Intelligenza Artificiale
Ingegneria del contesto vs. Ingegneria dei prompt: una guida all'interazione con l'intelligenza artificiale

La rivoluzione dell'intelligenza artificiale è iniziata con una semplice constatazione: il modo in cui si chiede è importante. Ingegneri e utenti hanno scoperto che prompt accuratamente formulati potevano sbloccare capacità straordinarie nei modelli linguistici, trasformando risposte generiche in risposte perspicaci e utili. Questa pratica, nota come ingegneria tempestiva, ha dominato il dibattito sull'ottimizzazione dell'intelligenza artificiale per tutto il 2023 e l'inizio del 2024.
Ma sta succedendo qualcosa di interessante. Man mano che i sistemi di intelligenza artificiale maturano e affrontano compiti più complessi, stiamo scoprendo che anche il prompt più perfetto ha i suoi limiti. Entra in gioco l'ingegneria del contesto: un cambiamento fondamentale nel modo in cui concepiamo l'interazione con l'intelligenza artificiale.
Comprendere l'ingegneria rapida
Per capire dove stiamo andando, dobbiamo apprezzare dove siamo stati. L'ingegneria rapida è nata da una semplice osservazione: i modelli di intelligenza artificiale rispondono in modo diverso. a seconda di come formuli la tua richiesta.
Prendiamo in considerazione questi due approcci:
- Prompt di base: “Scrivi sui cani”
- Prompt progettato: "Assumi il ruolo di un veterinario con 20 anni di esperienza e scrivi una guida completa sulla cura dei cani anziani, includendo considerazioni sulla salute, esigenze dietetiche e consigli sull'esercizio fisico, utilizzando un tono caldo e accessibile, adatto ai proprietari di animali domestici."
Il secondo approccio produce in genere risultati di gran lunga superiori perché fornisce un contesto chiaro, requisiti specifici e parametri definiti. Questa scoperta ha scatenato una sorta di corsa all'oro. Improvvisamente, sono emersi gli "ingegneri rapidi", i mercati rapidi sono fioriti e tutti erano alla ricerca della formulazione perfetta che permettesse all'IA di fare esattamente ciò che volevano.
L'emergere dell'ingegneria del contesto
Quando le organizzazioni iniziarono a implementare l'IA per applicazioni complesse, iniziarono a emergere le crepe nell'approccio basato solo su prompt. I team elaboravano prompt brillanti solo per scoprire che i loro assistenti AI avevano ancora difficoltà a svolgere compiti apparentemente semplici. Il problema non era la qualità delle domande, ma la mancanza di contesto più ampio che qualsiasi essere umano avrebbe nella stessa situazione.
Immagina di chiedere a un nuovo dipendente di gestire il reclamo di un cliente. Potresti fornirgli il miglior copione del mondo, ma senza accesso alla cronologia del cliente, alle policy aziendali, alle informazioni sui prodotti e alle interazioni precedenti, farebbe comunque fatica a fornire un aiuto significativo. Questa è esattamente la limitazione che l'ingegneria del contesto affronta.
L'ingegneria del contesto rappresenta un cambio di paradigma: dall'ottimizzazione di ciò che diciamo all'IA all'ottimizzazione di ciò che l'IA sa quando lo diciamo. È la disciplina che si occupa di costruire sistemi dinamici che forniscono automaticamente ai modelli di IA tutte le informazioni rilevanti necessarie per completare correttamente i compiti.

Grafica di Philipp Schmid (Google DeepMind)
Un racconto di due approcci
La distinzione diventa più chiara con un esempio. Supponiamo che tu stia sviluppando un assistente AI per una clinica medica.
L'approccio Prompt Engineering: Passi settimane a perfezionare suggerimenti come "Sei un assistente alla pianificazione medica. Quando i pazienti richiedono appuntamenti, controlla sempre la disponibilità, conferma l'assicurazione e fornisci istruzioni per la preparazione..."
Funziona abbastanza bene finché non si arriva alla complessità del mondo reale. Un paziente chiama dicendo: "Devo vedere il Dott. Johnson per un problema che mi sta affliggendo". L'IA, in mancanza di un contesto più ampio, deve iniziare un tedioso botta e risposta: "Quale problema mi sta affliggendo? Quando è stata l'ultima visita? Quale Dott. Johnson? Ne abbiamo tre?"
L'approccio dell'ingegneria del contesto: Quando lo stesso paziente menziona il suo "problema in corso", il sistema ha già accesso a:
- La loro storia medica
- Precedenti appuntamenti
- Informazioni sull'assicurazione
- Lo specifico dottor Johnson che hanno visto prima
Può rispondere immediatamente: "Vedo che hai visto la Dott.ssa Johnson in cardiologia per i controlli sull'ipertensione. Ha posti disponibili martedì alle 2:10 o giovedì alle XNUMX:XNUMX. Quale è più adatto a te?"
