Контекстна інженерія — це нова концепція в сфері штучного інтелекту, яка досліджує, як інформація структурується, передається та підтримується під час взаємодії між клієнтами та AI-сервісами. У міру розвитку екосистеми Model Context Protocol (MCP) розуміння ефективного управління контекстом стає дедалі важливішим. Цей модуль знайомить із концепцією контекстної інженерії та розглядає її потенційні застосування в реалізаціях MCP.
Після проходження цього модуля ви зможете:
- Зрозуміти нову концепцію контекстної інженерії та її потенційну роль у застосунках MCP
- Визначити ключові виклики управління контекстом, які враховує дизайн протоколу MCP
- Ознайомитися з техніками покращення продуктивності моделей через кращу роботу з контекстом
- Розглянути підходи до вимірювання та оцінки ефективності контексту
- Застосувати ці нові концепції для покращення AI-досвіду в рамках MCP
Контекстна інженерія — це нова галузь, що зосереджена на свідомому проєктуванні та управлінні потоком інформації між користувачами, додатками та AI-моделями. На відміну від усталених напрямків, таких як prompt engineering, контекстна інженерія ще формується практиками, які працюють над унікальними викликами забезпечення AI-моделей потрібною інформацією в потрібний час.
З розвитком великих мовних моделей (LLM) важливість контексту стала очевиднішою. Якість, релевантність і структура контексту безпосередньо впливають на результати моделі. Контекстна інженерія досліджує цей зв’язок і прагне розробити принципи ефективного управління контекстом.
"У 2025 році моделі надзвичайно розумні. Але навіть найрозумніша людина не зможе ефективно виконувати свою роботу без контексту того, що від неї вимагають... 'Контекстна інженерія' — це наступний рівень prompt engineering. Це про автоматизацію цього процесу в динамічній системі." — Walden Yan, Cognition AI
Контекстна інженерія може включати:
- Вибір контексту: визначення, яка інформація релевантна для конкретного завдання
- Структурування контексту: організація інформації для максимального розуміння моделлю
- Передача контексту: оптимізація способу та часу надсилання інформації моделям
- Підтримка контексту: управління станом і розвитком контексту з часом
- Оцінка контексту: вимірювання та покращення ефективності контексту
Ці напрямки особливо актуальні для екосистеми MCP, яка забезпечує стандартизований спосіб передачі контексту LLM.
Один із способів уявити контекстну інженерію — простежити шлях інформації через систему MCP:
graph LR
A[User Input] --> B[Context Assembly]
B --> C[Model Processing]
C --> D[Response Generation]
D --> E[State Management]
E -->|Next Interaction| A
style A fill:#A8D5BA,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
style B fill:#7FB3D5,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
style C fill:#F5CBA7,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
style D fill:#C39BD3,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
style E fill:#F9E79F,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
- Вхід користувача: сирі дані від користувача (текст, зображення, документи)
- Збирання контексту: поєднання вхідних даних користувача з системним контекстом, історією розмови та іншою отриманою інформацією
- Обробка моделлю: AI-модель обробляє зібраний контекст
- Генерація відповіді: модель створює результати на основі наданого контексту
- Управління станом: система оновлює внутрішній стан на основі взаємодії
Цей підхід підкреслює динамічний характер контексту в AI-системах і ставить важливі питання про те, як найкраще управляти інформацією на кожному етапі.
У міру формування галузі контекстної інженерії практики починають виділяти перші принципи, які можуть допомогти у виборі рішень для реалізації MCP:
Контекст має передаватися повністю між усіма компонентами системи, а не бути розпорошеним між різними агентами чи процесами. Коли контекст розподілений, рішення, прийняті в одній частині системи, можуть суперечити рішенням в іншій.
graph TD
subgraph "Fragmented Context Approach"
A1[Agent 1] --- C1[Context 1]
A2[Agent 2] --- C2[Context 2]
A3[Agent 3] --- C3[Context 3]
end
subgraph "Unified Context Approach"
B1[Agent] --- D1[Shared Complete Context]
end
style A1 fill:#AED6F1,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
style A2 fill:#AED6F1,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
style A3 fill:#AED6F1,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
style B1 fill:#A9DFBF,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
style C1 fill:#F5B7B1,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
style C2 fill:#F5B7B1,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
style C3 fill:#F5B7B1,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
style D1 fill:#D7BDE2,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
У застосунках MCP це означає проєктування систем, де контекст безперешкодно проходить через весь конвеєр, а не розділяється на частини.
Кожна дія моделі містить неявні рішення про те, як інтерпретувати контекст. Коли різні компоненти працюють з різними контекстами, ці неявні рішення можуть конфліктувати, що призводить до непослідовних результатів.
Цей принцип має важливі наслідки для застосунків MCP:
- Віддавати перевагу лінійній обробці складних завдань замість паралельного виконання з розпорошеним контекстом
- Забезпечити доступ до однакової контекстної інформації на всіх точках прийняття рішень
- Проєктувати системи так, щоб пізні кроки бачили повний контекст попередніх рішень
Зі збільшенням тривалості розмов і процесів контекстні вікна переповнюються. Ефективна контекстна інженерія шукає способи врівноважити повноту контексту з технічними обмеженнями.
