DSPy & Kontext-Engineering: LLM-Apps für die Produktion

Kontext-Engineering hat sich als kritische Disziplin für die Entwicklung anspruchsvoller Large Language Model (LLM)-Anwendungen etabliert. Dieser Artikel befasst sich mit den grundlegenden Konzepten des Kontext-Engineerings, erklärt dessen Kernarbeitsabläufe und veranschaulicht praktische Anwendungen.

Was ist Kontext-Engineering?

Das Kontext-Engineering überbrückt die Lücke zwischen einfachen Prompts und produktionsreifen LLM-Anwendungen und wird als die Kunst und Wissenschaft definiert, Informationen innerhalb des Kontextfensters eines LLM für eine gegebene Aufgabe effektiv zu verwalten und anzupassen. Es geht weit über einfaches Prompt-Engineering hinaus und umfasst einen ganzheitlicheren und systematischeren Ansatz.

Zu den Hauptmerkmalen des Kontext-Engineerings gehören:

Ganzheitlicher Ansatz: Über Einzelabfrage-Prompts hinausgehend, zerlegt es komplexe Probleme in mehrere, überschaubare Teilprobleme.
Modulare Agenten: Diese Teilprobleme werden oft von mehreren LLM-gesteuerten Agenten bearbeitet, wobei jeder mit einem spezifischen, auf seine Aufgabe zugeschnittenen Kontext ausgestattet ist. Agenten können je nach Komplexität der Aufgabe in Fähigkeit und Größe variieren.
Dynamischer Kontext: Der einem LLM bereitgestellte Kontext ist nicht auf die anfängliche Eingabe beschränkt; er umfasst auch Zwischen-Tokens, die während der Verarbeitung generiert werden, wie z.B. Denkprozesse oder Tool-Ausgaben.
Orchestrierte Workflows: Der Informationsfluss zwischen den Agenten wird sorgfältig kontrolliert und orchestriert, wodurch kohärente System-Pipelines entstehen.
Vielfältige Informationsquellen: Agenten können auf Kontext aus verschiedenen Quellen zugreifen, einschließlich externer Datenbanken über Retrieval-Augmented Generation (RAG), Tool-Aufrufe (z.B. Websuche), Speichersysteme oder Few-Shot-Beispiele.
Umsetzbare Intelligenz: Agenten sind darauf ausgelegt, auf der Grundlage ihrer Argumentation klar definierte Aktionen auszuführen, was eine dynamische Interaktion mit ihrer Umgebung ermöglicht.
Systembewertung und Beobachtbarkeit: Produktionsreife Systeme erfordern eine kontinuierliche Bewertung mittels Metriken und Überwachung von Token-Nutzung, Latenz und Kosteneffizienz.

Warum nicht alles an das LLM übergeben?

Obwohl moderne LLMs immer größere Kontextfenster aufweisen, ist es oft kontraproduktiv, ihnen einfach alle verfügbaren Informationen zuzuführen. Untersuchungen zeigen, dass übermäßige oder irrelevante Daten zu Problemen wie „Kontextvergiftung“ oder „Kontextfäule“ führen können, die das Verständnis des Modells beeinträchtigen, Halluzinationen verstärken und die Leistung mindern. Dies unterstreicht die Notwendigkeit systematischer Kontext-Engineering-Ansätze, anstatt sich lediglich auf größere Kontextkapazitäten zu verlassen.

Warum DSPy?

Das DSPy-Framework bietet einen deklarativen Ansatz zum Aufbau modularer LLM-Anwendungen, was es zu einem hervorragenden Werkzeug zur Demonstration von Kontext-Engineering-Prinzipien macht. DSPy trennt die Eingabe- und Ausgabe-“Verträge” eines LLM-Moduls deutlich von der zugrunde liegenden Logik, die den Informationsfluss bestimmt. Diese Trennung vereinfacht die Entwicklung und verbessert die Robustheit, ein signifikanter Vorteil gegenüber traditionellen, unstrukturierten Prompting-Methoden.

