Ingegneria del contesto contro Ingegneria della richiesta: una guida all’interazione con l’AI

La rivoluzione dell’AI è iniziata con una semplice realizzazione: il modo in cui si chiede è importante. Gli ingegneri e gli utenti hanno scoperto che le richieste ben formulate potevano sbloccare capacità notevoli nei modelli linguistici, trasformando risposte generiche in risposte utili e significative. Questa pratica, conosciuta come ingegneria della richiesta, ha dominato la conversazione sull’ottimizzazione dell’AI nel 2023 e all’inizio del 2024.

Ma qualcosa di interessante sta accadendo. Mentre i sistemi AI maturano e affrontano compiti più complessi, stiamo scoprendo che anche la richiesta più perfettamente formulata ha limiti. Entra in scena l’ingegneria del contesto, un cambiamento fondamentale nel modo in cui pensiamo all’interazione con l’AI.

Comprendere l’ingegneria della richiesta

Per capire dove stiamo andando, dobbiamo apprezzare da dove siamo partiti. L’ingegneria della richiesta è emersa da una semplice osservazione: i modelli AI rispondono in modo diverso a seconda di come si formula la richiesta.

Consideriamo questi due approcci:

• Richiesta di base: “Scrivi sui cani”
• Richiesta ingegnerizzata: “Assumi il ruolo di un veterinario con 20 anni di esperienza e scrivi una guida completa sulla cura dei cani anziani, inclusi considerazioni sulla salute, esigenze alimentari e raccomandazioni sull’esercizio fisico, utilizzando un tono caldo e accessibile adatto ai proprietari di animali domestici.”

Il secondo approccio di solito produce risultati molto migliori perché fornisce un contesto chiaro, requisiti specifici e parametri definiti. Questa scoperta ha scatenato una sorta di corsa all’oro. Improvvisamente, gli “ingegneri della richiesta” sono emersi, i mercati delle richieste sono fioriti e tutti cercavano la formulazione perfetta che avrebbe fatto esattamente ciò che volevano.

L’emergere dell’ingegneria del contesto

Mentre le organizzazioni hanno iniziato a utilizzare l’AI per applicazioni serie, sono emersi dei problemi nell’approccio basato solo sulla richiesta. Le squadre avrebbero creato richieste geniali solo per scoprire che i loro assistenti AI ancora lottavano con compiti che sembravano semplici. Il problema non era la qualità delle domande, ma il fatto che l’AI mancava di un contesto più ampio che qualsiasi essere umano avrebbe avuto nella stessa situazione.

Immagina di chiedere a un nuovo dipendente di gestire una lamentela di un cliente. Potresti dargli il miglior script del mondo, ma senza accesso alla storia del cliente, alle politiche aziendali, alle informazioni sui prodotti e alle interazioni precedenti, avrebbe ancora difficoltà a fornire un aiuto significativo. Questo è esattamente il limite che l’ingegneria del contesto affronta.

L’ingegneria del contesto rappresenta un cambiamento di paradigma dall’ottimizzazione di ciò che diciamo all’AI all’ottimizzazione di ciò che l’AI conosce quando glielo diciamo. È la disciplina di costruire sistemi dinamici che forniscono automaticamente ai modelli AI tutte le informazioni rilevanti di cui hanno bisogno per completare i compiti con successo.

Grafico di Philipp Schmid (Google DeepMind)

La storia di due approcci

La distinzione diventa più chiara attraverso un esempio. Supponiamo di costruire un assistente AI per una clinica medica.

L’approccio dell’ingegneria della richiesta: Potresti spendere settimane a perfezionare richieste come “Sei un assistente di scheduling medico. Quando i pazienti richiedono appuntamenti, controlla sempre la disponibilità, conferma l’assicurazione e fornisce istruzioni di preparazione…”

Questo funziona ragionevolmente bene fino a quando non si verifica la complessità del mondo reale. Un paziente chiama e dice: “Ho bisogno di vedere il dottor Johnson per il mio problema in corso”. L’AI, mancando di un contesto più ampio, deve iniziare una tediosa conversazione: “Quale problema in corso? Quando è stata la tua ultima visita? Quale dottor Johnson – ne abbiamo tre?”

L’approccio dell’ingegneria del contesto: Quando lo stesso paziente menziona il suo “problema in corso”, il sistema già ha accesso a:

• La sua storia medica
• Le precedenti visite
• Le informazioni sull’assicurazione
• Il dottor Johnson specifico che ha visto prima

Può quindi rispondere immediatamente: “Vedo che hai visto il dottor Johnson in cardiologia per il follow-up dell’ipertensione. Ha aperture martedì alle 14:00 o giovedì alle 10:00. Quale funziona meglio per te?”

