По мере того как гонка за создание все более крупных ИИ-моделей замедляется, на передний план выходит новая дисциплина — «инженерия контекста», которая фокусируется на повышении точности и полезности существующих моделей. Эксперты в области ИИ все чаще говорят о том, что ключ к следующему прорыву лежит не в увеличении размера моделей, а в улучшении их способности использовать релевантную информацию. Инженерия контекста — это искусство и наука о том, как правильно «направлять» ИИ, предоставляя ему точные и своевременные данные, необходимые для выполнения конкретной задачи. Вместо того чтобы полагаться только на свои общие знания, полученные при обучении, модели, использующие инженерию контекста, обращаются к внешним, проверенным источникам данных. Самым популярным методом является Retrieval-Augmented Generation (RAG), при котором ИИ сначала находит нужную информацию в частной базе данных (например, в документации компании), а затем использует ее для формирования ответа. Такой подход делает ответы ИИ значительно более точными, надежными и менее склонными к «галлюцинациям». Для бизнеса это означает возможность создавать мощных ИИ-ассистентов, которые могут оперировать внутренними данными компании и предоставлять полезные, основанные на фактах ответы. Именно инженерия контекста превращает универсальный ИИ в ценный специализированный инструмент.