Stellen Sie sich eine Aufgabe vor, bei der ein LLM einen Witz mit einer spezifischen Struktur generieren muss: Aufbau, Pointe und vollständige Darbietung, alles in der Stimme eines Komikers und als JSON formatiert. In einem traditionellen Prompting-Setup erfordert das Extrahieren spezifischer Felder (wie der Pointe) eine manuelle Nachbearbeitung, die fehleranfällig ist, wenn das LLM vom erwarteten Format abweicht. Solche unstrukturierten Prompts erschweren es auch, die genauen Eingaben und Ausgaben des Systems zu ermitteln. DSPy begegnet diesen Herausforderungen, indem es strukturierte, vorhersagbare Ausgaben ermöglicht.

Der Signature-Mechanismus von DSPy ermöglicht es Entwicklern, die Eingaben, Ausgaben und deren Datentypen für eine LLM-Aufgabe explizit zu definieren, wodurch strukturierte und vorhersagbare Ergebnisse ohne manuelle Analyse oder fehleranfällige String-Manipulationen gewährleistet werden. Module wie dspy.Predict übernehmen dann die Konvertierung von Eingaben in Ausgaben. Ein entscheidender Vorteil ist die integrierte automatische Schema-Validierung von DSPy, die Pydantic-Modelle verwendet und automatisch versucht, Formatierungsfehler durch erneutes Prompting des LLM zu korrigieren, was die Robustheit erheblich verbessert. Darüber hinaus wird die Implementierung fortgeschrittener Techniken wie Chain of Thought – bei der das LLM vor seiner endgültigen Antwort Denkprozesse generiert – vereinfacht. Durch einfaches Umschalten eines Modultyps kann das LLM angewiesen werden, seinen Kontext mit selbst generierten Überlegungen zu füllen, wodurch die Ausgabequalität verbessert wird.

Mehrstufige Interaktionen und Agenten-Workflows

Die Architektur von DSPy, die Signatures (Systemabhängigkeiten) von Modules (Kontrollflüsse) entkoppelt, vereinfacht die Erstellung mehrstufiger Agenten-Workflows. Diese Modularität erleichtert das Design anspruchsvoller LLM-Anwendungen.

Sequenzielle Verarbeitung

Kontext-Engineering befürwortet die Zerlegung großer Probleme in kleinere Teilprobleme. Dieses Prinzip wird in der sequenziellen Verarbeitung angewendet, bei der eine Gesamtaufgabe auf mehrere spezialisierte LLM-Agenten aufgeteilt wird. Beispielsweise könnte bei der Witzerstellung ein Agent dafür verantwortlich sein, eine Witzidee (Aufbau und Pointe) aus einer Abfrage zu generieren, während ein zweiter Agent diese Idee dann zu einer vollständigen Witzerzählung ausbaut. Dieses modulare Design ermöglicht es, jeden Agenten mit den entsprechenden Fähigkeiten und Ressourcen zu konfigurieren (z.B. ein kleineres Modell für die Ideengenerierung und ein leistungsfähigeres für die endgültige Witzerstellung zu verwenden), wodurch Leistung und Kosten optimiert werden.

Iterative Verfeinerung

Iterative Verfeinerung ist ein weiteres mächtiges Muster, das es LLMs ermöglicht, ihre eigenen Ausgaben zu reflektieren und zu verbessern. Dies beinhaltet einen Feedback-Loop, bei dem ein ‘Verfeinerungs’-Modul, das als Kritiker fungiert, Feedback zur Ausgabe eines vorherigen LLM gibt, welches das initiale LLM dann nutzt, um seine Antwort iterativ zu verbessern.

Bedingte Verzweigung und Multi-Output-Systeme

Die Orchestrierung von Kontrollflüssen ist zentral für das Kontext-Engineering. Dies ermöglicht bedingte Verzweigungen und Multi-Output-Systeme, bei denen ein Agent mehrere Varianten einer Antwort generieren und dann die optimale auswählen könnte. Zum Beispiel könnte ein System mehrere Witzideen parallel generieren, ein ‘Witzrichter’-Modul verwenden, um den lustigsten zu bewerten und auszuwählen, und dann nur die ausgewählte Idee zu einem vollständigen Witz ausbauen.

