La Ingeniería de Contexto AI: Previniendo que los Agentes AI se «Vuelvan Más Tontos»
En el ámbito de la inteligencia artificial, el concepto de ingeniería de contexto AI ha cobrado relevancia en la gestión de interacciones con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs). Este artículo presenta un marco innovador desarrollado por Alibaba Cloud en su plataforma AnalyticDB, que busca evitar que los agentes de inteligencia artificial «se vuelvan más tontos» al gestionar de manera inteligente su contexto y memoria.
Estado Actual y Desafíos de la Ingeniería de Contexto AI
Las interacciones con los LLMs se han centrado tradicionalmente en la ingeniería de prompts, pero este enfoque presenta varios desafíos significativos:
- Falta de contexto: Esto puede llevar a alucinaciones frecuentes, donde los usuarios deben reiterar información histórica, lo que resulta en una experiencia de usuario deficiente.
- Desbordamiento de contexto: El contexto puede exceder la ventana de contexto de un LLM, aumentando los costos y degradando drásticamente el rendimiento del agente AI.
- Contextos muy largos: Pueden provocar fallos de contexto como contaminación, interferencia, confusión y conflicto, perjudicando la estabilidad de la inferencia.
Beneficios de la Ingeniería de Contexto AI
La ingeniería de contexto, como lo proponen Tobi Lütke y Andrej Karpathy, redefine la gestión de información para los LLMs. Karpathy compara un LLM con un sistema operativo, donde la ventana de contexto actúa como memoria. La ingeniería de contexto se presenta como el gestor de memoria dentro de este sistema operativo, optimizando la carga y la priorización de datos en cada ciclo.
Definición de Contexto AI
Un contexto AI generalmente incluye los siguientes elementos:
- Instrucciones y prompts del sistema: Directrices que establecen el escenario y la tarea a realizar por el agente AI.
- Memoria a largo plazo: Almacenamiento persistente para retener y recuperar la historia de conversaciones o información duradera.
- Estados y historia global: Registro que captura el contexto durante las interacciones.
- Generación aumentada por recuperación (RAG): Capa de conocimiento que complementa al agente AI con información específica del dominio.
- Herramientas: Recursos externos que el agente AI puede consultar.
- Prompts de usuario: Instrucciones personalizadas proporcionadas por los usuarios.
- Salidas estructuradas: Datos concisos producidos como antecedentes o restricciones para tareas específicas.
Construyendo la Ingeniería de Contexto AI sobre AnalyticDB
AnalyticDB para PostgreSQL, parte del ecosistema ApsaraDB de Alibaba Cloud, es un almacén de datos nativo en la nube diseñado para cargas de trabajo de Data + AI. Ha evolucionado para incluir potentes capacidades de análisis y búsqueda multimodal que permiten a más de 30,000 clientes empresariales construir bases de conocimiento a nivel de producción.
Módulos de Aplicación en Ingeniería de Contexto AI
Durante las interacciones del agente AI, el contexto se almacena y procesa mediante diferentes módulos de aplicación dentro de AnalyticDB:
- Módulo RAG Mejorado: Permite a los agentes AI acceder a vastos conocimientos sin exceder la ventana de contexto de un LLM.
- Módulo de Memoria: Facilita la retención de hechos clave a lo largo del tiempo y permite la transferencia de memoria entre múltiples agentes AI.
- Supabase de AnalyticDB: Proporciona a los agentes AI una funcionalidad de toma de notas para registrar información durante las operaciones de LLM.
Aplicación de Ingeniería de Contexto AI en Flujos de Trabajo de Agentes AI
Un ejemplo práctico de la aplicación de la ingeniería de contexto AI se puede observar en el flujo de trabajo de una marca de bebidas. En este escenario, los agentes AI interactúan con clientes VIP y apoyan al personal de ventas. La ingeniería de contexto se aplica para maximizar la efectividad en la interacción y la gestión de la información.
Adquisición de Contexto AI
La adquisición de contexto es fundamental para la efectividad de los agentes AI. Instrucciones y prompts específicos se almacenan en una biblioteca de plantillas, y la memoria a largo plazo permite retener datos relevantes sobre preferencias y hábitos de los clientes.
Gestión de Ingeniería de Contexto AI
La gestión efectiva del contexto implica la recolección, clasificación, almacenamiento y procesamiento de la información. Esto permite que la ventana de contexto esté poblada con la información adecuada en el momento correcto, lo que mejora la eficiencia y efectividad de las interacciones con los LLMs.
La ingeniería de contexto AI se presenta como un marco sistemático para interactuar con modelos de lenguaje, empleando técnicas como la memoria a corto y largo plazo, la llamada de herramientas y RAG. Esto proporciona a los LLMs información precisa y confiable, mejorando su rendimiento y efectividad en diversas aplicaciones empresariales.
Para más información sobre cómo Alibaba Cloud ApsaraDB puede implementar soluciones de ingeniería de contexto AI, visite este enlace.
Nota: Este contenido original ha sido modificado con IA y revisado por un especialista. Imagen generada por IA.
