Inizialmente, capire come funzionano i modelli linguistici di grandi dimensioni è facile quando si pensa alle semplici interazioni di prompt. Tuttavia, le applicazioni reali utilizzano molti componenti e gestiscono complessità, come lo storage, lo strumento richiamato e il contesto. Per comprendere al meglio, è necessario concentrarsi non solo sul prompt ma sui blocchi costruttivi del sistema. Gli sviluppatori che creano applicazioni AI affidabili seguono 10 strategie principali nel loro lavoro.
1. Ingegneria del Contesto
Con l'ingegneria del contesto si decide esattamente cosa mostrare al modello in un certo momento. Questo va oltre la scrittura di un buon prompt, comprendendo istruzioni del sistema, cronologia della conversazione, documenti recuperati, definizioni degli strumenti, memoria, passaggi intermedi e tracce di esecuzione. Scegliere le informazioni giuste, l'ordine e il formato è spesso più importante che il testo stesso del prompt. Molti fallimenti sono dovuti a contesti mancanti, obsoleti o saturi di rumore.
2. Richiamo di Strumenti
Un modello può chiamare una funzione esterna invece di generare una risposta solo dai suoi dati di addestramento. Questa capacità permette al modello di cercare in Internet, interrogare un database, eseguire codice, inviare una richiesta API o recuperare informazioni da una banca dati. In questo paradigma, un modello non è solo un generatore di testo ma può pensare, agire e comunicare. È il richiamo che trasforma un modello in un "agente", con la capacità di prendere decisioni.
3. Protocollo MCP (Model Context Protocol)
Il Protocollo MCP è uno standard per rendere riutilizzabili tools, dati e workflow in diversi sistemi AI. Prima del MCP, integrare N modelli con M tools aveva bisogno di N×M integrazioni personalizzate. Con MCP, esiste una struttura unica per esporre strumenti e dati, permettendo a qualsiasi cliente AI di utilizzarli. Stà diventando un protocollo standard in settori su vasta scala, essenziale per sistemi complessi e affidabili.
4. Comunicazione Agente ad Agente (A2A)
Più agenti devono lavorare insieme per completare determinate attività complesse, quindi si sviluppa un protocollo come A2A per permettere a questi agente di interagire in modo sicuro. Invece di richiedere un sistema personalizzato, A2A fornisce un'interfaccia standard per agente ad agente, evitando errori tecnici durante l'implementazione. Questo tipo di interazione è essenziale per flussi di lavoro aziendali più grandi.
5. Caching del Prompt
Se parti del tuo prompt, come istruzioni di sistema e definizioni degli strumenti, non cambiano, puoi riutilizzarle per ridurre il tempo di risposta e il costo complessivo. La strategia consiste nell'organizzare in ordine di modulità, usando blocchi riguardanti parti statiche e dinamiche. La caching semantica va un passo oltre, permettendo al sistema di riutilizzare risposte per domande simili. L'equilibrio corretto tra rigidezza e flessibilità è essenziale per evitare errori.
6. Compressione di Contesto
Qualora un modello riceva documenti troppo lunghi di un riferimento, non dovrà processare l'intero testo, ma solo le parti rilevanti per l'interazione corrente. La comprimizione riduce tempi di risposta e errori. L'articolo suggerisce di concentrarsi sulle frasi chiave invece che su lunghe relazioni.
7. Ordinamento Secondo Rilevanza
Dopo che un recuperatore trova i documenti candidati, un sistema di ordinamento valuta i risultati e li classifica per rilevanza. Questo processo migliora notevolmente la qualità della risposta, evitando che informazioni di scarsa importanza siano presentate in cima. Scegliendo un modello da benchmark come MTEB, il sistema riesce a generare risposte più accurate.
8. Rettifica dell'Ricerca
Un'approccio ibrido che combina ricerca semantica e keyword per migliorare la precisione. Mentre la ricerca semantica si concentra su significati, la chiave cerca per parole precise e nomi. La ricerca ibrida combina entrambi per fornire risultati più completi.
9. Organizzazione della Memoria
La concetto di memoria AI si divide in memorie a breve termine e a lungo termine, distinguendo informazioni attuali da quelle storiche. Gestirle correttamente richiede selezione, ricerca e organizzazione di dati significativi.
10. Routing delle Inferenze
Invia le richieste in modo strategico. Richieste semplici vanno ad agenti velocissimi, mentre complesse necessitano di modelli potenti. Questo routing è vitale per appicazioni su larga scalabilità.
I sistemi AI moderni si rivelano più efficaci quando si lavora con strumenti e sistemi piuttosto che con semplici prompt. L'integrazione di questi dieci concetti aiuta a costruire applicazioni affidabili e performanti.