‌
مدل‌های زبانی جواب می‌دهند، اما کیفیت جوابشان بیشتر از هر چیز به زمینه یا Context بستگی دارد.

در تجربه من، در بسیاری از پروژه‌های مبتنی بر LLM مشکل اصلی مدل نیست. مشکل این است که کانتکست درست طراحی نشده است. وقتی زمینه نامنظم یا ناقص باشد، خروجی ناپایدار می‌شود، هزینه توکن بالا می‌رود و احتمال توهم بیشتر می‌شود.

به تازگی یک آموزش رایگان با عنوان مهندسی زمینه یا مهندسی کانتکست (Context Engineering) در فرادرس منتشر کرده‌ام که در آن تلاش کرده‌ام این موضوع را به صورت ساده، فشرده و کاربردی توضیح بدهم.

برخی مطالب مطرح شده:

🔸 تفاوت Prompt Engineering و طراحی سیستمی زمینه
🔸 محدودیت‌های Context Window و Attention
🔸 کاهش نویز و مدیریت هزینه
🔸 معماری Context Stack و Context Flow
🔸 معماری RAG و ارزیابی کیفیت زمینه

مدت آموزش حدود یک ساعت است، کاملا رایگان ارائه شده و همراه با گواهینامه معتبر می‌باشد که می‌توانید در رزومه یا پروفایل حرفه‌ای خود استفاده کنید.

🔗 لینک آموزش [+] — کلیک کنید.

ـــــــــــــــــــــــــــــــــ

مصطفی کلامی هریس
وبسایت: kalami.ir
کانال رسمی: ‎@KalamiHeris

‌