Dynamiczny kontekst
Definicja
Dynamiczny kontekst to podejście, w którym system dobiera do promptu tylko te fragmenty informacji, które są potrzebne do konkretnego pytania — zamiast wklejać „wszystko”.
Co to w zasadzie jest?
Okno kontekstowe ma limit. Jeśli wrzucisz za dużo, AI:
- gubi sedno,
- jest droższa,
- bywa mniej trafna.
Dynamiczny kontekst działa jak selekcja: „weź najlepsze 3–8 fragmentów” i nic więcej.
Praktyczne zastosowania (konkretne scenariusze)
Scenariusz 1: Pytasz o „prompt injection” → system dobiera fragmenty o atakach, a nie całe rozdziały
- Cel: pytasz o „prompt injection” → system dobiera fragmenty o atakach, a nie całe rozdziały.
- Wejście: zapytanie i wiele możliwych fragmentów kontekstu.
- Kroki: wybierz fragmenty -> ogranicz długość -> wygeneruj odpowiedź.
- Rezultat: bardziej trafny kontekst.
- Zabezpieczenie: limity fragmentów i ranking źródeł.
Scenariusz 2: Pytasz o „koszty tokenów” → dobiera definicje token/okno kontekstowe/caching
- Cel: pytasz o „koszty tokenów” → dobiera definicje token/okno kontekstowe/caching.
- Wejście: zapytanie i wiele możliwych fragmentów kontekstu.
- Kroki: wybierz fragmenty -> ogranicz długość -> wygeneruj odpowiedź.
- Rezultat: bardziej trafny kontekst.
- Zabezpieczenie: limity fragmentów i ranking źródeł.
Scenariusz 3: Pytasz o „RAG” → dobiera retrieval, chunking, vector database
- Cel: pytasz o „RAG” → dobiera retrieval, chunking, vector database.
- Wejście: zapytanie i wiele możliwych fragmentów kontekstu.
- Kroki: wybierz fragmenty -> ogranicz długość -> wygeneruj odpowiedź.
- Rezultat: bardziej trafny kontekst.
- Zabezpieczenie: limity fragmentów i ranking źródeł.
Ryzyka i jak je ograniczać
Ryzyko 1: System dobierze zły kontekst
- Ryzyko: system dobierze zły kontekst.
- Jak ograniczać: reranking, testy, fallback „pokaż źródła”.
Ryzyko 2: Brak przejrzystości („skąd to wzięte?”)
- Ryzyko: brak przejrzystości („skąd to wzięte?”).
- Jak ograniczać: cytowanie i provenance fragmentów.
Ryzyko 3: Ataki przez dokumenty (context poisoning)
- Ryzyko: ataki przez dokumenty (context poisoning).
- Jak ograniczać: filtry, polityka źródeł, guardrails.
Mapa powiązań
- Okno kontekstowe → ograniczenie, które dynamiczny kontekst rozwiązuje.
- Retrieval / Reranking → dobór najlepszych fragmentów.
- Cytowanie źródeł → przejrzystość.
- Context poisoning → ryzyko w źródłach.
- Mini-przepływ:
Pytanie → dobór fragmentów → kontekst → odpowiedź
Diagram
flowchart LR
A[Nowe pytanie]
B[Historia i pamięć]
C[Złożony kontekst]
D[Model]
E[Odpowiedź]
A --> B --> C --> D --> E
Diagram pokazuje, że odpowiedź modelu może być budowana z uwzględnieniem bieżącej rozmowy i zapisanych ustaleń.