La magia non sta in una richiesta più intelligente, ma nella capacità del sistema di raccogliere e presentare informazioni rilevanti da più fonti nel momento esatto in cui sono necessarie.

Comprendere i livelli di contesto

Ciò che rende l’ingegneria del contesto difficile è che il contesto non è monolitico. È composto da più livelli, ognuno con scopi diversi:

• Contesto immediato: La conversazione attuale e la richiesta dell’utente – ciò che sta accadendo in questo momento.
• Contesto storico: Le interazioni passate, le preferenze e i modelli che informano le esigenze attuali. Ciò include tutto, dalle precedenti richieste di supporto alle preferenze dell’utente stabilite.
• Contesto ambientale: Fattori esterni come l’ora del giorno, la posizione dell’utente o gli eventi correnti che potrebbero influenzare l’interazione.
• Contesto di dominio: Conoscenza specializzata, regole e procedure pertinenti al compito o all’industria specifica.

Gestire questi livelli richiede un’orchestrazione sofisticata. Il sistema deve decidere quali informazioni sono rilevanti, come priorizzare i dati in conflitto, quando aggiornare le informazioni archiviate e come presentarle tutte al modello AI in modo da migliorare e non sovraccaricare la sua capacità di prendere decisioni.

Alex McFarland/Unite AI

Perché l’ingegneria del contesto è importante ora

Diversi fattori convergenti hanno reso l’ingegneria del contesto non solo utile, ma essenziale:

Innanzitutto, le applicazioni AI sono cresciute drasticamente in complessità. Non siamo più soddisfatti di chatbot che rispondono a domande semplici. Gli agenti AI di oggi gestiscono flussi di lavoro multi-step, prendono decisioni in base a criteri complessi e interagiscono con più sistemi. Queste applicazioni sofisticate semplicemente non possono funzionare efficacemente con le sole richieste.

In secondo luogo, le aspettative degli utenti sono aumentate. Le persone ora si aspettano che l’AI capisca il contesto nel modo in cui lo farebbe un assistente umano conoscitore. Vogliono un’AI che ricorda le conversazioni precedenti, capisce le loro preferenze e può accedere a informazioni rilevanti senza essere esplicitamente detto dove cercare.

In terzo luogo, il costo dell’insuccesso è aumentato. Quando l’AI era utilizzata principalmente per la scrittura creativa o le conversazioni casuali, gli errori erano a basso rischio. Ora che l’AI gestisce il servizio clienti, la pianificazione medica, l’analisi finanziaria e altri compiti critici, sbagliare ha conseguenze reali.

I principi fondamentali dell’ingegneria del contesto

Attraverso prove ed errori, la comunità AI ha identificato diversi principi fondamentali che guidano l’ingegneria del contesto efficace:

1. Assemblaggio dinamico delle informazioni

Il contesto deve adattarsi in base alla necessità attuale. Un cliente che chiede informazioni sulla spedizione richiede un contesto diverso rispetto a uno che chiede informazioni sui resi, anche se sono la stessa persona. I buoni sistemi di ingegneria del contesto riconoscono questi cambiamenti e si adattano di conseguenza.

2. Filtraggio e priorità intelligenti

Non tutte le informazioni sono utili. In realtà, troppo contesto può essere altrettanto problematico quanto troppo poco. I sistemi efficaci devono:

• Selezionare solo le informazioni rilevanti
• Organizzarle in una gerarchia utile
• Rimuovere i dati obsoleti o in conflitto
• Presentarle in un formato che l’AI possa elaborare efficientemente

3. Apprendimento e adattamento continuo

I sistemi di contesto dovrebbero migliorare nel tempo. Devono imparare dalle interazioni di successo, identificare le lacune informative e adattarsi ai cambiamenti. Ciò aiuta a raffinare le informazioni fornite e quando.

4. Integrazione senza soluzione di continuità

La migliore ingegneria del contesto è invisibile. Gli utenti non dovrebbero doverci pensare o gestirla. Dovrebbero semplicemente sperimentare un’AI che sembra notevolmente conoscitiva e utile.

Trappole comuni e come evitarle

Mentre le squadre implementano l’ingegneria del contesto, emergono diverse sfide comuni:

• Sovraccarico di contesto: Le squadre entusiaste spesso sbagliano nel fornire troppo contesto, portando a risposte più lente e a un comportamento AI confuso. La soluzione è una priorizzazione spietata: includere solo ciò che serve direttamente al compito attuale.
• Informazioni obsolete: Il contesto che non viene aggiornato regolarmente può essere peggiore della mancanza di contesto. I sistemi necessitano di politiche chiare per l’aggiornamento e la convalida delle informazioni.
• Conflitti di contesto: Quando diverse fonti forniscono informazioni contraddittorie, i modelli AI lottano. La buona ingegneria del contesto include meccanismi di risoluzione dei conflitti e gerarchie di fiducia chiare.
• Preoccupazioni sulla privacy: Più contesto spesso significa più dati sensibili. I sistemi devono bilanciare il contesto comprensivo con adeguate protezioni della privacy e governance dei dati.

