L’ingénierie contextuelle remplace l’ingénierie de prompt pour fournir tout le contexte nécessaire à un LLM avant l’appel principal.
Le contexte inclut les instructions système, le prompt utilisateur, l’historique de conversation, la mémoire longue, les informations externes et les outils disponibles.
La qualité du contexte détermine le succès des agents IA : la majorité des échecs proviennent d’un contexte insuffisant, non du modèle.
L’ingénierie contextuelle est un système dynamique qui assemble au bon moment les bonnes informations et outils, dans le format adapté.
La clé d’un agent « magique » réside moins dans le code que dans la richesse et la pertinence du contexte fourni.
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