context-manager
Intelligente Kontextverwaltungssysteme entwickeln
Diese Fähigkeit hilft Entwicklern, dynamische Kontextverwaltungssysteme für KI-Anwendungen zu entwerfen und zu implementieren, einschließlich Vektordatenbanken, Wissensgraphen und intelligenter Speicherarchitekturen, die KI-Systemen zur richtigen Zeit die richtigen Informationen bereitstellen.
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Tester
Utilisation de "context-manager". Entwerfen Sie ein Kontextverwaltungssystem für einen Kundensupport-Chatbot
Résultat attendu:
Ein umfassendes Systemdesign einschließlich: (1) Kontextebenen: Arbeitsspeicher für aktive Konversation, episodischer Speicher für Verlauf, semantischer Speicher für Wissensbasis. (2) Abrufstrategie: Hybride Suche, die Vektorähnlichkeit mit Keyword-Matching kombiniert. (3) Kontextoptimierung: Token-Budget-Verwaltung, Relevanzfilterung, Staleness-Erkennung. (4) Agentenkoordination: Übergabeprotokolle, gemeinsame Kontextverträge, Zustandssynchronisation.
Utilisation de "context-manager". Optimieren Sie die RAG-Performance für 1 Million Dokumente
Résultat attendu:
Performance-Optimierungsstrategie umfasst: (1) Indexierung: Hierarchische navigable small world (HNSW)-Indizes mit geeigneten ef_construction-Werten. (2) Abfrage: Hybrid-Abruf, der dichte Einbettungen mit sparse BM25 kombiniert. (3) Chunking: Semantisches Chunking mit 20% Überlappung zur Kontextbewahrung. (4) Caching: LRU-Cache für häufige Abfragen, vorberechnete Einbettungen für Top-Abfragen. (5) Skalierung: Sharding-Strategie nach Dokument-Namespace, Lese-Replikate für Abfragelast.
Audit de sécurité
SûrThis is a prompt-only skill containing only instructional text for AI context engineering. No executable code, network requests, file system access, or command execution patterns detected. Static analysis found 0 files with 0 lines of executable code. Risk score is 0/100 as this skill provides guidance text only, not operational code.
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Enterprise-Wissensdatenbank-System
Entwerfen Sie ein skalierbares Kontextverwaltungssystem für die Enterprise-Dokumentsuche unter Verwendung von Vektoreinbettungen und semantischem Abruf.
Multi-Agenten-Kundensupport-Plattform
Erstellen Sie Kontext-Orchestrierung für Multi-Agenten-Kundensupport mit intelligenter Übergabe und Zustandsverwaltung.
Langzeit-Konversations-Speichersystem
Implementieren Sie intelligentes Speichermanagement für nachhaltige KI-Konversationen mit episodischen und semantischen Speicherebenen.
Essayez ces prompts
Entwerfen Sie ein Kontextverwaltungssystem für [USE_CASE]. Inklusive Komponenten für Kontextzusammenstellung, Abruf und Optimierung.
Helfen Sie mir, eine Vektordatenbank-Lösung mit [DATABASE_NAME] für [APPLICATION_TYPE] zu implementieren. Inklusive Schema-Design, Einbettungsstrategie und Abfrageoptimierung.
Entwerfen Sie eine Wissensgraphen-Architektur für [DOMAIN] mit Entity-Beziehungen, Ontologie-Design und Abfrageoptimierungsstrategien.
Erstellen Sie ein Kontext-Übergabeprotokoll für [MULTI_AGENT_SCENARIO] einschließlich agentenspezifischer Kontextvorbereitung, Zustandsverwaltung und Fehlerwiederherstellung.
Bonnes pratiques
- Tiered-Kontextstrategien anwenden: Kritische Informationen im System-Prompt halten, RAG für sekundäre Informationen verwenden, große Wissensbasen externalisieren
- Kontextversionierung und Änderungsverfolgung implementieren, um zu verstehen, wie sich Kontext im Laufe der Zeit entwickelt
- Hybride Suche verwenden, die Vektorähnlichkeit mit Keyword-Matching kombiniert, für genaueren Abruf
Éviter
- Dumping aller verfügbaren Kontexte ohne Priorisierung - führt zu Token-Limits und reduzierter Relevanz
- Ignorieren von Kontext-Staleness - veraltete Informationen beeinträchtigen das Benutzervertrauen
- Over-Engineering vor dem Verständnis tatsächlicher Abrufanforderungen - einfach beginnen, messen, dann optimieren