Além de Prompting: Context Engineering e Memory Management Escalam Sistemas de IA

Uma nova apresentação do InfoQ sobre context engineering e técnicas de memory management para sistemas de IA em escala mostra como empresas podem otimizar inferência de LLM além de tuning de prompt simples. Tópicos incluem token budgeting, priorização de context window e gerenciamento de estado de converção multi-turn.

Para equipes de plataforma escalando aplicações de LLM, esses padrões abordam latência e vazamento de custo em deployments de produção. A apresentação destaca que expansão de prompt ingênua e context caching exigem repensa de arquitetura para evitar custos de token descontrolados em sistemas de alto volume voltados para cliente.