Jak zlepšit výkon/odpovědi AI pomocí kontextu

Velké jazykové modely (LLM), jako jsou ty, které pohání ChatGPT, nejsou jen chytré, ale stávají se ještě chytřejšími díky preciznímu řízení informací, které dostávají. Právě o tom mluví nový přehledový článek od autorů Lingrui Mei, Jiayu Yao, Yuyao Ge a dalších, publikovaný na arXiv pod číslem 2507.13334v2. Tento obsáhlý dokument, který analyzuje přes 1400 výzkumných prací, představuje kontextové inženýrství jako formální disciplínu, která jde daleko za jednoduchém navrhováním promptů. Místo toho se zaměřuje na systematickou optimalizaci informačních balíků pro LLM, což zlepšuje jejich výkon během inference. Pojďme se podívat na ty nejzajímavější části tohoto přehledu – od základních komponent až po složité systémy – a proč to může změnit budoucnost AI.

Základní pilíře kontextového inženýrství

Autoři představují komplexní taxonomii, která rozděluje kontextové inženýrství do tří základních komponent: získávání a generování kontextu, zpracování kontextu a správa kontextu. Každá z nich hraje klíčovou roli v tom, jak LLM zpracovávají informace.

Začněme získáváním a generováním kontextu. Tato část se zabývá tím, jak LLM získávají relevantní data z externích zdrojů nebo je samy vytvářejí. Například, retrieval-augmented generation (RAG) – což je technika, kde model vyhledává informace z databází a pak je integruje do odpovědí – je zde podrobně popsána. Autoři citují práce jako ty od Patricka Lewise a dalších, kteří v roce 2020 ukázali, jak RAG zlepšuje znalostně intenzivní úlohy v NLP. Generování kontextu pak zahrnuje metody, kde model sám vytváří dodatečné informace, například prostřednictvím chain-of-thought prompting, jak navrhli Takeshi Kojima a kolegové v roce 2022. To umožňuje LLM "myslet nahlas" a krok za krokem řešit složité problémy.

Další komponentou je zpracování kontextu, kde se zaměřují na optimalizaci informací pro efektivní použití. Zde autoři zdůrazňují techniky jako komprese kontextu, aby se snížila délka vstupů bez ztráty klíčových detailů. Například práce od Woosuka Kwona a týmu z roku 2023 popisuje efektivní správu paměti pro servírování LLM pomocí pagedattention, což umožňuje zpracovávat delší kontexty bez enormního nárůstu výpočetních nároků. Správa kontextu pak řeší, jak udržet konzistenci a relevanci informací v průběhu interakcí, včetně mechanismů jako selektivní gating, inspirované pracemi W. Kruijneho a kolegů z roku 2019.

Tyto komponenty nejsou izolované – autoři ukazují, jak se prolínají, aby vytvořily robustní základ pro pokročilé AI systémy. Je fascinující, jak přehled zdůrazňuje, že správný kontext může dramaticky zlepšit přesnost LLM, například v úlohách jako otázky a odpovědi nebo generování kódu.

Pokročilé systémy: Od RAG po multi-agentní architektury

Nejzajímavější část přehledu přichází, když autoři popisují, jak se tyto komponenty integrují do sofistikovaných systémů. Prvním je retrieval-augmented generation (RAG), které kombinuje vyhledávání s generováním. Podle přehledu, RAG umožňuje LLM přístup k aktuálním datům mimo jejich tréninkovou sadu, což řeší problém halucinací – kdy model vymýšlí fakta. Citují například práci od Yunfana Shaoa a týmu z roku 2023, kteří ukázali, jak syntetické prompting zlepšuje chain-of-thought demonstrace.

Dalším systémem jsou paměťové systémy, které umožňují LLM udržet dlouhodobou paměť. Autoři odkazují na práce jako Mem1 od Aarusha Sinhy a kolegů z roku 2025, které učí synergii mezi pamětí a uvažováním pro efektivní agenty v dlouhých horizontech. To je klíčové pro aplikace jako konverzační agenty, kde model musí pamatovat předchozí interakce.

Poté přichází tool-integrated reasoning, kde LLM spolupracují s externími nástroji, jako kalkulačky nebo databáze. Přehled cituje Toolformer od Tima Schicka a týmu z roku 2023, který ukazuje, jak se modely mohou samy naučit používat nástroje. Nakonec multi-agentní systémy, kde více agentů spolupracuje, jako v práci od Guohao Li a týmu z roku 2023 o komunikačních agentech pro exploraci LLM společnosti.

Tyto systémy ukazují, jak kontextové inženýrství přeměňuje LLM z pasivních generátorů na aktivní, adaptivní entity. Přehled analyzuje přes 1400 citací, což podtrhuje hloubku výzkumu.

Rady pro efektivní navrhování promptů a kontextu

Pokud chcete dosáhnout skvělých odpovědí od LLM, autoři přehledu zdůrazňují, že klasické prompt engineering – tedy ruční nebo automatizované hledání ideálního statického řetězce slov – je jen začátek. Místo toho doporučují přejít k dynamickému kontextovému inženýrství, kde kontext není pevný, ale sestavovaný z více komponent, prostřednictvím funkcí jako Retrieve nebo Select. Například v tabulce na straně 10 přehledu porovnávají, jak prompt engineering maximalizuje pravděpodobnost Pθ(Y | prompt), zatímco kontextové inženýrství optimalizuje celý systém F pro očekávanou odměnu přes úlohy τ. Rada číslo jedna: Maximalizujte relevantní informace v kontextu pod limitem délky Lmax, aby se zabránilo ztrátě detailů – to znamená používat techniky jako komprese nebo selekci, inspirované pracemi jako FlashAttention od Tri Daoa z roku 2022, které zefektivňují pozornost pro dlouhé sekvence. Další tip: Dělejte systémy stavové, ne bezstavové – udržujte paměť (c_mem) a stav (c_state), což zvyšuje škálovatelnost a snižuje křehkost při složitých úlohách. Autoři varují před příliš dlouhými prompty, které zvyšují chybovost, a navrhují systémovou optimalizaci, kde se kontext adaptuje na úlohu, například v multi-krocích uvažování. Pro praxi: Začněte s chain-of-thought, přidejte retrieval pro fakta a integrujte nástroje pro výpočty – to vede k přesnějším, kreativnějším výstupům bez halucinací. Tento přístup, podle přehledu, řeší asymetrii mezi porozuměním a generováním, což je klíčem k budoucím pokrokům.

Výzkumné mezery a budoucnost

Přehled odhaluje klíčový problém: fundamentální asymetrii mezi schopnostmi modelů. Zatímco současné LLM, posílené kontextovým inženýrstvím, excelují v porozumění složitým kontextům, mají výrazné limity v generování stejně sofistikovaných, dlouhých výstupů. Autoři zdůrazňují, že řešení této mezery je prioritou pro budoucí výzkum.

Dále se dotýkají etických aspektů, jako soukromí dat v paměťových systémech, a volají po unifikovaném frameworku pro výzkumníky i inženýry. S 166 stranami a 1411 citacemi je tento přehled technickou mapou, která ukazuje cestu k pokročilejšímu, kontextově uvědomělému AI.

V závěru, kontextové inženýrství není jen buzzword – je to cesta k efektivnějšímu AI. Pokud vás zajímá, jak LLM mohou být ještě lepší, tento přehled od Lingrui Mei a týmu je povinnou četbou.