Prompt Engineering и Context Engineering

Prompt Engineering — проектирование инструкций для LLM, чтобы получать более качественные ответы. Главная задача — понять, как инструкции влияют на поведение модели.

1. Структура промпта:
Роль + Контекст + Ограничения + Формат ответа.
Пример:
«Ты опытный Java-архитектор. Объясни JWT-аутентификацию простым языком для начинающих. Оформи ответ списком».

2. Типы промптов:
• Zero-shot — задача без примеров.
• Few-shot — задача с примерами.
• Chain-of-thought — побуждение модели решать задачу пошагово.
• Structured prompting — запрос ответа в заданном формате, например JSON по определённой схеме.

3. Context Engineering:
Качество работы AI зависит не только от формулировки запроса, но и от того, какую информацию и возможности получает модель:
• Поиск и извлечение релевантных данных — retrieval.
• Память.
• Организация рабочего процесса — workflows.
• Инструменты.
• Системные инструкции.

Что важно для реальных проектов: Одних удачных промптов недостаточно для масштабирования AI-систем. В продакшене нужны продуманная архитектура, качественный retrieval, управление памятью и проверка результатов.

👉 Java Portal