Проектирование информационной архитектуры для AI-агентов: стратегии извлечения данных, управление токенами, системные промпты и RAG-пайплайны. Оптимальный контекст — оптимальный результат.
Контекст-инжиниринг — это дисциплина проектирования правильного информационного потока к AI-агентам для достижения максимальной производительности. Вместо того чтобы просто передавать данные в модель, мы выстраиваем архитектуру: что, когда и в каком формате попадает в контекстное окно. Это как информационная диета для AI — правильные данные в правильном объёме.
Полный цикл контекст-инжиниринга для ваших AI-систем
Контекст-инжиниринг в действии
От аудита до оптимизации
Инвентаризация источников данных, анализ форматов, объёмов и актуальности. Определяем, что должно попадать в контекст агента.
Проектируем RAG-пайплайн: выбор embedding-модели, стратегия чанкинга, алгоритмы поиска, re-ranking.
Разрабатываем структуру системных промптов, шаблоны для динамического контекста, few-shot примеры.
Развёртываем векторную базу, настраиваем ETL-процессы, индексируем документы, тестируем поиск.
Оценка retrieval-метрик (recall, precision, MRR), тестирование edge-cases, сравнение стратегий.
Трекинг качества ответов в продакшне, анализ неудачных запросов, итеративное улучшение пайплайна.