0Pricing
LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) · Lekcja

Prompt engineering i okna kontekstowe

Zrozum, jak okno kontekstowe ogranicza każde wywołanie LLM-a, i naucz się tworzyć prompty, które łączą pobrany kontekst, instrukcje oraz pytania, zapewniając wiarygodne odpowiedzi na produkcji.

Prompt engineering i okna kontekstowe to bezpłatna lekcja LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) na CoddyKit. To lekcja 4 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching), a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) zawiera 4 lekcji w sumie.

Części tej lekcji nie zostały jeszcze przetłumaczone i są wyświetlane po angielsku.

The Context Window

Every LLM has a fixed context window — the max tokens it reads and writes per call. System prompt, retrieved docs, history, and your question all have to fit.

What Lives in the Window

A production RAG prompt packs in system instructions, retrieved context, prior history, and the current question. Exceed the window and something gets cut.

Anatomy of a Prompt

A clear prompt structure helps the model tell instructions apart from data. Here's a clean layout separating context from the question.

prompt = (
    'You are a support assistant. '
    'Answer ONLY from the context.\n\n'
    'Context:\n{context}\n\n'
    'Question: {question}'
)

Grounding Instructions

To cut hallucination, add grounding instructions: tell the model to answer only from the provided context and to admit when it doesn't know.

rule = 'If the answer is not in the context, say you do not know.'

Using a Prompt Template

A prompt template makes prompts reusable and safe to fill with variables. LangChain's ChatPromptTemplate does exactly this.

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ('system', 'Answer only from context: {context}'),
    ('human', '{question}')
])

Counting Tokens

Before sending, count tokens so you don't overflow the window. Rough rule for English: about 4 characters per token.

import tiktoken
enc = tiktoken.get_encoding('cl100k_base')
print(len(enc.encode(filled_prompt)))

When Context Is Too Big

When context is too big, shrink it: fewer chunks, smaller chunk sizes, or summarize. Never silently truncate the middle — you might drop the answer.

The Lost-in-the-Middle Effect

Watch the lost-in-the-middle effect: models attend best to the start and end of context, worst to the middle. Put your most relevant chunks first or last.

Reserving Output Space

Input and output share the window. Fill it all with input and there's no room to generate — so reserve output space for the expected answer length.

max_output = 800
budget_for_input = WINDOW - max_output

Few-Shot Examples

A few few-shot examples can steer format and tone, but they eat tokens. Weigh their value against the space they consume.

Iterating on Prompts

Prompt engineering is empirical: change one thing at a time, test on real questions, and measure. Small wording tweaks can shift answer quality a lot.

Quick Check

Test your understanding of context windows.

Recap

Recap: the context window holds system, context, history, question, and output. Structure prompts, ground them, count tokens, beat lost-in-the-middle, and reserve output room.

Często zadawane pytania

Czy lekcja „Prompt engineering i okna kontekstowe” jest bezpłatna?

Tak — pełny tekst „Prompt engineering i okna kontekstowe” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching), przejdź na CoddyKit PRO. Kurs LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) zawiera 4 lekcji w sumie.

Co nauczysz się w „Prompt engineering i okna kontekstowe”?

Zrozum, jak okno kontekstowe ogranicza każde wywołanie LLM-a, i naucz się tworzyć prompty, które łączą pobrany kontekst, instrukcje oraz pytania, zapewniając wiarygodne odpowiedzi na produkcji. Ćwiczysz LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.

Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)?

Nie wymagamy żadnego doświadczenia. LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 4 z 4.

Ile czasu zajmuje lekcja „Prompt engineering i okna kontekstowe”?

Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.

Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)?

Tak. Każda lekcja LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.

Wszystkie lekcje w tym kursie

  1. Zrozumienie aplikacji LLM w środowisku produkcyjnym
  2. Podstawy Retrieval Augmented Generation
  3. Przegląd podstawowej architektury systemu RAG
  4. Prompt engineering i okna kontekstowe
← Powrót do LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)