Introducción
En el campo de la inteligencia artificial, la ingeniería de contexto se ha convertido en una habilidad esencial para el desarrollo de agentes de IA. A diferencia de la ingeniería de prompts, que se enfoca en la formulación de instrucciones, la ingeniería de contexto aborda de manera más amplia cómo optimizar la información que se proporciona a los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) para facilitar tareas complejas y eficientes.
Ingeniería de Contexto vs. Ingeniería de Prompt
La ingeniería de prompts se centraba en escribir instrucciones efectivas, pero con el auge de los agentes de IA, se ha vuelto evidente que se necesita un enfoque más holístico. Los agentes no solo siguen instrucciones; tienen memoria y pueden tomar decisiones autónomas. Toby Lutke, CEO de Shopify, destaca que la ingeniería de contexto describe mejor la habilidad necesaria para hacer que los LLMs sean efectivos en el contexto de agentes autónomos.
Aplicaciones Prácticas o Casos de Uso
La calidad del contexto proporcionado a un agente de IA es crucial. Por ejemplo, un agente que gestiona reuniones puede utilizar el contexto para consultar calendarios, conocer preferencias del usuario y revisar interacciones pasadas, evitando errores comunes como la confirmación de reuniones sin verificar disponibilidad. Ejemplos exitosos como Shase, un agente que opera en Gmail, muestran cómo la ingeniería de contexto puede mejorar la eficacia y la personalización de la comunicación.
Ventajas, Limitaciones o Consideraciones
Las ventajas de la ingeniería de contexto incluyen:
- Mejorar la precisión de las respuestas de los agentes.
- Reducir costos al usar LLMs menos potentes pero bien contextualizados.
- Facilitar interacciones más naturales y eficientes.
Sin embargo, también existen desafíos, como la gestión de una ventana de contexto limitada y la complejidad en la construcción de sistemas que deben manejar grandes cantidades de información de manera efectiva.
Conclusión + Llamada a la Acción (CTA)
La ingeniería de contexto es una habilidad crítica que definirá el futuro de los agentes de IA. Al centrarse en cómo se organiza y presenta la información, se pueden crear sistemas de IA más autónomos y eficientes. Si deseas aprender más sobre cómo implementar estas técnicas en tus proyectos, ¡suscríbete a nuestro boletín para recibir más contenido sobre automatización e IA!
