Kontextmanagement in AMP
In der heutigen Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) ist das Management des Kontextes von entscheidender Bedeutung für die Qualität der Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Insbesondere bei der Verwendung von großen Sprachmodellen (LLMs) wie OpenAI‘s ChatGPT oder Google‘s Bard spielt der Kontext eine zentrale Rolle. Der Kontext umfasst alle Informationen, die während einer Interaktion gesammelt werden, einschließlich vorheriger Nachrichten, Benutzeranfragen und Systemantworten. Ein gut verwalteter Kontext kann die Relevanz und Genauigkeit der Antworten erheblich verbessern.
In diesem Artikel werden wir uns mit dem Kontextmanagement in AMP (Advanced Machine Processing) beschäftigen und verschiedene Methoden untersuchen, die es Benutzern ermöglichen, den Kontext effektiv zu steuern und anzupassen.
Wichtige Grundlagen des Kontextfensters
Das Kontextfenster ist der gesamte Input, den ein großes Sprachmodell erhält, wenn es eine Ausgabe generiert. Es enthält alles, was eine Konversation mit einem Sprachmodell definiert: Ihre Nachrichten, die Antworten des Modells, alle Toolaufrufe und sogar die Denkblöcke, die das Modell zur “Überlegung” ausgibt. Je länger die Konversation dauert, desto mehr Informationen befinden sich im Kontextfenster.
Jedes Mal, wenn Sie eine neue Nachricht senden, wird diese Nachricht zum Kontextfenster hinzugefügt, und das gesamte Fenster wird an das Modell gesendet. Das Modell “liest” dann alle Informationen im Kontextfenster, nicht nur Ihre neue Nachricht, und generiert eine Antwort. Diese Funktionsweise gilt unabhängig davon, welches Modell oder welche Chat-Anwendung Sie verwenden.
Die Bedeutung des Kontextmanagements in AMP
In AMP ist der Kontext nicht nur auf die Interaktion mit einem Modell beschränkt, sondern umfasst auch die Interaktion mit einem Agenten. Ein Agent ist ein Modell, das mit einem Systemprompt und Tools ausgestattet ist, die es ihm ermöglichen, mit der Welt außerhalb seines Kontextfensters zu interagieren. In AMP können Sie sich den Thread, Ihre Konversation mit dem Agenten, als das Kontextfenster vorstellen.
Was Sie in einem Thread sehen – Ihre Nachrichten, die Antworten des Agenten und die Toolaufrufe – entspricht dem Kontextfenster, das letztendlich an den Modellanbieter gesendet wird, um die Inferenz durchzuführen. Da Sie jedoch mit einem Agenten sprechen, gibt es mehr im Kontextfenster: den Systemprompt und die Tooldefinitionen, die das Modell in einen Agenten verwandeln.
Methoden zur Verwaltung des Kontextfensters
AMP bietet mehrere Optionen, um zu steuern, was im Kontextfenster enthalten ist:
1. Erwähnen von Dateien
In der AMP-CLI und den Editor-Erweiterungen können Sie den Inhalt von Dateien in das Kontextfenster einfügen, indem Sie sie @-erwähnen. Geben Sie einfach @ gefolgt von Teilen des Dateinamens ein, um den Dateinamen in Ihre Nachricht einzufügen. AMP versucht dann, alle genannten Dateinamen zu lesen und die entsprechenden Inhalte in das Kontextfenster einzufügen.
2. Shell-Modus
Im Shell-Modus der AMP-CLI können Sie Terminalbefehle ausführen und deren Ausgaben in das Kontextfenster einfügen. Geben Sie $ gefolgt von einem Befehl ein, um ihn auszuführen, und die Ausgabe wird in das Kontextfenster aufgenommen.
3. Bearbeiten und Wiederherstellen von Nachrichten
AMP ermöglicht es Ihnen, vorherige Nachrichten in einem Thread zu bearbeiten. Wenn Sie eine Nachricht bearbeiten, wird das Kontextfenster zurückgesetzt, sodass die bearbeitete Nachricht die letzte Nachricht im Thread ist. Sie können auch den Zustand eines Threads auf eine vorherige Nachricht wiederherstellen.
4. Forking
Mit der Forking-Funktion in AMP können Sie einen Thread an einem Punkt zwischen Nachrichten duplizieren. Dies erstellt ein neues Kontextfenster, das nur den Kontext bis zu diesem Punkt enthält.
5. Handoff
Die Handoff-Funktion ermöglicht es Ihnen, Daten aus einem Thread zu extrahieren und in einen neuen, fokussierten Thread zu übertragen. Sie geben zunächst ein Ziel an, und ein Modell analysiert den Thread, um relevante Informationen zu extrahieren und in einen neuen Thread zu übertragen.
6. Referenzieren von Threads
Sie können Informationen aus anderen Threads extrahieren, indem Sie diese referenzieren. Dies ermöglicht es dem Agenten, relevante Informationen aus den referenzierten Threads zu verwenden, ohne dass alle Informationen erneut in das aktuelle Kontextfenster eingefügt werden müssen.
Fazit
Das Management des Kontextes in AMP ist entscheidend für die Effizienz und Genauigkeit der Interaktionen mit KI-Agenten. Durch die Verwendung der oben genannten Methoden können Benutzer den Kontext dynamisch steuern und anpassen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Ein gut verwalteter Kontext führt nicht nur zu relevanteren Antworten, sondern verbessert auch die gesamte Benutzererfahrung.
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