A fejlesztők számára kritikus jelentőségű témakört jár körül ez a videó, melyben a beszélő saját tapasztalatain keresztül vezeti be a nézőt a context engineering, azaz a kontextusmérnökség alapjaiba. Egy újonnan fejlesztett, mesterséges intelligenciával működő YouTube-analitikai alkalmazás példáján keresztül mutatja be, miként lehet az AI válaszait a kívánt irányba terelni, és milyen problémákba ütközhet egy fejlesztő az adatátadás különböző szintjein.
A program egyedi elemeket tartalmaz, például egy debuggert, amely lehetővé teszi a nyers adatok és az AI-nak küldött üzenetek részletes vizsgálatát. Ezáltal bepillantást nyerhetünk abba, hogyan épülnek fel a rendszer- és felhasználói promptok, és miként dolgozza fel a modell a csatorna legfrissebb statisztikáit vagy a felhasználói kéréseket.
Felmerül a kérdés, hogy a prompt engineering és a context engineering között milyen lényegi különbségek vannak, és miért lesz egyre fontosabb a kontextus megfelelő kezelése az AI-alapú alkalmazások fejlesztésénél. Kiderül, hogyan lehet felhasználni a rendszerszintű promptokat és az aktuális csatornadatokat annak érdekében, hogy a válaszok relevánsak és személyre szabottak legyenek, valamint hogyan jelent kihívást a kontextusablak, azaz a memória korlátja.
Végül a fejlesztő arra bátorítja a nézőket, hogy csatlakozzanak egy új szakmai közösséghez, ahol közösen fedezhetik fel a context engineering részleteit, és megoszthatják egymással tapasztalataikat.
