もう少し詳しく
同じ質問でも、直前の会話や添付資料によって適切な答えは変わります。AIエージェントでは、ツールの説明や実行結果、作業中のファイルも判断材料になります。これらをどの範囲まで入力に含めるかはシステムが管理します。
コンテキストは、同じ指示でも背景となる情報が変われば解釈や回答が変わるという、対話型AIの基本的な性質を表します。会話履歴や資料が何を含み、いつ要約・削除され、どの情報が最新なのかを管理することが実装上の要点です。
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、1940年代〜現在に発展してきました。
- 1940〜60年代情報理論・言語学で、記号の意味を周囲の情報から捉える考えが発展。
- 1980〜90年代文脈を扱う統計的NLPと確率モデルが普及。
- 2010年代〜AttentionとLLMが、長い文脈の関係を重み付けして扱う。
キーマン・関わった研究者
Claude Shannon、言語学・NLP研究者、Transformer研究者
技術の変遷
局所的な語 → 文脈依存の表現 → Attention・長文コンテキスト
理解のポイント
- 質問の意味を決める背景として、会話履歴・資料・ツールの結果などを含みます。
- コンテキストは情報の中身、コンテキストウィンドウはその情報を扱える長さの範囲です。
- 過去に共有した資料が今も入力に含まれるとは限らず、回答に必要な材料が渡っているかを確認します。
たとえば、こんな場面で
「これを短くして」と頼むとき、直前に渡した文章が「これ」の意味を決めるコンテキストになります。
覚えておきたいこと
過去に話した内容がすべて、いつでも参照されるとは限りません。コンテキストは判断材料、コンテキストウィンドウは扱える長さの範囲です。