Kontakt med oss

Kunstig intelligens

Kontekstteknikk vs. promptteknikk: En guide til AI-interaksjon

mm
Publisert

AI-revolusjonen startet med en enkel erkjennelse: mÄten du spÞr pÄ betyr noe. BÄde ingeniÞrer og brukere oppdaget at nÞye utformede spÞrsmÄl kunne lÄse opp bemerkelsesverdige muligheter i sprÄkmodeller, og gjÞre generiske svar om til innsiktsfulle og nyttige svar. Denne praksisen, kjent som rask prosjektering, dominerte samtalen rundt AI-optimalisering gjennom hele 2023 og begynnelsen av 2024.

Men noe interessant skjer. Etter hvert som AI-systemer modnes og tar pĂ„ seg mer komplekse oppgaver, oppdager vi at selv den mest perfekt utformede prompten har begrensninger. Inn i bildet kommer kontekstteknikk – et fundamentalt skifte i hvordan vi tenker pĂ„ AI-interaksjon.

ForstÄ Prompt Engineering

For Ä forstÄ hvor vi skal, mÄ vi sette pris pÄ hvor vi har vÊrt. Rask ingeniÞrkunst oppsto fra en enkel observasjon: AI-modeller reagerer forskjellig avhengig av hvordan du formulerer forespÞrselen din.

Vurder disse to tilnĂŠrmingene:

  • Grunnleggende spĂžrsmĂ„l«Skriv om hunder»
  • Konstruert ledetekst«Ta pĂ„ deg rollen som veterinĂŠr med 20 Ă„rs erfaring og skriv en omfattende veiledning om stell av eldre hunder, inkludert helsehensyn, kostholdsbehov og mosjonsanbefalinger, med en varm og tilgjengelig tone som passer for dyreeiere.»

Den andre tilnÊrmingen gir vanligvis langt bedre resultater fordi den gir klar kontekst, spesifikke krav og definerte parametere. Denne oppdagelsen utlÞste et slags gullrush. Plutselig dukket det opp «prompt engineers», prompt marketsplasser blomstret, og alle lette etter den perfekte formuleringen som ville fÄ AI til Ä gjÞre akkurat det de Þnsket.

Fremveksten av kontekstteknikk

Etter hvert som organisasjoner begynte Ă„ ta i bruk AI for seriĂžse applikasjoner, begynte sprekker i «kun-spĂžrre-spĂžrsmĂ„l»-tilnĂŠrmingen Ă„ vise seg. Teamene lagde strĂ„lende spĂžrsmĂ„l, bare for Ă„ oppdage at AI-assistentene deres fortsatt slet med oppgaver som virket enkle. Problemet var ikke kvaliteten pĂ„ spĂžrsmĂ„lene – det var at AI-en manglet den bredere konteksten et hvilket som helst menneske ville hatt i samme situasjon.

Tenk deg Ä be en nyansatt om Ä hÄndtere en kundeklage. Du kan gi dem verdens beste manus, men uten tilgang til kundens historikk, bedriftspolicyer, produktinformasjon og tidligere interaksjoner, vil de fortsatt slite med Ä gi meningsfull hjelp. Dette er nettopp den begrensningen som kontekstutvikling adresserer.

Kontekstteknikk representerer et paradigmeskifte fra Ä optimalisere det vi sier til AI til Ä optimalisere det AI vet nÄr vi sier det. Det er disiplinen med Ä bygge dynamiske systemer som automatisk gir AI-modeller all relevant informasjon de trenger for Ä fullfÞre oppgaver.

Grafikk av Philipp Schmid (Google DeepMind)

En fortelling om to tilnĂŠrminger

Skillet blir tydeligere gjennom et eksempel. La oss si at du bygger en AI-assistent for en medisinsk klinikk.

