Cos’è l’ingegneria del contesto e come impatta sul prompt engineering

Come l’ingegneria del contesto ottimizza le applicazioni AI avanzate

L’ingegneria del contesto non è un vezzo accademico, ma una necessità pratica per chiunque voglia costruire applicazioni AI che siano robuste, affidabili e, soprattutto, utili nel mondo reale. Le applicazioni AI avanzate, come i chatbot complessi, gli assistenti virtuali intelligenti, i sistemi di raccomandazione personalizzati o gli agenti autonomi, dipendono intrinsecamente dalla loro capacità di comprendere e utilizzare il contesto per fornire risposte e azioni pertinenti. Senza un contesto ben definito, anche il modello AI più potente rischia di sembrare “stupido” o di fornire risposte generiche e inutili.

Prendiamo l’esempio di un assistente virtuale che gestisce le prenotazioni di viaggi. Se gli chiedete “Prenota un volo per Roma”, senza contesto, potrebbe chiedervi un’infinità di dettagli: da dove, quando, compagnia aerea preferita, classe di viaggio, budget, ecc. Con l’ingegneria del contesto, l’assistente potrebbe già sapere da quale aeroporto partite di solito, le vostre preferenze di compagnia aerea, il vostro budget medio e persino il fatto che avete un evento a Roma in una certa data, perché queste informazioni sono state fornite o apprese in precedenza. Questo trasforma l’interazione da un interrogatorio a una conversazione fluida e predittiva.

L’ottimizzazione si manifesta in diversi modi:

• Riduzione delle allucinazioni: Uno dei problemi più noti dei modelli linguistici è la tendenza ad “allucinare”, ovvero a generare informazioni false ma plausibili. Fornire un contesto ricco e accurato limita drasticamente questa tendenza, ancorando il modello a fatti e dati verificabili.

• Maggiore pertinenza e accuratezza: Conoscendo il contesto, il modello può filtrare le informazioni irrilevanti e concentrarsi su ciò che è veramente importante, migliorando la pertinenza delle risposte.

• Personalizzazione avanzata: L’ingegneria del contesto è la spina dorsale della personalizzazione. Permette alle AI di adattare le loro risposte e azioni alle esigenze specifiche di ogni utente, creando esperienze uniche.

• Efficienza operativa: Meno cicli di interazione per ottenere l’informazione desiderata si traduce in un risparmio di tempo e risorse computazionali.

• Migliore gestione del dialogo a lungo termine: Per le conversazioni che si estendono su più turni, il contesto diventa fondamentale per mantenere la coerenza e la comprensione, evitando che l’AI “dimentichi” quanto detto in precedenza.

I vantaggi dell’ingegneria del contesto

I benefici derivanti da un’implementazione efficace del context engineering sono molteplici e toccano diversi aspetti dello sviluppo e dell’utilizzo delle applicazioni AI:

Vantaggi
Qualità delle risposte migliorata	Un contesto ben strutturato porta a risposte più precise, pertinenti e utili, evitando al modello di “indovinare” e fornendogli accesso a informazioni specifiche.
Riduzione dei costi di inferenza	Un contesto ricco permette prompt più brevi, richiedendo meno token e riducendo i costi computazionali per query.
Esperienza utente superiore	Gli utenti percepiscono l’AI come più intelligente e reattiva quando comprende il contesto e ricorda le interazioni passate, aumentando soddisfazione e adozione.
Sviluppo più rapido e agile	Un framework solido di context engineering consente agli sviluppatori di iterare più velocemente e testare nuove funzionalità con la certezza che il contesto di base sia già gestito.
Scalabilità delle applicazioni	La gestione del contesto è cruciale per mantenere prestazioni e rilevanza man mano che le applicazioni AI crescono in complessità e numero di utenti.
Minore dipendenza da prompt complessi	L’ingegneria del contesto permette l’uso di prompt più semplici, delegando al contesto il compito di fornire le informazioni di base e rendendo l’AI più accessibile anche a utenti meno esperti di prompt engineering.

L’ingegneria del contesto è quindi un pilastro per la creazione di agentic application, dove gli agenti AI possono operare in modo semi-autonomo, prendendo decisioni informate basate su una comprensione profonda dell’ambiente e degli obiettivi. Per chi vuole approfondire la creazione di questi sistemi intelligenti, il nostro percorso AI Developer fornisce le competenze necessarie per dominare questo campo emergente.

Strategie di implementazione del context engineering

Implementare l’ingegneria del contesto non è un compito banale, ma una disciplina che richiede una pianificazione attenta e una comprensione profonda sia del modello AI che del dominio applicativo. Non esiste una soluzione unica per tutti, ma diverse strategie possono essere adottate, spesso in combinazione, per costruire un contesto efficace. La chiave è pensare a come e quali informazioni il modello dovrebbe avere a disposizione in ogni momento per prendere le decisioni migliori o generare le risposte più appropriate.

Una delle strategie più comuni e potenti è l’utilizzo di un sistema di Retrieval-Augmented Generation (RAG). Questo approccio prevede che, prima di generare una risposta, il modello AI “ricerca” informazioni rilevanti da una base di conoscenza esterna (come un database, documenti aziendali o il web) e le utilizza per arricchire il contesto del prompt. È come dare al modello l’accesso a una biblioteca e l’istruzione di consultare i libri pertinenti prima di rispondere. Questo è particolarmente utile per le informazioni specifiche del dominio che non erano presenti nei dati di addestramento originali del modello, o per dati che cambiano frequentemente.