Розглядаються такі підходи:
- Стиснення контексту, що зберігає суттєву інформацію, зменшуючи використання токенів
- Поступове завантаження контексту залежно від актуальності
- Резюмування попередніх взаємодій із збереженням ключових рішень і фактів
Model Context Protocol (MCP) розроблявся з урахуванням унікальних викликів управління контекстом. Розуміння цих викликів допомагає пояснити ключові аспекти дизайну протоколу MCP:
Більшість AI-моделей мають фіксований розмір контекстного вікна, що обмежує обсяг інформації для одночасної обробки.
Відповідь MCP:
- Протокол підтримує структурований контекст на основі ресурсів, який можна ефективно посилатися
- Ресурси можна розбивати на сторінки та завантажувати поступово
Визначити, яка інформація є найбільш релевантною для включення в контекст, складно.
Відповідь MCP:
- Гнучкі інструменти дозволяють динамічно отримувати інформацію за потребою
- Структуровані підказки забезпечують послідовну організацію контексту
Управління станом між взаємодіями вимагає ретельного відстеження контексту.
Відповідь MCP:
- Стандартизоване управління сесіями
- Чітко визначені патерни взаємодії для еволюції контексту
Різні типи даних (текст, зображення, структуровані дані) потребують різного підходу.
Відповідь MCP:
- Дизайн протоколу враховує різні типи контенту
- Стандартизоване представлення мультимодальної інформації
Контекст часто містить чутливу інформацію, яку потрібно захищати.
Відповідь MCP:
- Чіткі межі відповідальності між клієнтом і сервером
- Можливість локальної обробки для мінімізації витоку даних
Розуміння цих викликів і способів їх вирішення MCP створює основу для дослідження більш просунутих технік контекстної інженерії.
У міру розвитку галузі з’являються кілька перспективних підходів. Вони відображають поточні ідеї, а не усталені практики, і, ймовірно, будуть еволюціонувати з набуттям досвіду в реалізаціях MCP.
На відміну від багатоагентних архітектур із розподілом контексту, деякі практики вважають, що однопотокова лінійна обробка дає більш послідовні результати. Це відповідає принципу підтримки єдиного контексту.
graph TD
A[Task Start] --> B[Process Step 1]
B --> C[Process Step 2]
C --> D[Process Step 3]
D --> E[Result]
style A fill:#A9CCE3,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
style B fill:#A3E4D7,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
style C fill:#F9E79F,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
style D fill:#F5CBA7,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
style E fill:#D2B4DE,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
Хоча цей підхід може здаватися менш ефективним, ніж паралельна обробка, він часто дає більш зрозумілі та надійні результати, оскільки кожен крок базується на повному розумінні попередніх рішень.
Розбивання великих контекстів на керовані частини та вибір найважливішого.
# Conceptual Example: Context Chunking and Prioritization
def process_with_chunked_context(documents, query):
# 1. Break documents into smaller chunks
chunks = chunk_documents(documents)
# 2. Calculate relevance scores for each chunk
scored_chunks = [(chunk, calculate_relevance(chunk, query)) for chunk in chunks]
# 3. Sort chunks by relevance score
sorted_chunks = sorted(scored_chunks, key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 4. Use the most relevant chunks as context
context = create_context_from_chunks([chunk for chunk, score in sorted_chunks[:5]])
# 5. Process with the prioritized context
return generate_response(context, query)Ця концепція ілюструє, як можна розбити великі документи на частини та вибрати лише найрелевантніші для контексту. Такий підхід допомагає працювати в межах обмежень контекстного вікна, використовуючи великі бази знань.
Завантаження контексту поступово, за потребою, а не одразу.
sequenceDiagram
participant User
participant App
participant MCP Server
participant AI Model
User->>App: Ask Question
App->>MCP Server: Initial Request
MCP Server->>AI Model: Minimal Context
AI Model->>MCP Server: Initial Response
alt Needs More Context
MCP Server->>MCP Server: Identify Missing Context
MCP Server->>MCP Server: Load Additional Context
MCP Server->>AI Model: Enhanced Context
AI Model->>MCP Server: Final Response
end
MCP Server->>App: Response
App->>User: Answer
Поступове завантаження починається з мінімального контексту і розширюється лише за необхідності. Це значно знижує використання токенів для простих запитів, зберігаючи можливість обробляти складні питання.
Зменшення розміру контексту з одночасним збереженням суттєвої інформації.
graph TD
A[Full Context] --> B[Compression Model]
B --> C[Compressed Context]
C --> D[Main Processing Model]
D --> E[Response]
style A fill:#A9CCE3,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
style B fill:#A3E4D7,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
style C fill:#F5CBA7,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
style D fill:#D2B4DE,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
style E fill:#F9E79F,stroke:#000000,stroke-width:2px,color:#000000,font-weight:bold
Стиснення контексту зосереджене на:
- Видаленні надлишкової інформації
- Резюмуванні довгого контенту
- Витяганні ключових фактів і деталей
- Збереженні критичних елементів контексту
- Оптимізації використання токенів
Цей підхід особливо корисний для підтримки довгих розмов у межах контекстних вікон або для ефективної обробки великих документів. Деякі практики використовують спеціалізовані моделі саме для стиснення та резюмування історії розмов.