Rask ingeniÞrtilnÊrming: Du bruker uker pÄ Ä perfeksjonere spÞrsmÄl som «Du er en medisinsk timebestillingsassistent. NÄr pasienter ber om avtaler, mÄ du alltid sjekke tilgjengelighet, bekrefte forsikring og gi instruksjoner for forberedelse ...»

Dette fungerer rimelig bra inntil den virkelige kompleksiteten melder seg. En pasient ringer og sier: «Jeg mĂ„ snakke med Dr. Johnson om mitt pĂ„gĂ„ende problem.» AI-en, som mangler bredere kontekst, mĂ„ starte en kjedelig frem-og-tilbake-samtale: «Hvilket pĂ„gĂ„ende problem? NĂ„r var du sist hos oss? Hvilken Dr. Johnson – vi har tre?»

KontekstutviklingstilnÊrmingen: NÄr den samme pasienten nevner sitt «pÄgÄende problem», har systemet allerede tilgang til:

  • Deres medisinske historie
  • Tidligere avtaler
  • Forsikringsinformasjon
  • Den spesifikke Dr. Johnson de har sett fĂžr

Den kan umiddelbart svare: «Jeg ser at du har vÊrt hos Dr. Johnson i kardiologi for oppfÞlging av hypertensjon. Hun har ledige timer tirsdag klokken 2 eller torsdag klokken 10. Hvilken passer best for deg?»

Magien ligger ikke i en smartere ledetekst – den ligger i systemets evne til dynamisk Ă„ samle inn og presentere relevant informasjon fra flere kilder i det Ăžyeblikket den trengs.

ForstÄ lagene i kontekst

Det som gjÞr kontekstutvikling utfordrende er at kontekst ikke er monolittisk. Den bestÄr av flere lag, som hvert tjener forskjellige formÄl:

  • Umiddelbar kontekstDen nĂ„vĂŠrende samtalen og brukerforespĂžrselen – hva som skjer akkurat nĂ„.
  • Historisk sammenhengTidligere interaksjoner, preferanser og mĂžnstre som informerer nĂ„vĂŠrende behov. Dette inkluderer alt fra tidligere supportforespĂžrsler til etablerte brukerpreferanser.
  • MiljĂžkontekstEksterne faktorer som tid pĂ„ dagen, brukerens plassering eller aktuelle hendelser som kan pĂ„virke interaksjonen.
  • DomenekontekstSpesialisert kunnskap, regler og prosedyrer som er relevante for den spesifikke oppgaven eller bransjen.

Å hĂ„ndtere disse lagene krever sofistikert orkestrering. Systemet mĂ„ bestemme hvilken informasjon som er relevant, hvordan motstridende data skal prioriteres, nĂ„r lagret informasjon skal oppdateres, og hvordan alt skal presenteres for AI-modellen pĂ„ en mĂ„te som forbedrer snarere enn Ă„ overvelde beslutningstaking.

Alex McFarland/Unite AI

Hvorfor kontekstutvikling er viktig nÄ

Flere konvergerende faktorer har gjort kontekstteknikk ikke bare nyttig, men essensielt:

For det fÞrste har AI-applikasjoner blitt dramatisk mer komplekse. Vi er ikke lenger fornÞyde med chatboter som svarer pÄ enkle spÞrsmÄl. Dagens AI-agenter hÄndtere arbeidsflyter i flere trinn, ta beslutninger basert pÄ komplekse kriterier og samhandle med flere systemer. Disse sofistikerte applikasjonene kan rett og slett ikke fungere effektivt med bare ledetekster.

For det andre har brukerforventningene skutt i vÊret. Folk forventer nÄ at AI skal forstÄ kontekst slik en kunnskapsrik menneskelig assistent ville gjort. De Þnsker AI som husker tidligere samtaler, forstÄr preferansene deres og kan fÄ tilgang til relevant informasjon uten Ä bli eksplisitt fortalt hvor de skal lete.

