もう少し詳しく
指示文に加え、検索した資料、会話履歴、ツールの説明、途中の成果などをどう組み合わせるかを考えます。情報を検索して補う、長い履歴を要約する、不要になった情報を外すといった工夫も含みます。
コンテキストエンジニアリングは、モデルへ渡す情報全体をシステムとして設計する考え方です。検索結果、履歴の要約、ツールの仕様、作業状態を必要な順序で組み合わせ、長すぎる入力や古い情報が判断を邪魔しないようにします。
HISTORY
開発された年代と歴史
この用語を大きな流れで見ると、2020年代〜に発展してきました。
- 2023〜LLMアプリが、プロンプトだけでなく検索結果、履歴、ツール状態を組み合わせる必要が生じた。
- 2024〜それらを一貫した入力コンテキストとして設計する呼び方が広がった。
- 現在記憶、取得、圧縮、権限、評価を一つの設計課題として扱う。
キーマン・関わった研究者
特定の発明者は定まっていない。LLMアプリ・エージェント実装者の実践から広がった用語。
技術の変遷
プロンプト調整 → 入力全体の設計 → 記憶・検索・ツール・権限の統合
理解のポイント
- 何を、いつ、どの形でモデルに渡すかを設計し、判断に必要な材料をそろえます。
- 指示文の言い回しだけでなく、検索資料・履歴・ツール結果の選択や要約も対象です。
- 情報量を増やすことより、必要な根拠を残し、無関係な情報を減らすことを重視します。
たとえば、こんな場面で
問い合わせに答える直前に関係する社内規程だけを取り出し、これまでの会話の要点と一緒にAIへ渡します。
覚えておきたいこと
資料を大量に詰め込めば良くなるとは限りません。プロンプトの言い回しだけでなく、判断に使う情報全体を整える考え方です。