La magia non sta in un prompt più intelligente, ma nella capacità del sistema di raccogliere e presentare dinamicamente informazioni rilevanti da più fonti nel momento esatto in cui servono.
Comprendere i livelli di contesto
Ciò che rende l'ingegneria del contesto così complessa è che il contesto non è monolitico. È composto da più livelli, ognuno dei quali svolge funzioni diverse:
- Contesto immediato: La conversazione attuale e la richiesta dell'utente: cosa sta succedendo in questo momento.
- Contesto storico: Interazioni, preferenze e modelli passati che determinano le esigenze attuali. Questo include tutto, dai ticket di supporto precedenti alle preferenze consolidate degli utenti.
- Contesto Ambientale: Fattori esterni come l'ora del giorno, la posizione dell'utente o eventi attuali che potrebbero influenzare l'interazione.
- Contesto di dominio: Conoscenze, regole e procedure specialistiche pertinenti al compito o al settore specifico.
La gestione di questi livelli richiede un'orchestrazione sofisticata. Il sistema deve decidere quali informazioni sono rilevanti, come dare priorità ai dati in conflitto, quando aggiornare le informazioni archiviate e come presentare il tutto al modello di intelligenza artificiale in modo da migliorare, anziché sopraffare, il suo processo decisionale.

Alex McFarland/Unite AI
Perché l'ingegneria contestuale è importante oggi
Diversi fattori convergenti hanno reso l'ingegneria contestuale non solo utile, ma essenziale:
In primo luogo, le applicazioni di intelligenza artificiale sono diventate molto più complesse. Non ci accontentiamo più di chatbot che rispondono a domande semplici. Oggi... Agenti AI Gestire flussi di lavoro in più fasi, prendere decisioni basate su criteri complessi e interagire con più sistemi. Queste applicazioni sofisticate semplicemente non possono funzionare efficacemente con i soli prompt.
In secondo luogo, le aspettative degli utenti sono salite alle stelle. Ora si aspettano che l'IA comprenda il contesto come farebbe un assistente umano esperto. Vogliono un'IA che ricordi le conversazioni precedenti, comprenda le loro preferenze e possa accedere a informazioni rilevanti senza che venga detto esplicitamente dove cercare.
In terzo luogo, il costo del fallimento è aumentato. Quando l'IA veniva utilizzata principalmente per la scrittura creativa o le conversazioni informali, gli errori erano poco rilevanti. Ora che l'IA gestisce il servizio clienti, la pianificazione delle visite mediche, l'analisi finanziaria e altre attività critiche, sbagliare ha conseguenze concrete.
I principi fondamentali dell'ingegneria del contesto
Attraverso tentativi ed errori, la comunità dell'intelligenza artificiale ha identificato diversi principi fondamentali che guidano un'ingegneria del contesto efficace:
1. Assemblaggio dinamico delle informazioni
Il contesto deve adattarsi in base alle esigenze del momento. Un cliente che chiede informazioni sulla spedizione necessita di un contesto diverso rispetto a un cliente che chiede informazioni sui resi, anche se si tratta della stessa persona. I sistemi di context engineering più efficaci riconoscono questi cambiamenti e si adattano di conseguenza.
2. Filtraggio e priorità intelligenti
Non tutte le informazioni sono utili. Anzi, un contesto eccessivo può essere problematico quanto uno scarso. I sistemi efficaci devono:
- Seleziona solo le informazioni rilevanti
- Organizzalo in una gerarchia utile
- Rimuovere i dati obsoleti o in conflitto
- Presentalo in un formato che l'intelligenza artificiale può elaborare in modo efficiente
3. Apprendimento continuo e adattamento
I sistemi di contesto dovrebbero migliorare nel tempo. Devono imparare dalle interazioni positive, identificare lacune informative e adattarsi ai modelli in evoluzione. Questo aiuta a perfezionare quali informazioni vengono fornite e quando.
4. Integrazione perfetta
La migliore ingegneria del contesto è quella invisibile. Gli utenti non dovrebbero doverci pensare o gestirla. Dovrebbero semplicemente sperimentare un'intelligenza artificiale che sembra straordinariamente competente e utile.
Errori comuni e come evitarli
Quando i team implementano l'ingegneria del contesto, emergono comunemente diverse sfide:
- Sovraccarico di contesto: I team entusiasti spesso tendono a fornire troppo contesto, il che porta a risposte più lente e a un comportamento confuso dell'IA. La soluzione è una definizione rigorosa delle priorità: includere solo ciò che serve direttamente all'attività corrente.
- Informazioni obsolete: Un contesto non aggiornato regolarmente può essere peggio di nessun contesto. I sistemi necessitano di policy chiare per l'aggiornamento e la convalida delle informazioni.
- Conflitti di contesto: Quando diverse fonti forniscono informazioni contraddittorie, i modelli di intelligenza artificiale (IA) hanno difficoltà. Una buona ingegneria del contesto include meccanismi di risoluzione dei conflitti e chiare gerarchie di fiducia.
