекста и циклы проверки в подсказках. Гайд предлагает проверять данные с помощью внешних источников.
3. Повысьте качество рассуждений:
Логически связывайте контексты (например, проблема → доказательства → действие).
4. Масштабируйте разумно:
Инженерия контекста позволяет создавать модульные дизайны агентов для производства. Динамически меняйте контексты в зависимости от потребностей задачи.
AI Data Scientists могут использовать это для снижения задержки и масштабирования до тысяч запросов для синтетических данных построчно в длинных описательных столбцах SQL-таблиц.
Подробный гайд от Anthropic: