Yapay Zeka Temsilcileri için Tam Zamanında Bağlam: İstekleri Sade Tutun

Yapay zeka ajanları için tam zamanında bağlam büyük bir üretim etkisi olan basit bir fikirdir: aktif istemi sade tutun, ajanın ihtiyaç duyabileceği hafif referansları taşıyın ve ağır bağlamı yalnızca bir adım gerçekten gerektiğinde yükleyin.

Bu değişim önemlidir çünkü ajan çalışmaları döngülerdir. Bir el kitabı, araç kataloğu, veritabanı anlık görüntüsü veya istemde bulunan uzun bir sonuç bir kez ödenmez. Planlama, araç çağrıları, yeniden denemeler ve nihai cevaplar boyunca tekrar tekrar gönderilebilir. Sade bağlam modeli odaklı tutar, maliyetleri anlamayı kolaylaştırır ve ekiplerin her adımı doğru modele yönlendirmesi için daha temiz bir yol sunar.

Tam Zamanında Bağlam Ne Anlama Geliyor

Tam zamanında bağlam, toplu ön yüklemeyi bir katalogla değiştirir. Model, görünümde kompakt işaretçiler tutar: bir dosya yolu, bir araç adı, bir beceri açıklaması, saklanmış bir sorgu, bir arama sonucu tanıtıcısı veya önceki bir adımın kısa bir özeti. Ajan, yükü gerektiren bir göreve ulaştığında, çalışma zamanı belirli içeriği alır, kullanır ve ardından aktif pencereden çıkmasına izin verir.

En iyi zihinsel model bir iş tezgahıdır, bir depo değil. Ajan, bir sonraki adımı seçmesine yardımcı olan araçları ve referansları görmelidir. Başlangıçtan itibaren istemde her kılavuz, her günlük satırı ve her olası şema bulunmasına gerek yoktur.

Yüklü Kalması Gerekenler

Sade bağlam, boş bir istem anlamına gelmez. Bazı bilgiler her zaman alakalı olduğu ve yeniden keşfedilmesi pahalı olduğu için sabit ön ekte yer almalıdır.

• Temel talimatlar: rol, güvenlik kısıtlamaları, çıktı formatı ve kullanıcının görevi.
• Temel araç yüzeyi: ajanların çoğu çalışmada var olduğunu bilmesi gereken küçük araç seti.
• Son durum: zaten alınmış kararlar, açık sorular ve mevcut görev sınırı.
• Erişim kuralları: hangi verilerin, sistemlerin ve eylemlerin izinli olduğunu.
• Yönlendirme kuralları: uygulamanın ne zaman hızlı bir model, daha ucuz bir model veya daha güçlü bir akıl yürütme modeli kullanması gerektiğini.

Geri kalanlar yerini hak etmelidir. Tam politika belgeleri, hacimli API sonuçları, uzun transkriptler, büyük tablolar ve nadiren kullanılan araç talimatları, alınabilir yükler olarak daha iyi işlenir.

Jeton İsrafının Genellikle Başladığı Yer

Jeton israfı genellikle makul bir kestirme yol ile başlar: “Modelin her şeye sahip olması için şimdi yükle.” Bu, kısa, tek dönüşlü görevler için işe yarar. Ancak, her döngü adımı aynı sabit bağlamı sürüklediği için ajan iş akışlarında pahalı hale gelir.

Yaygın örnekler arasında, ajan yalnızca mevcut bileti ihtiyaç duyduğunda tam müşteri geçmişlerini önceden yüklemek, her araç sonucunu bir sonraki isteme yapıştırmak, kullanılmayan araç açıklamalarını görünür tutmak veya bir görev yalnızca bir uç noktaya ihtiyaç duyduğunda tüm belgeleri göndermek yer alır. Maliyet yalnızca jetonlarla sınırlı değildir. İlgisiz bağlam, gerçekten önemli olan istemin bölümleriyle rekabet eder.

JIT Bağlamı Model Yönlendirme ile Eşleştirin

Tam zamanında bağlam ve model yönlendirme, aynı üretim probleminin farklı yönlerini çözer. JIT bağlamı, isteme neyin gireceğine karar verir. Yönlendirme, hangi modelin adımı ele alması gerektiğine karar verir.

İnce bir istem, yönlendirmeyi kolaylaştırır. Bir adım yalnızca küçük bir arama ve yapılandırılmış bir cevap gerektiriyorsa, premium bir akıl yürütme modeline ihtiyaç duymayabilir. Daha sonraki bir adım karmaşık bir sözleşme, kod tabanı dilimi veya çoklu belge karşılaştırması yüklüyorsa, yönlendirici yalnızca o adım için daha güçlü bir modele geçebilir. Uygulama, her isteği en zor istek gibi ele almaktan kaçınır.

Yapıcılar için, bu, istem tasarımının ürün ekonomisine dönüştüğü yerdir. Bir yapay zeka özelliğinin maliyeti, özelliğin ne kadar bağlam gönderdiği, ajan döngülerinin bunu ne sıklıkla tekrarladığı, her adımı hangi modelin ele aldığı ve tercih edilen yolun kullanılamadığında yedekleme davranışının nasıl olduğu ile şekillenir.

Pratik Bir JIT Bağlam Kontrol Listesi

• Her ajan çalışmasını kompakt, sabit bir talimat ön ekiyle başlatın.
• Büyük kaynakları, açık isimler, sahipler, boyutlar ve özetlerle tanımlanan tutamaçlar olarak temsil edin.
• Araç açıklamalarını kısa ve göreve özel tutun.
• Hacimli araç sonuçlarını dışarı aktarın ve önce özlü önizlemeler döndürün.
• Bir adımın buna ihtiyacı olduğunda yalnızca kaynak verileri alın.
• Tamamlanan çalışmayı bayat istem geçmişine dönüşmeden önce özetleyin.
• Her iş akışı için giriş belirteçlerini, çıkış belirteçlerini, yeniden denemeleri ve rota değişikliklerini takip edin.
• Bir adımın daha güçlü bir modele yükseltilmesi gerektiği zamanı tanımlayın.
• Kullanıcılara her ekibin bağlam kurallarını elle oluşturmasını zorlamak yerine onaylanmış yollar sağlayın.
• Bağlam yüklerini yalnızca maliyetler arttıktan sonra değil, sürüm QA'nın bir parçası olarak gözden geçirin.

ShareAI'nin Uygun Olduğu Yer

ShareAI, insan gücüyle çalışan bir AI pazarı ve API'dir. Geliştiriciler, 150+ modele erişmek, model seçeneklerini karşılaştırmak, istekleri yönlendirmek, yedekleme kullanmak ve belirteç başına ödeme yapmak için tek bir API kullanır. Bu, uygulamanın modelleri kasıtlı olarak seçmesini isteyen ekipler için her iş akışını tek bir model yoluna sabitlemek yerine kullanışlı bir katman haline getirir.

ShareAI bir uygulama oluşturucu veya ajan çerçevesi değildir. Geliştirici, ürün deneyimini, bağlam stratejisini, veri politikasını ve ajan tasarımını yönetir. ShareAI, bu deneyimin arkasındaki model erişim katmanına yardımcı olur: model seçimi, pazar görünürlüğü, yönlendirme, yedekleme ve kullanım tabanlı ekonomi.

Ajan ürünleri için pratik hareket, ölçülü yollarla ince bağlamı eşleştirmektir. İstemleri daha küçük tutun, her adımı uygun modele gönderin ve AI kullanımını fiyatlandırma, güvenilirlik ve müşteri deneyiminin birlikte iyileşebileceği kadar görünür hale getirin. ShareAI API ile başlayın ve mevcut modelleri karşılaştırın. ShareAI Modelleri.

SSS

AI ajanları için tam zamanında bağlam nedir?

Bu, bir ajanın istemde kompakt referanslar tuttuğu ve yalnızca bir görev adımının bunlara ihtiyacı olduğunda daha büyük dosyaları, araç çıktıları, talimatları veya kayıtları yüklediği bir bağlam stratejisidir.

JIT bağlamı geleneksel RAG'den nasıl farklıdır?

Geleneksel alma genellikle model yanıt vermeden önce muhtemelen ilgili parçaları yükler. JIT bağlamı, ajanın görev birden fazla adımda geliştiğinde yararlı olan belirli yükleri çalıştırma sırasında keşfetmesine ve almasına olanak tanır.

JIT bağlamı AI maliyetlerini azaltır mı?

Yapabilir. Aracı döngüleri aktif bağlamı birçok kez yeniden gönderir, bu nedenle kullanılmayan yükleri kaldırmak, tekrarlanan giriş jetonlarını azaltabilir. Gerçek tasarruflar iş akışı uzunluğuna, model seçimine, tekrar denemelere ve çıktı boyutuna bağlıdır.

JIT bağlamı model kalitesini artırabilir mi?

Genellikle evet. Daha temiz bir istem, önemli talimatlara ve yeni görev verilerine daha fazla yer açar. Ayrıca, alakasız bağlamın modeli dikkati dağıtma olasılığını azaltır.

Tam zamanında yüklenmemesi gerekenler nelerdir?

Temel talimatlar, güvenlik kuralları, temel araç açıklamaları, erişim sınırları ve mevcut görev durumu genellikle sabit istemde yer alır çünkü aracı bunlara tüm çalışma boyunca ihtiyaç duyar.

JIT bağlamı model yönlendirmesini nasıl etkiler?

Yönlendirmeyi daha hassas hale getirir. Basit adımlar daha ucuz veya daha hızlı modeller kullanabilirken, karmaşık bağlam yükleyen adımlar yalnızca gerektiğinde daha güçlü modellere yönlendirilebilir.

JIT bağlamı müşteri destek ajanları için faydalı mı?

Evet. Bir destek ajanı, bileti, politika ipuçlarını ve son konuşma durumunu başlatabilir, ardından iş akışı gerektirdiğinde tam müşteri kaydını veya politika bölümünü alabilir.

JIT bağlamı kodlama ajanları için faydalı mı?

Evet. Kodlama ajanları proje talimatlarını ve dosya referanslarını görünür tutabilir, ardından bir adım gerektirdiğinde belirli dosyaları, testleri veya günlükleri okuyabilir, tüm depoyu önceden yüklemek yerine.

ShareAI ajan bağlamımı yönetiyor mu?

Hayır. Builder uygulama mantığını, istemleri, alma işlemini ve bağlam stratejisini kontrol eder. ShareAI, model erişimi, yönlendirme, yedekleme ve jeton başına ödeme kullanımı için model pazarını ve API katmanını sağlar.

ShareAI, JIT bağlam kullanan ajan ürünleri için ne zaman iyi bir seçenektir?

ShareAI, bir Builder'ın birçok model için tek bir API istemesi, farklı ajan adımlarını farklı model seçeneklerine yönlendirme yeteneği ve gerçek jeton tüketimine temiz bir şekilde uyum sağlayan kullanım ekonomisi istediğinde iyi bir seçenektir.