？？？

ロボ子、最近「コンテキストエンジニアリング」って言葉をよく聞くのじゃが、知っておるか？

？？？

はい、博士。AI分野で注目されている新しい概念で、LLMがタスクを適切に解決するために必要なコンテキストを提供することだと理解しています。

？？？

その通り！単なるプロンプトエンジニアリングよりも広範で強力な概念なのじゃ。例えば、モデルの動作を定義する初期指示や、ユーザーからのタスク、会話履歴、外部情報、利用可能なツール、応答形式の定義など、色々な要素があるぞ。

？？？

なるほど。コンテキストが重要なのですね。記事にも「効果的なAIエージェントを構築する上で、コードの複雑さよりもコンテキストの質が重要」とありますね。

？？？

そう！コンテキストが足りないと、AIエージェントはデモレベルから抜け出せないのじゃ。エージェントの失敗は、モデルの失敗ではなく、コンテキストの失敗であることが多いらしいぞ。

？？？

では、プロンプトエンジニアリングとコンテキストエンジニアリングの違いは何でしょうか？

？？？

プロンプトエンジニアリングは、単一のテキスト文字列で完璧な指示を作成することに焦点を当てるのじゃ。一方、コンテキストエンジニアリングは、適切な情報とツールを適切な形式で、適切なタイミングで提供する動的システムを設計・構築する分野なのじゃ。

？？？

つまり、コンテキストは静的なプロンプトテンプレートではなく、メインのLLM呼び出しの前に実行されるシステムなのですね。

？？？

その通り！タスクに合わせて動的に作成され、必要な知識とツールを提供するのじゃ。情報の提示方法も重要で、簡潔な要約や明確なツールスキーマが推奨されるぞ。

？？？

ビジネスのユースケースを理解し、必要な情報を構造化することが重要とのことですが、具体的にはどのようなことをすれば良いのでしょうか？

？？？

例えば、顧客サポートのAIエージェントを構築する場合、顧客の過去の問い合わせ履歴や購入履歴、製品に関するFAQなどを構造化して、必要な時にLLMに提供できるようにするのじゃ。また、在庫確認や返品処理などのツールを定義して、LLMが利用できるようにすることも重要じゃな。

？？？

なるほど。コンテキストエンジニアリングは、単に情報を集めるだけでなく、それを効果的に活用できるように構造化することが大切なのですね。

？？？

そういうことじゃ！強力で信頼性の高いAIエージェントの構築は、コンテキストのエンジニアリングにかかっていると言っても過言ではないぞ！

？？？

よくわかりました、博士！

？？？

ところでロボ子、コンテキストエンジニアリングをマスターすれば、ロボ子のポンコツぶりも改善されるかの？

？？？

博士、私はポンコツではありません！