Introdução ao conceito de Context Engineering como evolução do Prompt…
INEMA
Conceito emergente de Context Engineering como evolução do Prompt Engineering e como isso redefine o uso da IA nos negócios.⌗
1. Por que o Context Engineering surgiu⌗
- 90% dos projetos de IA falham na produção, mas não por “alucinações” dos modelos ou baixa qualidade.
- A causa está na falta de gerenciamento de contexto e no uso limitado do Prompt Engineering.
2. Prompt Engineering vs. Context Engineering⌗
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Prompt Engineering: Foca em criar instruções claras e eficazes (um único input).
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Exemplo: “Atue como especialista em RH e analise este texto.”
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Context Engineering: Vai além de um único prompt; cria um ecossistema de dados ao redor do modelo.
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Injeta informações externas (documentos, bases de dados, APIs) na “janela de contexto” do modelo.
- Orquestra ações (como cálculos externos, buscas em sistemas) para enriquecer respostas.
3. Limites técnicos e soluções⌗
- Modelos de linguagem têm memória de curto prazo (“janela de contexto”) limitada a milhões de tokens.
- Não lembram conversas passadas fora dessa janela.
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Context Engineering usa técnicas como:
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RAG (Retrieval-Augmented Generation): busca informações externas em tempo real.
- Funções e ferramentas: invocação de APIs externas para cálculos ou consultas.
- Memória persistente: armazena dados relevantes fora do modelo e reinjeta quando necessário.
4. Exemplos práticos⌗
- Prompt apenas: gerar tweets, resumos ou código com dados já no modelo.
- Context Engineering: consultar políticas internas da empresa, extrair dados de um CRM ou gerar relatórios baseados em informações específicas não treinadas no modelo.
5. Curva de aprendizado para empresas⌗
- Começar com ChatGPT para ganhar familiaridade (prompt + dados simples como Excel).
- Evoluir para Context Engineering com integração de sistemas (Google Drive, bases SQL, APIs).
- Gradualmente construir soluções personalizadas para negócios.
6. Tendências e futuro⌗
- Dispositivos como o Samman prometem captar contexto do mundo físico (áudio, ambiente) e injetá-lo em tempo real.
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Ferramentas atuais como ChatGPT já oferecem:
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Conectores para Google Drive, Dropbox, CRMs.
- MCP (Model Context Protocol) para comunicação com sistemas externos.
- Captura de áudio e transcrição em tempo real para contexto adicional.
7. Conclusão⌗
- O futuro do trabalho com IA requer dominar Prompt Engineering e Context Engineering juntos.
- Experimentar em ambientes seguros (como ChatGPT Plus) é o primeiro passo para aplicar essas práticas em larga escala.
- Empresas devem capacitar equipes para entender e aplicar essas técnicas de forma escalonada.
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