LangChain อธิบายเทคนิคการดึงข้อมูลสำหรับวิศวกรรมบริบทของ AI agent
Context Engineering (Agent Memory) for AI Agents Starts with Retrieval
LangChain เผยแพร่บล็อกโพสต์เกี่ยวกับการออกแบบการดึงข้อมูลที่ส่งผลต่อวิศวกรรมบริบทสำหรับ AI agent โดยยกตัวอย่าง agent วิเคราะห์การแข่งขันที่สร้างบน Deep Agents harness ของบริษัท โพสต์กล่าวถึงโหมดความล้มเหลวสามประการ ได้แก่ การค้นหาที่ไม่มีประสิทธิภาพ การโหลดบริบทมากเกินไปในครั้งเดียว และผลลัพธ์ที่ไม่เกี่ยวข้องหรือล้าสมัย พร้อมจับคู่แต่ละโหมดกับเทคนิค เช่น เครื่องมือไฟล์ระบบ glob และ grep การแบ่งหน้าอ่านไฟล์ขนาดใหญ่ด้วย read_file offsets การย้ายผลลัพธ์เครื่องมือที่ใหญ่เกินไปไปยังไฟล์ และการมอบหมายการอ่านให้ subagent ภายใต้รูปแบบ retrieve, offload, delegate นอกจากนี้ยังเตือนว่าข้อความที่ดึงมาเป็นข้อมูลไม่ใช่คำสั่ง และอาจมีการฉีดพรอมต์ได้ จึงควรตรวจสอบผลลัพธ์เทียบกับแหล่งอ้างอิง
แหล่งข่าว:LangChain Blog · langchain.com