Dizionario AI › Prompting
Il context engineering e la disciplina che progetta e gestisce tutto l'insieme di informazioni che il modello vede prima di rispondere, non solo il prompt. Quel contesto comprende le istruzioni di sistema, i documenti recuperati, gli output degli strumenti, la conversazione precedente, la memoria e gli esempi. La scommessa e che gran parte degli errori del modello siano errori di contesto, cioe informazioni sbagliate, mancanti o mal ordinate, piu che errori della singola istruzione.
La pratica consiste nell'assemblare il contesto giusto e farlo entrare nella finestra di contesto finita. Significa scegliere cosa recuperare, ordinarlo perche le parti importanti non si perdano nel mezzo, comprimere o riassumere cio che e troppo lungo, e decidere cosa tenere in memoria tra un turno e l'altro. Tratta la finestra come un budget da spendere con criterio.
Il context engineering e centrale nei sistemi con retrieval, negli agenti che accumulano output degli strumenti su molti passi e negli assistenti lunghi che devono ricordare i turni precedenti. Quando i compiti sono passati dalla singola domanda al lavoro a piu passi, gestire il contesto e diventato piu decisivo che formulare un singolo prompt.
Il termine si e affermato nel 2025, quando le finestre di contesto sono cresciute a centinaia di migliaia di token e i professionisti hanno sentito che prompt engineering descriveva una fetta troppo stretta del lavoro. Riformula il mestiere attorno all'intero contesto, di cui il prompt e solo una parte.
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