Context Engineering (Bağlam Mühendisliği) Nedir?
Bağlam mühendisliği (context engineering), bir yapay zekâ modelinin, yanıt üretmeden önce hangi bilgileri nasıl sunacağını tasarlama sürecidir. Amaç, kullanıcı verileri, belgeler ve sistem talimatlarını en uygun şekilde düzenleyerek en alakalı bilgiyi kullanıcıya ulaştırmaktır. Bu yaklaşım, çeşitli bilgi türlerini birlikte yönetmeyi gerektirir.
Uygulamada Bağlam Mühendisliği
Bağlam mühendisliği, genellikle retrieval augmented generation (RAG) sistemlerinde uygulanmaktadır. RAG, belgeleri anlamlı parçalara ayırarak en yararlı bilgileri bağlam penceresine yerleştirir. Bunun yanı sıra, AI ajanları da bu bağlamı dinamik hale getirir ve gerekli araçları seçerek etkileşimlerde bulunur. Örneğin, finansal verileri kullanmak için bir API çağrısı yapabilir.
AI Kod Asistanları
Cursor ve Windsurf gibi kod asistanları, RAG ve ajan ilkelerini bir araya getirir. Projelerin mimarisi, bağımlılıkları ve kod kalıplarını anlamak için bağlamı sürekli güncelleyerek çalışır.
Bağlam Hataları ve Çözüm Yöntemleri
1. Bağlam Zehirlenmesi (Context Poisoning)
Yanlış bilgi gelecekteki yanıtları etkileyebilir ve bağlamı zehirler. Bu sorunu önlemek için bağlam doğrulama ve karantinaya alma işlemleri uygulanmalıdır.
2. Bağlam Dikkati Dağıtma (Context Distraction)
Bağlam çok büyüdüğünde model mevcut bilgiyi aşırı yüklenmeden dolayı etkili bir şekilde kullanamaz. Çözüm, bağlam özetleme tekniğidir; bu sayede gereksiz bilgiler elenerek konuşma sürdürülebilir.
3. Bağlam Karışıklığı (Context Confusion)
İlgisiz bilgiler bağlama eklendiğinde model yanlış yanıtlar verebilir. Çözüm, araç yükü yönetimi olarak bilinen RAG tekniklerinin uygulanmasıdır; bu yaklaşım, en alakalı araçları seçerek performansı artırır.
4. Bağlam Çatışması (Context Clash)
Toplanan bilgi ve araçlar birbiriyle çeliştiğinde ortaya çıkar. Bağlam budama ve devir işlemi bu sorunu çözer; eski veya çelişkili bilgiler temizlenir.
Bağlam Mühendisliğinin Önemi
Bağlam mühendisliği, bilgi akışını yönetme yeteneği sayesinde, yapay zekâ uygulamalarının etkinliğini artırır. RAG ve diğer teknikler, milyonlarca kullanıcıya hizmet veren modern sistemlerde kritik rol oynamaktadır. Uygulamalar, başlangıçta küçük adımlarla başlayarak zamanla çapraşık hafıza ve araç yönetimini geliştirebilir.
