Context Engineering

Beschreibung

Kontext-Engineering (engl. Context Engineering) ist ein aufstrebendes Fachgebiet der KI-Entwicklung, das sich mit der systematischen Bereitstellung relevanter Informationen und Werkzeuge für große Sprachmodelle (LLMs) befasst, um deren Leistung und Zuverlässigkeit zu verbessern. Es geht über das traditionelle Prompt-Engineering hinaus, indem es nicht nur die Anweisung selbst, sondern auch den gesamten Kontext einer Aufgabe dynamisch gestaltet. Ziel ist es, LLMs in die Lage zu versetzen, komplexe Aufgaben zuverlässig und effizient zu lösen, indem ihnen alle notwendigen Informationen, Werkzeuge und das richtige Format zur Verfügung gestellt werden.

Definition und Abgrenzung

Während beim Prompt-Engineering der Fokus auf der optimalen Formulierung einer einzelnen Anfrage liegt, betrachtet das Kontext-Engineering das gesamte System. Es ist die Kunst und Wissenschaft, das begrenzte Kontextfenster eines LLM mit den genau richtigen Informationen für jeden Schritt eines Prozesses zu füllen. Dies umfasst die Bereitstellung von Anweisungen, Wissen, Werkzeugbeschreibungen und historischen Daten, die dynamisch je nach Bedarf an die aktuelle Situation angepasst werden.

Schlüsselkomponenten des Kontext-Engineerings

Das systematische Befüllen des Kontextfensters erfordert eine ganzheitliche Herangehensweise. Zu den zentralen Komponenten gehören:

• Dynamische Systeme: Kontext-Engineering erfordert die Schaffung dynamischer Systeme, die den Kontext aus verschiedenen Quellen (z.B. Benutzer-Inputs, externe Daten, vorherige Interaktionen, Werkzeugaufrufe) zusammenführen und in Echtzeit anpassen können.
• Richtige Informationen: Eine der größten Herausforderungen ist es, dem LLM genau die benötigten Informationen zu liefern, um Halluzinationen zu vermeiden und die Leistung zu steigern.
• Werkzeuge: LLMs können nicht alle Aufgaben alleine lösen. Kontext-Engineering stellt sicher, dass die Modelle die richtigen Werkzeuge zur Verfügung haben, um zusätzliche Informationen abzurufen oder Aktionen auszuführen.
• Format: Die Art und Weise, wie der Kontext formatiert ist, beeinflusst die Interpretation durch das LLM. Eine klare Strukturierung und die Verwendung geeigneter Formate (z.B. für Fehlermeldungen oder Werkzeug-Inputs) sind entscheidend für den Erfolg.

Erweiterungen beim Context Engineering

Context Engineering umfasst nicht nur die Optimierung von bestimmten Tätigkeitsbereichen, sondern lässt sich auch technisch erweitern:

• RAG: Eine KI-Software-Technik, die generative Sprachmodelle verbessert, indem sie konkrete externe Wissensquellen abruft, um präzisere und aktuellere Antworten zu liefern
• State/History: Das Kurzzeitgedächtnis, oft auch als Status oder Chat-Verlauf bezeichnet, bezieht sich auf die Nachrichten, die im aktuellen Gespräch zwischen dem Benutzer und dem Modell ausgetauscht werden. Dazu gehören die ersten und die Folgefragen des Benutzers.
• Memory: Ein KI-System, aber v.a. ein KI-Agent, kann technisch erweitert werden um ein „Gedächtnis“, d.h. eine Chronik bisherige Eingaben, deren Stile sowie Anpassungen und Änderungen, so dass das KI-System besser auf die Art und Weise des Eingebers reagieren kann, aber sich v.a. daran „erinnert“, wer der Nutzer ist (Beschäftigter im Projektmanagement) und in welchem größeren Kontext dessen Eingaben stehen (Aufarbeitung von vielen Projektsergebnissen für einen Bericht).
• Prompt Engineering: Das Optimierung von Benutzereingaben an die KI mit konkreten Rollen-, Ziel- und Ausgabebeschreibungen bzw. -anforderungen
• Strukturierte Daten: Output kann in verschiedenen Dateiformaten wie PDF oder Strukturen wie XML erfolgen; hier geht es v.a. um Mustererkennung

Bedeutung in der Praxis

Kontext-Engineering gilt als entscheidender Erfolgsfaktor für die Entwicklung zuverlässiger KI-Agenten und fortschrittlicher LLM-Anwendungen. Es ist eine der wichtigsten Aufgaben für Ingenieure, die komplexe, zustandsorientierte Systeme (z.B. LangGraph) erstellen, die über Hunderte von Schritten hinweg kohärent und zielgerichtet arbeiten müssen. Durch Strategien wie das Schreiben von Notizen (Scratchpads), das Auswählen relevanter Informationen und das Komprimieren von Kontexten können Entwickler die Einschränkungen des Kontextfensters überwinden und die Leistung ihrer KI-Systeme optimieren.