Контекст
Что такое наборы контекста?
Наборы контекста — многоразовые связки, которые вы осознанно прикрепляете к разговору. Чем они отличаются от памяти и RAG и когда выигрывают.
Все разборы · Последняя проверка:
Пробел, который они закрывают
Память автоматична: система сама решает, что сохранить и когда вернуть, — это удобно и неточно. Разовое вложение точно и одноразово: на следующей неделе вы снова собираете те же пять документов.
Набор — середина: собран однажды, осознанно, и применяется тогда, когда решаете вы. Ваши стандарты кода, терминология продукта, ограничения, которые работа обязана соблюсти.
Что туда кладут
Устойчивый материал, который иначе пришлось бы объяснять заново: стиль компании, отраслевой словарь, постоянные ограничения, форма вывода, которая нужна всегда.
Не кладут то, что меняется от вопроса к вопросу. Набор, который вы правите при каждом использовании, — это промпт с лишними шагами.
Цена и дисциплина
Набор — это входные токены в каждом сообщении, к которому он прикреплён, поэтому один большой набор, применяемый ко всему, — это та же проблема стоимости контекстного окна в новой форме. Несколько маленьких точных наборов выигрывают у одного большого общего.
Поскольку набор явный, он ещё и проверяем: можно прочитать ровно то, что отправляется, — чего не скажешь о памяти, которая собирается сама.
Частые вопросы
- Чем это отличается от системного промпта?
- Системный промпт — обычно один блок указаний, заданный однажды. Набор — именованная связка, которую вы прикрепляете и открепляете на разговор, и он может нести файлы и ссылки, а не только указания.
- Можно ли использовать несколько сразу?
- Да, и составлять маленькие — как раз и есть смысл: набор для языка плюс набор для стиля компании вместо одной связки на проект.
- Заменяют ли наборы RAG?
- Нет. Набор собран вручную и включается всегда; поиск отбирает из большого корпуса под конкретный вопрос. Наборы подходят устойчивому материалу; поиск — материалу, слишком большому, чтобы его прикреплять.
Лучше попробовать, чем читать
Наборы контекста в ClawAI — это многоразовые связки, прикрепляемые к разговору: модель получает то, что собрали вы, а не то, что о вас вывели.