Guardando avanti: il futuro dell’interazione con l’AI

Questo cambiamento ha implicazioni profonde. Mentre l’ingegneria del contesto matura, vedremo:

• Un’AI che impara veramente da ogni interazione
• Sistemi che anticipano le esigenze prima che vengano espresse
• Passaggi senza soluzione di continuità tra diversi agenti AI
• Un’integrazione che fa sentire l’AI come una naturale estensione della capacità umana

Le organizzazioni che investono nell’ingegneria del contesto oggi stanno costruendo le fondamenta per sistemi AI che non solo rispondono alle domande, ma diventano veri e propri partner nel lavoro complesso.

Punti chiave per diversi pubblici

• Per gli sviluppatori: L’ingegneria del contesto richiede di pensare oltre le singole funzionalità a interi sistemi. Non è sufficiente ottimizzare le richieste; è necessario progettare flussi di informazioni, creare sistemi di archiviazione e meccanismi di recupero intelligente.
• Per i leader aziendali: Quando si valutano soluzioni AI, non si guardi solo alle demo impressionanti. Chiedere come il sistema gestisce il contesto nel tempo, tra le sessioni e tra diversi utenti. I vantaggi competitivi più sostenibili verranno da una migliore ingegneria del contesto, non solo da richieste migliori.
• Per gli utenti finali: Comprendere l’ingegneria del contesto aiuta a stabilire aspettative adeguate. Quando l’AI sembra “sapere” esattamente cosa serve, apprezzare i sistemi sofisticati che lavorano dietro le quinte. Quando fallisce, riconoscere che il limite potrebbe essere il contesto, non l’intelligenza.

Il punto fondamentale

L’evoluzione dall’ingegneria della richiesta all’ingegneria del contesto riflette la maturazione più ampia della tecnologia AI. Proprio come i primi siti web sono evoluti da pagine statiche ad applicazioni dinamiche, l’AI sta evolvendo da risponditori intelligenti a sistemi intelligenti che veramente comprendono e si adattano alle nostre esigenze.

L’ingegneria della richiesta ci ha dato la chiave per sbloccare il potenziale dell’AI. L’ingegneria del contesto sta costruendo l’intera infrastruttura che rende l’AI veramente utile in scenari del mondo reale complessi. Mentre continuiamo questo viaggio, il successo apparterrà a coloro che capiscono che il futuro dell’AI non è solo chiedere domande migliori, ma costruire sistemi che comprendono profondamente il contesto completo delle nostre esigenze.

La richiesta era solo l’inizio. Il contesto è il futuro.

FAQ (Ingegneria del contesto)

Come l’ingegneria del contesto si estende oltre l’ingegneria della richiesta nei sistemi AI?

L’ingegneria del contesto costruisce interi ecosistemi di informazioni che forniscono dinamicamente all’AI i dati, gli strumenti e la memoria rilevanti, mentre l’ingegneria della richiesta si concentra solo sull’ottimizzazione della formulazione delle istruzioni.

Perché la qualità del contesto è più cruciale della progettazione della richiesta da sola?

Anche le richieste perfettamente formulate falliscono quando l’AI manca di informazioni di base – come chiedere a un nuovo dipendente di gestire compiti complessi senza accesso ai sistemi aziendali, alle politiche o alla storia del cliente.

Quali sono i componenti chiave coinvolti in un’efficace ingegneria del contesto?

Un’efficace ingegneria del contesto combina istruzioni di sistema, storia della conversazione, memoria a lungo termine, recupero dati in tempo reale (RAG), definizioni di strumenti, output strutturati e stati di flusso di lavoro in un’architettura di informazioni coerente.

Come i sistemi di contesto dinamici possono migliorare l’affidabilità e i tassi di successo degli agenti AI?

I sistemi di contesto dinamici prevengono fallimenti comuni fornendo automaticamente le informazioni rilevanti in ogni punto di decisione, riducendo le allucinazioni e consentendo all’AI di gestire compiti complessi e multi-step che le richieste statiche da sole non possono supportare.

In che modo la strutturazione e la cura delle informazioni impattano le prestazioni dei compiti AI?

Il contesto ben strutturato elimina il sovraccarico di informazioni e i conflitti, consentendo all’AI di accedere rapidamente a ciò che è necessario mentre filtra il rumore, migliorando drasticamente la precisione delle risposte e riducendo il tempo di elaborazione.