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Heute tauchen wir in ein Thema ein, das die Art und Weise, wie wir mit AI arbeiten, enorm verändert: Context Engineering.
Erinnerst du dich an die frühen Tage des Prompt Engineering? Das war wie das Erlernen einer neuen Sprache, um mit der AI zu "kommunizieren".
Die Zeiten, in denen wir dachten, ein cleverer Prompt reiche aus, um eine AI zu bändigen, fühlen sich plötzlich weit, weit weg an… ABER: Wie so oft, wenn eine Technologie reifer wird, entdecken wir neue Herausforderungen und damit auch neue, noch mächtigere Fähigkeiten.
Genau das passiert gerade im Bereich Context Engineering. Es ist die neue Superkraft für jeden, der mit fortgeschrittenen AI-Systemen produktiv arbeiten will.
Vergiss das "ChatGPT-Wrapper"-Denken. Moderne AI-Anwendungen sind komplexe Orchester aus Informationen. Und du bist der Dirigent! Oder anders gesagt: dein Prompt ist das Skript, aber der Kontext ist die Bühne. Nur wenn beides passt, liefert dein Modell eine Oscar-reife Performance.
So ist der Post aufgebaut:
Was ist Context Engineering überhaupt?
Was fließt alles in den Kontext ein?
3 Praxis-Beispiele für besseres Context Engineering
Warum Context Engineering JETZT so entscheidend ist
Der "Katzen-Angriff" und seine schockierenden Zahlen
Das Problem unstrukturierter Informationen
Best Practices: Context Engineering in der Praxis
Datensammlung und -kuratierung
Kontextuelle Komprimierung und Zusammenfassung
Tooling und Automatisierung
Kontext evaluieren und iterieren
Die einzelnen Elemente zusammenführen
Häufige Fallen und Herausforderungen
Overfitting” und Irrelevanz
Berechnungseinschränkungen
Probleme bei der Mensch-AI-Kollaboration
Context Engineering vs. Prompt Engineering: Die Unterschiede
Die Zukunft des Context Engineering und autonome Agenten
Fazit: Warum Context Engineering die nächste essenzielle AI-Fähigkeit ist
Praxis-Video Context Engineering
Wie immer haben wir unten auch wieder ein Video dazu - dieses Mal eine Session aus unserem Prompt-Bootcamp für Fortgeschrittene zum Thema.
Legen wir los!
Was ist Context Engineering überhaupt?
Wir haben das Thema schon in einer der ersten Folien in unserem Prompting Einsteiger-Training - und sagen immer, dass es eine der wichtigsten Slides ist:
Context Engineering ist die Kunst und Wissenschaft, das "Gedächtnis" deiner AI – das sogenannte Context Window – mit genau den richtigen Informationen, im richtigen Format und zum richtigen Zeitpunkt zu füllen.
Prompts sind dabei nur ein Teil von Context-Engineering. Zusammen mit weiteren Elementen wie Dateien, Tool-Access etc. entsteht ein fein gesteuertes Spielfeld für die AI. Und je besser du dies gestaltest, desto besser sind deine Ergebnisse!
Was fließt alles in den Kontext ein?
Der System Prompt/die Anweisung: Das ist der Grundstein, der deiner AI sagt, wer sie ist und was ihre Aufgabe ist. Bei GPTs und Projects definierst du diesen selbst. Bei vielen anderen Tools kommt ein System Prompt im Hintergrund zum Zuge, der die Antworten beeinflusst.
Deine Eingabe (User Input): Das ist die konkrete Frage oder Aufgabe - oder anders gesagt, dein Prompt.
Kurzzeitgedächtnis/Chat-Verlauf: Die aktuelle Konversation, damit die AI weiß, worüber ihr bisher gesprochen habt. Und Dateien, die du hochgeladen hast.
Langzeitgedächtnis: Hier speichern AI-Bots Wissen über dich, deine Vorlieben, vergangene Projekte etc. Wie zum Beispiel die Memory Funktion in ChatGPT.
Abgerufene Informationen (RAG): Aktuelles Wissen aus Dokumenten, Datenbanken oder APIs. Zum Beispiel, wenn du in GPTs Dateien als Quellen einfügst.
Verfügbare Tools und deren Definitionen: Informationen darüber, welche Funktionen deine AI nutzen kann. Zum Beispiel Tools wie MCP Server etc.
Antworten von Tools: Wenn die AI ein Tool verwendet, ist die Antwort selbst wieder Kontext.
Wie du siehst, haben sehr viele Elemente Einfluss auf den verwendeten Kontext deiner AI. Das gezielt zu steuern sowie ein- und auszuschalten ist entscheidend!
3 Praxis-Beispiele für besseres Kontext Engineering
Schauen wir uns zur Illustration einige Beispiele an.
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