- Preoccupazioni relative alla privacy: Un contesto più ampio spesso significa dati più sensibili. I sistemi devono bilanciare un contesto completo con adeguate tutele della privacy e governance dei dati.
Uno sguardo al futuro: il futuro dell'interazione con l'intelligenza artificiale
Questo cambiamento ha profonde implicazioni. Con il progredire dell'ingegneria del contesto, vedremo:
- L'intelligenza artificiale che impara davvero da ogni interazione
- Sistemi che anticipano i bisogni prima che vengano espressi
- Passaggi di consegne senza interruzioni tra diversi agenti di intelligenza artificiale
- Integrazione che fa sì che l’intelligenza artificiale venga percepita come un’estensione naturale delle capacità umane
Le organizzazioni che investono oggi nell'ingegneria contestuale stanno gettando le basi per sistemi di intelligenza artificiale che non si limiteranno a rispondere a domande, ma diventeranno veri e propri partner in lavori complessi.
Punti chiave per diversi tipi di pubblico
- Per gli sviluppatori: L'ingegneria del contesto richiede di pensare oltre le singole funzionalità, puntando a sistemi complessi. Non basta ottimizzare i prompt: è necessario progettare flussi di informazioni, sistemi di archiviazione e meccanismi di recupero intelligenti.
- Per i leader aziendali: Quando valutate soluzioni di intelligenza artificiale, guardate oltre le demo impressionanti. Chiedetevi come il sistema gestisce il contesto nel tempo, nelle diverse sessioni e tra diversi utenti. I vantaggi competitivi più sostenibili deriveranno da una migliore ingegneria del contesto, non solo da prompt migliori.
- Per gli utenti finali: Comprendere l'ingegneria del contesto aiuta a definire aspettative appropriate. Quando l'IA sembra "sapere" esattamente ciò di cui hai bisogno, apprezza i sistemi sofisticati che lavorano dietro le quinte. Quando fallisce, riconosci che il limite potrebbe essere il contesto, non l'intelligenza.
Conclusione
L'evoluzione dal prompt engineering al context engineering rispecchia la più ampia maturazione della tecnologia AI. Proprio come i primi siti web si sono evoluti da pagine statiche ad applicazioni dinamiche, l'AI si sta evolvendo da sistemi di risposta intelligenti a sistemi intelligenti che comprendono e si adattano realmente alle nostre esigenze.
L'ingegneria tempestiva ci ha fornito la chiave per sbloccare il potenziale dell'IA. L'ingegneria contestuale consiste nel costruire l'intera infrastruttura che rende l'IA realmente utile in scenari complessi e reali. Proseguendo in questo percorso, il successo apparterrà a coloro che capiranno che il futuro dell'IA non consiste solo nel porre domande migliori, ma nel costruire sistemi che comprendano a fondo il contesto completo dei nostri bisogni.
Il suggerimento era solo l'inizio. Il contesto è il futuro.
FAQ (Ingegneria del contesto)
In che modo l'ingegneria del contesto si estende oltre l'ingegneria dei prompt nei sistemi di intelligenza artificiale?
L'ingegneria del contesto crea interi ecosistemi informativi che forniscono dinamicamente all'intelligenza artificiale dati, strumenti e memoria pertinenti, mentre l'ingegneria dei prompt si concentra esclusivamente sull'ottimizzazione della formulazione delle istruzioni.
Perché la qualità del contesto è più importante della semplice progettazione dei prompt?
Anche i prompt formulati alla perfezione falliscono quando l'intelligenza artificiale non dispone delle informazioni di base essenziali, come chiedere a un nuovo dipendente di gestire attività complesse senza avere accesso ai sistemi aziendali, alle policy o alla cronologia dei clienti.
Quali sono i componenti chiave coinvolti in un'ingegneria del contesto efficace?
Un'efficace progettazione del contesto combina istruzioni di sistema, cronologia delle conversazioni, memoria a lungo termine, recupero dati in tempo reale (RAG), definizioni di strumenti, output strutturati e stati del flusso di lavoro in un'architettura informativa coesa.
In che modo i sistemi di contesto dinamico potrebbero migliorare l'affidabilità e i tassi di successo degli agenti di intelligenza artificiale?
I sistemi di contesto dinamico prevengono gli errori più comuni fornendo automaticamente informazioni rilevanti a ogni punto decisionale, riducendo le allucinazioni e consentendo all'intelligenza artificiale di gestire attività complesse e articolate in più fasi che i soli prompt statici non sono in grado di supportare.
In che modo la strutturazione e la cura delle informazioni influiscono sulle prestazioni delle attività di intelligenza artificiale?
Un contesto ben strutturato elimina il sovraccarico di informazioni e i conflitti, consentendo all'intelligenza artificiale di accedere rapidamente e precisamente a ciò di cui si ha bisogno, filtrando al contempo il rumore, migliorando notevolmente la precisione della risposta e riducendo i tempi di elaborazione.