Un’altra strategia riguarda la gestione della memoria conversazionale. Nelle interazioni multi-turno, è fondamentale che l’AI “ricordi” ciò che è stato detto in precedenza. Questo può essere gestito in vari modi, dal semplice mantenimento di una cronologia delle conversazioni fino a tecniche più sofisticate che riassumono i turni precedenti o estraggono entità chiave per mantenere un contesto compatto e rilevante.

Si possono anche implementare tecniche di “few-shot learning” o “in-context learning”, dove al modello vengono forniti esempi specifici di input e output desiderati all’interno del prompt stesso. Questo non è context engineering nel senso più ampio, ma è un modo per inserire un “mini-contesto” per guidare il modello verso un comportamento specifico.

Infine, la “System Prompt Engineering” o la definizione di un “persona” per l’AI è una forma di context engineering. Si tratta di fornire al modello istruzioni iniziali che ne definiscono il ruolo, il tono, le limitazioni e gli obiettivi generali. Ad esempio, “Agisci come un assistente medico empatico e professionale…” imposta un contesto che influenzerà tutte le interazioni successive, anche se i singoli prompt saranno brevi.

I principali problemi di contesto da affrontare

Nonostante i suoi numerosi vantaggi, l’ingegneria del contesto presenta anche delle sfide significative che devono essere affrontate con attenzione:

Sfide
Limiti di lunghezza del contesto (Context Window)	I modelli AI hanno una finestra di contesto limitata; se il contesto è troppo lungo, il modello potrebbe troncarlo o non elaborarlo correttamente. Necessarie strategie per riassumere, filtrare o selezionare le informazioni rilevanti.
Coerenza e pertinenza del contesto	Non tutte le informazioni sono ugualmente importanti. Dati irrilevanti possono diluire l’efficacia del contesto o portare a risposte errate. Fondamentale selezionare e prioritizzare le informazioni che contribuiscono all’obiettivo.
Costo computazionale	Un contesto più ricco significa più token da elaborare, aumentando i costi di inferenza e i tempi di risposta, specialmente con modelli grandi. Cruciale trovare un equilibrio tra ricchezza del contesto ed efficienza.
Gestione della privacy e della sicurezza	L’inclusione di dati personali o sensibili solleva questioni di privacy e sicurezza. Essenziale implementare meccanismi robusti per la gestione e la protezione di queste informazioni, prevenendo divulgazioni inappropriate.
Complessità di implementazione	Costruire sistemi di context engineering robusti richiede competenze tecniche avanzate, inclusa la gestione di database vettoriali, algoritmi di embedding e logiche complesse per il recupero e l’organizzazione delle informazioni.
“Lost in the middle”	I modelli AI tendono a dare meno importanza alle informazioni a metà di un contesto molto lungo, concentrandosi sull’inizio e la fine. Richiede un’attenta strutturazione per posizionare le informazioni critiche in posizioni strategiche.

Affrontare queste sfide richiede un approccio metodico ed una sperimentazione continua. Non è raro che i professionisti del settore dedichino molto tempo all’ottimizzazione del contesto, un po’ come un artigiano che lima e lucida un pezzo di legno per renderlo perfetto.

La formazione professionale sul context engineering: i consigli di Data Masters

Per intraprendere il percorso del context engineering è fondamentale iniziare dalle basi del prompt engineering. Una solida comprensione di come formulare prompt efficaci non solo chiarisce il processo di elaborazione delle informazioni da parte del modello, ma rivela anche l’influenza cruciale del contesto. In questo senso, il nostro Corso di Prompt Engineering rappresenta un eccellente punto di partenza.

Proseguendo, diventa indispensabile approfondire l’architettura dei modelli di intelligenza artificiale, comprendendo concetti chiave come l’attenzione, gli embedding e le finestre di contesto, poiché questa conoscenza tecnica guida decisioni informate sulla strutturazione del contesto. Parallelamente, è cruciale studiare le tecniche di Retrieval-Augmented Generation (RAG), una delle strategie più potenti in questo campo. Familiarizzare con RAG, l’uso di database vettoriali e librerie come LangChain o LlamaIndex è un passo successivo naturale, ed il percorso AI Developer è specificamente pensato per fornire un approccio pratico in quest’area.

Inoltre, il context engineering è strettamente intrecciato con la gestione dei dati, pertanto, sviluppare competenze in database, pulizia dei dati, estrazione di informazioni e modellazione dei dati è estremamente rilevante, poiché un buon ingegnere del contesto è anche un abile “gestore di informazioni”. Tuttavia, la teoria non basta: è essenziale la pratica costante. Sperimentare diversi approcci, testare le performance e analizzare i risultati sono passaggi fondamentali per affinare le proprie abilità, e partecipare a progetti, hackathon o creare esperimenti personali consolida queste conoscenze.

In un mercato del lavoro che premia sempre più le competenze avanzate nell’AI, padroneggiare il context engineering aprirà nuove e stimolanti opportunità. Le migliori opportunità di lavoro per prompt engineer stanno già evolvendo per includere una comprensione più profonda della gestione del contesto, rendendo questa una skill indispensabile per il futuro.