Context Engineering: Der nächste Schritt nach Prompt Engineering?

Generative AI Works
28. Juli
3 Min. Lesezeit

Aktualisiert: 28. Juli

In den letzten Jahren wurde Prompt Engineering zum wichtigsten Ansatz bei der Arbeit mit großen Sprachmodellen (LLM). Mit zunehmender Komplexität der Aufgaben und der Integration von LLM in agentische Systeme rückt jedoch das Context Engineering zunehmend in den Fokus als umfassenderer Ansatz.

Was ist Context Engineering?

Context Engineering ist die Wissenschaft, dynamische Kontexte zu erstellen und zu verwalten, um die Qualität und Effizienz von KI-Systemen zu verbessern. Im Gegensatz zum Prompt Engineering, das sich auf die Formulierung der Anfrage konzentriert, betrachtet das Context Engineering das gesamte Ökosystem rund um die KI und stellt vollständige und adäquate Informationen für die Generierung von Antworten bereit.

Wie unterscheidet es sich vom Prompt Engineering?

Prompt Engineering: Fokus auf die präzise Ausarbeitung eines Prompts, der eine kurzfristige Interaktion und zielgerichtete Generierung gestattet.

Beispiel: „Fasse diesen Text knapp zusammen“, „Schreibe eine Produktbeschreibung“.

Context Engineering: deutlich umfangreicher als nur die Anfrage. Beinhaltet Daten aus vorangegangenen Interaktionen (Memory), externe Datenquellen (RAG), Informationen über den aktuellen Systemzustand (State & History) sowie strukturierte Datenausgaben (Structured Output).

Beispiel: KI-Agenten, die auf Interaktionshistorien, Datenbanken und den aktuellen Kontext der Aufgabe zurückgreifen, um die optimale Lösung zu empfehlen.

Warum wird Context Engineering entscheidend?

Die Aufgaben, die KI-Systeme heutzutage zu meistern haben, werden immer anspruchsvoller. Ein einfacher, korrekter Prompt genügt für derartige Aufgaben nicht – ein umfassender Kontext ist erforderlich.

Studien haben ergeben, dass die meisten Fehler bei der Arbeit mit LLM nicht durch die Logik des Modells verursacht werden, sondern durch einen schlechten oder unzureichenden Kontext. Die Präzision und die Effizienz der KI werden durch einen gut entwickelten Kontext signifikant verbessert.

Hauptkomponenten des Context Engineering

Developer Input (Entwicklerinput):
- Kerninstruktionen und Einstellungen, die den Rahmen des KI-Verhaltens definieren.
User Input (Benutzereingabe):
- Aktuelle Anfrage oder Aufgabe des Benutzers.
Memory (Speicher):
- Historische Daten und frühere Interaktionen, die es der KI ermöglichen, vorherige Erfahrungen zu berücksichtigen.
External Data (Externe Daten):
- Daten aus Datenbanken, APIs und externen Quellen, die die KI mit aktuellen Informationen versorgen.
State & History (Zustand und Historie):
- Informationen zum aktuellen Status der Aufgabe oder Abfolge von Aktionen, die entscheidend sind, damit die KI ihre aktuelle Situation im Kontext der Aufgabe versteht.
Structured Output (Strukturierte Ausgabe):
- Formatierung der KI-Antworten in spezifische Strukturen wie JSON, XML oder bestimmte Funktionen, um die Weiterverwendung der Ergebnisse zu erleichtern.

Anwendungsmöglichkeiten von Context Engineering

Automatisierte Agenten (Agentic AI): KI, die in der Lage ist, komplexe Aufgaben mit minimaler menschlicher Intervention zu bewältigen, basierend auf einem umfassenden und kontinuierlich aktualisierten Kontext.
Kundenservice-Automatisierung: kontextbezogene Daten über Kunden, vergangene Anfragen und gegenwärtige Schwierigkeiten.
Intelligente Automatisierung: Zusammenführung von Informationen aus unterschiedlichen Quellen zur Bewältigung komplexer geschäftlicher Aufgaben (HR, Marketing, Finanzen).

Aktuelle Forschung und Perspektiven

Einige wichtige Forschungsarbeiten und Artikel zum Thema Context Engineering:

Artikel LangChain Context Engineering
Studien zu RAG (Retrieval-Augmented Generation), die die Bedeutung dynamischer Kontexte betonen (Lewis et al., 2020)
Forschung zur Nutzung strukturierter Ausgaben zur Verbesserung der Qualität von KI-Antworten (NeurIPS, 2022)

Die Zukunft des Context Engineering

Context Engineering wird zu einem wesentlichen Element erfolgreicher KI-Anwendungen. Anstelle der begrenzten Prompts, die bisher ausreichten, werden vollständige Systeme erforderlich sein, die in der Lage sind, riesige Datenmengen in Echtzeit selbstständig zu integrieren und zu nutzen.

Context Engineering ist nicht nur die nächste Technologie-Trendwelle, sondern auch ein notwendiger Bestandteil jeder ernsthaften KI-Strategie.

Prompt Engineering wird nicht vollständig verschwinden, doch seine Rolle wird sich auf eine Komponente innerhalb der breiteren Context-Engineering-Strategie reduzieren. Diejenigen, die zuerst diese Fähigkeiten erwerben, können den größten Nutzen aus modernen KI-Systemen ziehen.