For det tredje har kostnadene ved Ä mislykkes Þkt. Da AI primÊrt ble brukt til kreativ skriving eller uformelle samtaler, var det lite sannsynlig at feil skulle tas. NÄ som AI hÄndterer kundeservice, medisinsk planlegging, Þkonomisk analyse og andre kritiske oppgaver, har det reelle konsekvenser Ä gjÞre feil.

Kjerneprinsippene for kontekstteknikk

Gjennom prĂžving og feiling har AI-fellesskapet identifisert flere grunnleggende prinsipper som veileder effektiv kontekstutvikling:

1. Dynamisk informasjonssamling

Konteksten mÄ tilpasses basert pÄ det nÄvÊrende behovet. En kunde som spÞr om frakt krever en annen kontekst enn en som spÞr om returer, selv om det er samme person. Gode kontekstutviklingssystemer gjenkjenner disse endringene og justerer deretter.

2. Intelligent filtrering og prioritering

Ikke all informasjon hjelper. Faktisk kan for mye kontekst vÊre like problematisk som for lite. Effektive systemer mÄ:

  • Velg kun relevant informasjon
  • Organiser det i et nyttig hierarki
  • Fjern utdaterte eller motstridende data
  • Presenter det i et format som AI effektivt kan behandle

3. Kontinuerlig lĂŠring og tilpasning

Kontekstsystemer bÞr forbedres over tid. De mÄ lÊre av vellykkede interaksjoner, identifisere informasjonshull og tilpasse seg endrede mÞnstre. Dette bidrar til Ä forbedre hvilken informasjon som gis og nÄr.

4. SĂžmlĂžs integrasjon

Den beste kontekstutviklingen er usynlig. Brukere skal ikke mÄtte tenke pÄ det eller administrere det. De skal rett og slett oppleve AI som virker bemerkelsesverdig kunnskapsrik og nyttig.

Vanlige fallgruver og hvordan du unngÄr dem

NĂ„r team implementerer kontekstutvikling, dukker det ofte opp flere utfordringer:

  • KontekstoverbelastningEntusiastiske team pleier ofte Ă„ gi for mye kontekst, noe som fĂžrer til tregere responser og forvirret AI-atferd. LĂžsningen er hensynslĂžs prioritering – inkluder bare det som direkte tjener den aktuelle oppgaven.
  • Foreldet informasjonKontekst som ikke oppdateres regelmessig kan vĂŠre verre enn ingen kontekst i det hele tatt. Systemer trenger klare retningslinjer for informasjonsoppdatering og validering.
  • KontekstkonflikterNĂ„r ulike kilder gir motstridende informasjon, sliter AI-modeller. God kontekstutvikling inkluderer konfliktlĂžsningsmekanismer og tydelige tillitshierarkier.
  • Personvern BekymringerMer kontekst betyr ofte mer sensitive data. Systemer mĂ„ balansere omfattende kontekst med passende personvernbeskyttelse og datastyring.

Fremtidsutsikter: Fremtiden for AI-interaksjon

Dette skiftet har dyptgÄende implikasjoner. Etter hvert som kontekstutvikling modnes, vil vi se:

  • AI som virkelig lĂŠrer av hver interaksjon
  • Systemer som forutser behov fĂžr de uttrykkes
  • SĂžmlĂžse overfĂžringer mellom ulike AI-agenter
  • Integrasjon som gjĂžr at AI fĂžles som en naturlig forlengelse av menneskelig evne

Organisasjonene som investerer i kontekstteknikk i dag, bygger grunnlaget for AI-systemer som ikke bare svarer pĂ„ spĂžrsmĂ„l – de blir ekte partnere i komplekst arbeid.

