Anthropic tocmai a lansat un nou tutorial despre inginerie contextuală eficientă pentru agenții AI M-am uitat și v-am împărtășit ce am învățat: Una este să evitați să fiți prea specifici în solicitări, cum ar fi codificarea logicii complexe if-else, deoarece această compatibilitate a prompturilor de proiectare este foarte slabă, aproape proiectată pentru scenarii foarte specifice. Organizarea structurată este o practică bună, cum ar fi markdown sau json. Când lustruiți, încercați să începeți mai întâi cu cea mai mică scenă, apoi extindeți-vă treptat. Când utilizați un apel de instrument, trebuie să lăsați instrumentul să returneze așa-numitele informații efective token, de exemplu, aveți nevoie doar de {"temperature":28.2} pentru a returna temperatura curentă, în loc de "Vremea de astăzi este însorită, temperatura maximă este 29, temperatura medie este 28.2" și apoi lăsați AI să curețe datele. Dacă nu știi cum să-l descrii logic, atunci a da exemple este de fapt cel mai bun mod, iar a da câteva exemple din unghiuri diferite este foarte eficient pentru AI. Căutarea contextuală ar trebui să utilizeze recuperarea în timp real cât mai mult posibil, mai degrabă decât stocarea în cache pe termen lung, iar promptitudinea conținutului de recuperare trebuie luată în considerare. Adresa tutorialului: