Контекстная инженерия — это правильная подготовка информации для AI-агента: что ему знать о вашей компании, где искать ответы, что важно, а что шум. Именно от этого зависит, отвечает агент по делу или выдумывает.
Представьте, что вы наняли нового сотрудника. Чтобы он работал хорошо, ему нужны должностная инструкция, регламенты и доступ к нужным документам. С AI-агентом то же самое: мы решаем, какую информацию о вашей компании он получает, в каком виде и в какой момент. Если дать агенту всё подряд — он путается. Если дать мало — выдумывает. Наша работа — дать ровно то, что нужно для точного ответа.
Полный цикл: от разбора ваших документов до агента, который отвечает точно
Примеры задач, которые решает правильно подготовленный контекст
От разбора ваших материалов до стабильно точных ответов
Смотрим, какие документы, базы и системы есть в компании, что актуально, а что устарело. Решаем, что агенту нужно знать для работы.
Проектируем механизм «сначала найди, потом ответь» (RAG): как агент будет искать нужный фрагмент в ваших материалах и отбирать лучшее.
Составляем главную инструкцию агента: роль, правила, тон, примеры хороших ответов — как должностную инструкцию для нового сотрудника.
Подключаем хранилище, настраиваем автоматическое обновление данных, загружаем документы и проверяем, что поиск находит нужное.
Задаём агенту реальные вопросы ваших клиентов и сотрудников, включая каверзные. Измеряем точность, сравниваем варианты настройки.
После запуска отслеживаем качество ответов, разбираем случаи, где агент ошибся, и постепенно доводим точность.