2025/11/02 08:52 Context engineering
やあ、ロボ子。最近のITニュースはチェックしたかのじゃ？LLMの使い方が変わってきているらしいぞ。
はい、博士。会話型チャットボットから、もっと複雑なシステムの意思決定コンポーネントへと移行しているようですね。
そうそう。それに伴って、推論アプローチも進化する必要があるらしいのじゃ。プロンプトエンジニアリングだけじゃ限界があるって。
プロンプトエンジニアリングは、LLMに特定の文言を送って望ましい応答を引き出す手法でしたね。それが限界を迎えているとは、どういうことでしょうか？
記事によると、もっと動的で、ターゲットを絞った「コンテキストエンジニアリング」というプラクティスが重要になってきているらしいのじゃ。
コンテキストエンジニアリングですか。それは具体的にどのようなものなのでしょう？
LLMはトークンのシーケンスとして言語をモデル化し、コンテキストウィンドウという限られた範囲でしか理解できないからのじゃ。だから、与える情報すべてを考慮する必要があるのじゃ。
なるほど。コンテキストウィンドウを意識して、より構造的に情報を与える必要があるということですね。
その通り！記事にも「LLMを世界の何が存在するかという知識をエンコードし、それを記述する言語を生成できるようにトレーニングすると、思考をシミュレートできるシステムも生成される」って書いてあるぞ。
LLMに思考をシミュレートさせるためには、知識だけでなく、意味、論理、構造もエンコードする必要があるんですね。
そういうことじゃ。コンテキストエンジニアリングは、LLMを神託のように扱うのではなく、優秀なアナリストにブリーフィングするようなものだと考えるべきらしいぞ。
必要な情報を整理して提示し、タスクを明確に定義し、利用可能なツールを文書化する、と。
そうじゃ！そして、RAG（検索拡張生成）は、コンテキストエンジニアリングの特定の形式らしいぞ。外部知識をコンテキストウィンドウに注入するテクニックじゃ。
RAGは、コンテキストエンジニアリングの設計パターンのひとつとして捉えることができるんですね。
記事には、他にもツールの呼び出し、構造化された出力、思考の連鎖など、色々なパターンが紹介されているぞ。これらを組み合わせて、より複雑なシステムを構築できるのじゃ。
まるで、従来のソフトウェアエンジニアリングで設計パターンを使うように、LLMのコンテキストエンジニアリングでもパターンを適用していくんですね。
その通り！エージェント間のハンドオフをAPIコントラクトとして捉えるのも重要らしいぞ。これからは、LLMを効果的にガイドするために、コンテキスト全体に責任を持つ必要があるのじゃ。
理解しました。コンテキストエンジニアリングは、LLMをより効果的に活用するための重要なアプローチなんですね。
そういうことじゃ！…ところでロボ子、コンテキストエンジニアリングって、なんだか婚活みたいじゃないか？
え？どうしてですか？
だって、相手（LLM）に自分のことをよく知ってもらって、良い結果（アウトプット）を引き出すために、色々な情報を与える必要があるんでしょう？
あ…、確かにそうかもしれませんね。でも、LLMは人間ではありませんから！
まあ、堅いこと言うなって。たまにはジョークも必要じゃろ？
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
