概要
https://www.dbreunig.com/2025/06/26/how-to-fix-your-context.html
詳細内容
## How to Fix Your Context
https://www.dbreunig.com/2025/06/26/how-to-fix-your-context.html
この記事は、LLM（大規模言語モデル）におけるコンテキストの失敗を軽減・回避するための手法について解説しています。
[[LLM, コンテキスト管理, RAG, プロンプトエンジニアリング, AIエージェント]]
LLMにおけるコンテキストの失敗（コンテキストポイズニング、コンテキストディストラクション、コンテキストコンフュージョン、コンテキストクラッシュ）を軽減・回避するための様々なコンテキスト管理戦術が紹介されています。これには、RAG（Retrieval-Augmented Generation）による関連情報の選択的追加、ツールロードアウトによる関連ツール定義の選択、コンテキスト隔離による専用スレッドでのコンテキスト分離、コンテキストプルーニングによる不要な情報の削除、コンテキスト要約による情報の凝縮、そしてコン���キストオフロードによるLLMのコンテキスト外での情報管理が含まれます。
記事では、コンテキスト内の全てのトークンがモデルの挙動に影響を与えるため、大規模なコンテキストウィンドウであっても、慎重な情報管理が不可欠であると強調しています。
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**編集者ノート**: LLMのコンテキスト管理は、AIエージェントの性能を最大限に引き出す上で極めて重要な要素です。特に、コンテキストの「質」がAIの出力に直結するため、この記事で紹介されているような具体的な戦術は、開発者にとって非常に実践的です。RAGやツールロードアウトは、AIがより正確で関連性の高い情報を利用できるようにする一方で、コンテキストプルーニングや要約は、モデルの過負荷や混乱を防ぐ上で役立ちます。今後、AIエージェントがより複雑なタスクを自律的に実行するようになるにつれて、これらのコンテキスト管理技術は、AIシステムの信頼性と効率性を確保するための基盤とな���でしょう。