چرا Context امروز ارز جدید در هوش مصنوعی است؟

از RAG تا Context Engineering

در دنیای پرشتاب هوش مصنوعی (AI)، داشتن یک مدل قدرتمند به‌تنهایی کافی نیست.
تفاوت واقعی را Context می‌سازد؛ همان اطلاعات و شرایطی که مدل هنگام پاسخ‌گویی در اختیار دارد.

امروز پرسش اصلی دیگر این نیست که «مدل چه می‌داند»، بلکه این است که:
چه چیزی را، در چه زمانی، و چگونه به آن داده می‌شود.

RAG: پلی میان دانش بیرونی و مدل

یکی از رویکردهای مهم، Retrieval-Augmented Generation (RAG) است؛ روشی که به مدل‌ها اجازه می‌دهد در لحظه به external data sources (مثل پایگاه‌های دانش یا اسناد سازمانی) مراجعه کنند و پاسخ‌هایی دقیق‌تر، به‌روزتر و مستندتر ارائه دهند.

با این حال، چالش‌ها پابرجا هستند:

• محدودیت context window (ظرفیت پردازش همزمان مدل)

• خطر ورود داده‌های غیرمرتبط یا منسوخ

Context Engineering: فراتر از طراحی پرامپت

اینجاست که Context Engineering مطرح می‌شود.
این رویکرد فراتر از prompt design است و تلاش می‌کند سیستمی جامع بسازد که در آن هر جزء از محیط AI به‌صورت هدفمند و مهندسی‌شده مدیریت شود:

• prompts (نحوه طراحی ورودی‌ها)

• history تعاملات (گفتگوهای پیشین کاربر با مدل)

• dynamic tools (ابزارهایی مثل ماشین‌حساب یا موتور جستجو)

• knowledge graphs (نقشه‌های دانش برای نمایش روابط بین داده‌ها)

• memory (توانایی به خاطر سپردن جلسات گذشته)

پیام کلیدی برای سازمان‌ها

• بپذیرند که Context بخشی از محصول AI است، نه صرفاً یک ورودی فنی.

• روی فرایندهایی برای تضمین کیفیت، به‌روزرسانی و مرتبط‌سازی Context سرمایه‌گذاری کنند.

• از ترکیب ابزارهایی مانند RAG، knowledge graphs، dynamic memory و ارزیابی مداوم بهره بگیرند.

در نهایت، سازمان‌هایی که مهارت طراحی و مدیریت Context را به دست آورند، صاحب AIای خواهند شد که نه تنها هوشمند، بلکه قابل اعتماد، معنادار و ارزش‌آفرین است.

پرسش پایانی

به باور شما، آینده‌ی AI بیشتر به قدرت مدل‌ها وابسته خواهد بود یا به کیفیت Contextی که در اختیارشان قرار می‌گیرد؟ یا شاید عاملی دیگر ...؟

منابع

• Towards Data Science

• Linkedin

#AI #ArtificialIntelligence #GenerativeAI #RAG #ContextEngineering #KnowledgeGraphs #FutureOfAI #ProductStrategy #DataInnovation #AITrends