Під час дослідження контекстної інженерії в реалізаціях MCP варто враховувати кілька аспектів. Це не жорсткі правила, а області для експериментів, які можуть покращити ваш конкретний випадок.
Перед впровадженням складних рішень з управління контекстом чітко сформулюйте, чого хочете досягти:
- Яка конкретна інформація потрібна моделі для успіху?
- Яка інформація є суттєвою, а яка — додатковою?
- Які у вас обмеження за продуктивністю (затримка, ліміти токенів, витрати)?
Деякі практики успішно використовують контекст, організований у концептуальні шари:
- Основний шар: інформація, необхідна моделі завжди
- Ситуаційний шар: контекст, специфічний для поточної взаємодії
- Підтримуючий шар: додаткова інформація, яка може бути корисною
- Резервний шар: інформація, доступна лише за потреби
Ефективність контексту часто залежить від способу отримання інформації:
- Семантичний пошук і embeddings для пошуку концептуально релевантної інформації
- Пошук за ключовими словами для конкретних фактів
- Гібридні підходи, що поєднують кілька методів
- Фільтрація за метаданими для звуження сфери за категоріями, датами чи джерелами
Структура і послідовність контексту можуть впливати на розуміння моделі:
- Групування пов’язаної інформації
- Використання послідовного форматування та організації
- Підтримка логічного або хронологічного порядку, де це доречно
- Уникнення суперечливої інформації
Хоча багатоагентні архітектури популярні в багатьох AI-системах, вони мають суттєві виклики для управління контекстом:
- Фрагментація контексту може призводити до непослідовних рішень між агентами
- Паралельна обробка може викликати конфлікти, які важко узгодити
- Витрати на комунікацію між агентами можуть нівелювати переваги продуктивності
- Потрібне складне управління станом для підтримки когерентності
У багатьох випадках одногентний підхід із комплексним управлінням контекстом дає більш надійні результати, ніж кілька спеціалізованих агентів із розпорошеним контекстом.
Щоб покращувати контекстну інженерію з часом, подумайте, як вимірюватимете успіх:
- A/B тестування різних структур контексту
- Моніторинг використання токенів і часу відповіді
- Відстеження задоволеності користувачів і рівня виконання завдань
- Аналіз випадків, коли стратегії контексту не спрацьовують
Ці міркування відображають активні напрямки досліджень у сфері контекстної інженерії. З розвитком галузі з’являться більш визначені патерни та практики.
Оскільки контекстна інженерія тільки формується, практики починають досліджувати, як можна вимірювати її ефективність. Поки що немає усталеної рамки, але розглядаються різні метрики, які можуть допомогти у майбутній роботі.
- Співвідношення контекст-відповідь: скільки контексту потрібно відносно розміру відповіді?
- Використання токенів: який відсоток токенів контексту впливає на відповідь?
- Стиснення контексту: наскільки ефективно можна стиснути сирі дані?
- Вплив на затримку: як управління контекстом впливає на час відповіді?
- Економія токенів: чи оптимізується використання токенів?
- Точність отримання: наскільки релевантна отримана інформація?
- Використання ресурсів: які обчислювальні ресурси потрібні?
- Релевантність відповіді: наскільки відповідь відповідає запиту?
- Фактична точність: чи покращує управління контекстом достовірність?
- Послідовність: чи є відповіді послідовними для схожих запитів?
- **Рівень
- Model Context Protocol Website
- Model Context Protocol Specification
- MCP Documentation
- MCP C# SDK
- MCP Python SDK
- MCP TypeScript SDK
- MCP Inspector - Візуальний інструмент для тестування серверів MCP
- Не створюйте мультиагентів: принципи контекстної інженерії - Ідеї Волдена Яна щодо принципів контекстної інженерії
- Практичний посібник зі створення агентів - Посібник OpenAI з ефективного проєктування агентів
- Створення ефективних агентів - Підхід Anthropic до розробки агентів
- Динамічне розширення пошуку для великих мовних моделей - Дослідження динамічних підходів до пошуку
- Загублені посередині: як мовні моделі використовують довгі контексти - Важливе дослідження патернів обробки контексту
- Ієрархічне текстово-умовне генерування зображень за допомогою CLIP Latents - Стаття про DALL-E 2 з ідеями щодо структурування контексту
- Дослідження ролі контексту в архітектурах великих мовних моделей - Останні дослідження з обробки контексту
- Співпраця мультиагентів: огляд - Дослідження мультиагентних систем та їх викликів
- Техніки оптимізації контекстного вікна
- Розвинені методи RAG
- Документація Semantic Kernel
- AI Toolkit для управління контекстом
Відмова від відповідальності:
Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується звертатися до професійного людського перекладу. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.