Viktige lÊrdommer for ulike mÄlgrupper

  • For utviklereKontekstutvikling krever at man tenker utover individuelle funksjoner og heller pĂ„ hele systemer. Det er ikke nok Ă„ optimalisere ledetekster; man mĂ„ utforme informasjonsflyter, designe lagringssystemer og lage intelligente hentemekanismer.
  • For bedriftsledereNĂ„r du evaluerer AI-lĂžsninger, se lenger enn imponerende demonstrasjoner. SpĂžr hvordan systemet hĂ„ndterer kontekst over tid, pĂ„ tvers av Ăžkter og mellom ulike brukere. De mest bĂŠrekraftige konkurransefortrinnene vil komme fra overlegen kontekstutvikling, ikke bare bedre ledetekster.
  • For sluttbrukereÅ forstĂ„ kontekstteknikk bidrar til Ă„ sette passende forventninger. NĂ„r AI ser ut til Ă„ «bare vite» hva du trenger, verdsett de sofistikerte systemene som jobber bak kulissene. NĂ„r den feiler, erkjenn at begrensningen kan vĂŠre kontekst, ikke intelligens.

Bunnlinjen

Utviklingen fra prompt engineering til context engineering speiler den bredere modningen av AI-teknologi. Akkurat som tidlige nettsteder utviklet seg fra statiske sider til dynamiske applikasjoner, utvikler AI seg fra smarte respondenter til intelligente systemer som virkelig forstÄr og tilpasser seg vÄre behov.

Rask utvikling ga oss nĂžkkelen til Ă„ frigjĂžre potensialet i AI. Kontekstutvikling handler om Ă„ bygge hele infrastrukturen som gjĂžr AI genuint nyttig i komplekse, virkelige scenarier. Etter hvert som vi fortsetter denne reisen, vil suksessen tilhĂžre de som forstĂ„r at fremtiden til AI ikke bare handler om Ă„ stille bedre spĂžrsmĂ„l – det handler om Ă„ bygge systemer som forstĂ„r hele konteksten av vĂ„re behov i dybden.

Prompten var bare begynnelsen. Kontekst er fremtiden.

Vanlige spÞrsmÄl (kontekstutvikling)

Hvordan utvides kontekstteknikk utover prompt engineering i AI-systemer?

Kontekstteknikk bygger hele informasjonsÞkosystemer som dynamisk forsyner AI med relevante data, verktÞy og minne, mens prompt engineering utelukkende fokuserer pÄ Ä optimalisere ordlyden i instruksjoner.

Hvorfor er kontekstens kvalitet viktigere enn rettidig design alene?

Selv perfekt utformede spĂžrsmĂ„l mislykkes nĂ„r AI mangler viktig bakgrunnsinformasjon – som Ă„ be en nyansatt om Ă„ hĂ„ndtere komplekse oppgaver uten tilgang til selskapets systemer, retningslinjer eller kundehistorikk.

Hva er de viktigste komponentene som er involvert i effektiv kontekstutvikling?

Effektiv kontekstteknikk kombinerer systeminstruksjoner, samtalehistorikk, langtidshukommelse, sanntids datagjenfinning (RAG), verktĂžydefinisjoner, strukturerte utganger og arbeidsflyttilstander i en sammenhengende informasjonsarkitektur.

Hvordan kan dynamiske kontekstsystemer forbedre pÄliteligheten og suksessratene for AI-agenter?

Dynamiske kontekstsystemer forhindrer vanlige feil ved automatisk Ä gi relevant informasjon pÄ hvert beslutningspunkt, redusere hallusinasjoner og gjÞre det mulig for AI Ä hÄndtere komplekse oppgaver med flere trinn som statiske ledetekster alene ikke kan stÞtte.

PÄ hvilke mÄter pÄvirker strukturering og kuratering av informasjon ytelsen til oppgaver med AI?

Godt strukturert kontekst eliminerer informasjonsoverbelastning og konflikter, slik at AI raskt kan fÄ tilgang til nÞyaktig det som trengs samtidig som den filtrerer ut stÞy, noe som forbedrer responsnÞyaktigheten dramatisk og reduserer behandlingstiden.

Relaterte temaer:
mm

Alex McFarland er en AI-journalist og skribent som utforsker den siste utviklingen innen kunstig intelligens. Han har samarbeidet med en rekke AI-startups og publikasjoner over hele verden.