context-manager
インテリジェントコンテキスト管理システムの構築
このスキルは、ベクトルデータベース、知識グラフ、智能メモリアーキテクチャなど、AIアプリケーション用の動的コンテキスト管理システムを設計・実装するのに役立ちます。適切なタイミングで適切な情報をAIシステムに提供します。
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オンにして利用開始
テストする
「context-manager」を使用しています。 Design a context management system for a customer support chatbot
期待される結果:
包括的なシステム設計：(1)コンテキストレイヤー：アクティブな会話用のワーキングメモリ、歴史用の episodick memory、知識ベース用のセマンティックメモリ。(2)検索戦略：ベクトル類似性とキーワードマッチングを組み合わせたハイブリッド検索。(3)コンテキスト最適化：トークンバジェット管理、関連性フィルタリング、古さ検出。(4)エージェント調整：ハンドオフプロトコル、共有コンテキストコントラクト、状態同期。
「context-manager」を使用しています。 Optimize RAG performance for 1 million documents
期待される結果:
パフォーマンス最適化戦略：(1)インデックス作成：適切なef_construction値を持つ階層的ナビゲート可能ワールド（HNSW）インデックス。(2)クエリ：密な埋め込みとスパースBM25を組み合わせたハイブリッド検索。(3)チャンキング：コンテキスト保持のための20%オーバーラップを持つセマンティックチャンキング。(4)キャッシュ：频繁なクエリ用のLRUキャッシュ、トップクエリ用の事前計算埋め込み。(5)スケーリング：ドキュメント名前空間によるシャーディング、クエリ負荷用の読み取りレプリカ。
セキュリティ監査
安全This 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.
品質スコア
作れるもの
エンタープライズナレッジベースシステム
ベクトル埋め込みとセマンティック検索を使用して、エンタープライズドキュメント検索用のスケーラブルなコンテキスト管理システム設計。
マルチエージェントカスタマーサポートプラットフォーム
インテリジェントなハンドオフと状態管理を備えたマルチエージェントカスタマーサポートのコンテキストオーケストレーションを作成。
長時間会話メモリシステム
エピソードメモリとセマンティックメモリレイヤーを備えた、持続的なAI会話のためのインテリジェントメモリ管理を実装。
これらのプロンプトを試す
[USE_CASE]用のコンテキスト管理システム設計。アセンブリ、検索、最適化のコンポーネントを含める。
[APPLICATION_TYPE]用に[DATABASE_NAME]を使用したベクトルデータベースソリューションの実装を支援。スキーマ設計、埋め込み戦略、検索最適化を含む。
[DOMAIN]用の知識グラフアーキテクチャ設計。エンティティ関係、オントロジー設計、クエリ最適化戦略を含む。
[MULTI_AGENT_SCENARIO]用のコンテキストハンドオフプロトコル作成。エージェント固有のコンテキスト準備、状態管理、エラー回復を含む。
ベストプラクティス
- 階層的コンテキスト戦略を適用：重要な情報はシステムプロンプトに保持し、セカンダリ情報にはRAGを使用し、大きな知識ベースは外部化
- コンテキストバージョン管理と変更追跡を実装し、時間の経過とともにコンテキストがどのように進化するか理解
- 正確な検索のためにベクトル類似性とキーワードマッチングを組み合わせたハイブリッド検索を使用
回避
- 優先順位付けせずにすべてのコンテキストをダンプする - トークン制限と関連性の低下につながる
- コンテキストの古さを見逃す - 古い情報の提供はユーザーの信頼を低下させる
- 実際の検索ニーズを理解する前に過度に設計する - シンプルに始め、測定し、最適化してから