Kontext är situationen som ger mening åt ord och handlingar.
”Det är kallt” betyder en sak på en vintrig trottoar och något helt annat i en walk-in frys på jobbet. Ordet ”lätt” kan betyda att något väger lite eller något som upplevs milt och mjukt. Kontext är också den större bilden kring ett beslut, som tidpunkt, begränsningar och förväntningar. Det är ramen som förvandlar isolerade fakta till förståelse.
AI behöver uppgiftsrelevant kontext för att agera på bästa sätt. Om vi utelämnar viktiga detaljer kommer AI modellen att gissa. Ibland gissar den rätt, men oftast inte.
Vi är redan bekanta med detta från mänsklig kommunikation. Tunna meddelanden är lätta att misstolka. Så snart vi ber AI att göra mer än enstaka uppgifter, till exempel använda verktyg, vidta åtgärder eller samarbeta med andra AI-agenter så växer kostnaden för dålig kontext snabbt. Tydlig kontext är riktlinjer som justerar systemet mot våra mål. Det minskar omarbetning och förkortar vägen till ett resultat vi kan lita på.
För AI-system kommer kontext vanligtvis från fem platser. Var och en formar hur systemet beter sig.
Prompt engineering:
Instruktionerna, exemplen och strukturen vi ger modellen. En bra prompt minskar tvetydighet och styr modellen mot användbara resultat.
Retrieval augmented generation (RAG):
AI modellen hämtar utdrag från pålitliga källor och använder dem när den skapar ett svar. Detta tillför aktuell eller specialiserad kunskap.
Sessionstillstånd:
Data som bärs över från en session till en annan, så som preferenser, variabler eller resultatet av det senaste steget. Sessionstillstånd håller en konversation sammanhängande.
Minne:
Information som systemet behåller bortom en enskild session. Korttidsminne hjälper inom en uppgift. Långtidsminne hjälper över projekt och relationer.
Verktyg:
Externa funktioner eller API:er som modellen kan anropa för att utföra arbete, till exempel hämta data, köra kod eller skapa ett dokument. Verktyg förvandlar modellen från en tänkare till en utförare.
Moderna AI modeller kan ta till sig en stor mängd information, men det betyder inte att vi ska lägga in allt. Ju mer du lägger till, desto långsammare och dyrare blir det, och desto lättare är det för modellen att fokusera på fel delar.
En användbar analogi är en dator. Behandla modellen som processorn och kontextfönstret som dess arbetsminne. Arbetsminnet är begränsat, så operativsystemet kurerar vad som går in i det för att datorn ska fungera effektivt. Vi bör kurera modellens kontext på samma sätt.
Denna metod har ett namn: kontexthantering (context engineering).
kontexthantering är tillvägagångssättet för att ge modellen rätt information, i rätt format och vid rätt tidpunkt. Det handlar inte bara om att skriva bättre prompts. Det handlar om att bygga en pipeline som samlar, filtrerar och formar kontext när uppgiften utvecklas, från utvecklaren, användaren, tidigare interaktioner, verktygsdata och extern data.
Det kombinerar produktutveckling, datadesign och orkestrering. Några praktiska principer:
Håll det relevant:
Inkludera endast det som modellen behöver för nästa steg. Ta bort allt annat.
Struktur och namngivning är viktiga:
Tydliga fältnamn och kortfattade verktygsbeskrivningar minskar misstag. ”customer_id” är bättre än ”cust_id.” Ett verktyg som heter ”create_invoice” är bättre än ”invoicing”.
Uppdelning och rankning:
Dela upp källor i mindre stycken och rangordna dem för relevans. Ta med de bästa träffarna, inte hela dokumentbiblioteket.
Sammanfatta och förfina:
Förkorta långa historiker. Ta bort detaljer som inte längre påverkar beslutet.
Isolera kontexter:
Håll separata trådar för separata deluppgifter eller AI agenter för att undvika korskoppling och förvirring.
Avlasta med anteckningar:
Använd en arbetsyta eller externa lagringsplatser för mellanresultat. Hämta endast tillbaka det som behövs i kontextfönstret.
När kontexthantering görs effektivt, så förvandlar det AI modellen från en reaktiv till en proaktiv partner.
Långa kontextfönster är användbara, men de introducerar nya typer av problem. Här är några av del vanligare och hur man känner igen dem.
Kontextförgiftning:
Ett tidigt fel eller gissning blir en del av kontexten och styr senare steg i fel riktning. AI modellen bygger självsäkert vidare på en felaktigt grund.
Kontextdistraktion:
Med för mycket material fastnar modellen i historiken och upprepar mönster i stället för att resonera utifrån målet. Du kan se svar som speglar tidigt exempel i historiken även när uppgiften ändrats.
Kontextförvirring:
För många verktyg, otydliga namn eller otydliga beskrivningar leder till fel verktygsanrop eller lågkvalitativa resultat. Modellen väljer ett verktyg som låter likt men inte är avsett för uppgiften.
Kontextkrock:
Ny information står i konflikt med tidigare innehåll och logiken spårar ur. I arbete med flera steg snedvrider ett felaktigt svar efterföljande steg.
När AI modeller blir mer kapabla beror framgång inte så mycket på att välja den senaste modellen och mer på hur man formar deras kontext. Genomtänkt kontext gör din AI tydlig, effektiv och pålitlig. Det är skillnaden mellan ett system som gör användarna frustrerande, och ett som känns som en pålitlig digital kollega.