Tool-Aufrufe

LLM-Anwendungen erfordern oft die Interaktion mit externen Systemen, eine Fähigkeit, die durch ‘Tool-Aufrufe’ bereitgestellt wird. Ein Tool kann jede Funktion sein, definiert durch ihre Beschreibung und Eingabedatentypen. DSPy erleichtert dies durch Module wie dspy.ReAct (Reasoning and Acting). Dieses Modul ermöglicht es einem LLM, über die Abfrage eines Benutzers nachzudenken, zu bestimmen, ob ein externes Tool (z.B. eine Nachrichtenabruffunktion) benötigt wird, die notwendigen Funktionsaufrufe und Argumente zu generieren, das Tool auszuführen und dann die Ergebnisse in seine endgültige Antwort zu integrieren. Das LLM entscheidet dynamisch, ob weitere Tools aufgerufen werden sollen oder ob der Prozess abgeschlossen werden soll, sobald genügend Informationen gesammelt wurden. Dieser Mechanismus stellt sicher, dass Agenten klar definierte Aktionen ausführen können, indem sie über einen Zyklus von Argumentation und Handlung mit externen Ressourcen interagieren.

Erweiterte Tool-Nutzung – Scratchpad und Datei-I/O

Über einfache API-Aufrufe hinaus umfasst die erweiterte Tool-Nutzung im Kontext-Engineering die Möglichkeit für LLMs, mit dem Dateisystem zu interagieren. Dies ermöglicht Agenten, komplexe, mehrstufige Aufgaben wie das Lesen, Schreiben und Suchen von Dateien oder sogar das Ausführen von Terminalbefehlen zu erledigen, wodurch sie von passiven Textgeneratoren zu aktiven Agenten innerhalb der Benutzerumgebung werden.

MCP-Server

MCP (Multi-Capability Platform)-Server stellen ein aufkommendes Paradigma für die Bereitstellung spezialisierter Tools für LLMs dar. Nach einer Client-Server-Architektur fungiert ein LLM als Client, der Aktionen von einem MCP-Server anfordert, der dann die Aufgabe ausführt und Ergebnisse zurückgibt. Dieser Ansatz ist besonders vorteilhaft für das Kontext-Engineering, da er eine präzise Deklaration von System-Prompt-Formaten, Ressourcenzugriff und sogar eingeschränkten Datenbankinteraktionen ermöglicht, wodurch die Anwendungssteuerung und -sicherheit verbessert werden.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine grundlegende Technik in der modernen LLM-Entwicklung, die darauf ausgelegt ist, externe, aktuelle und kontextrelevante Informationen in LLMs einzuspeisen. RAG-Pipelines arbeiten in zwei Phasen: einer Vorverarbeitungsphase, in der ein Datenkorpus vorbereitet und in einem abfragbaren Format gespeichert wird, und einer Inferenzphase, in der eine Benutzerabfrage die Abfrage relevanter Dokumente auslöst, die dann dem LLM zur Antwortgenerierung bereitgestellt werden. Dies ermöglicht LLM-Agenten den Zugriff auf Informationen aus verschiedenen Quellen, wodurch ihr internes Wissen durch externe Daten ergänzt wird.

Praktische Tipps für gutes RAG

Chunk-Metadaten: Für effektives RAG sollten Sie in Betracht ziehen, während der Vorverarbeitung zusätzliche Metadaten für jeden Daten-Chunk zu generieren und zu speichern, wie z.B. “Fragen, die dieser Chunk beantwortet”. Diese Metadaten können die Abrufgenauigkeit verbessern.
Abfrage-Umschreibung: Die direkte Verwendung der Rohabfrage eines Benutzers für den Abruf kann aufgrund von Formulierungsabweichungen oder mangelndem Kontext ineffizient sein. Abfrage-Umschreibungstechniken begegnen dem, indem sie die Abfrage verfeinern – Grammatik korrigieren, mit Konversationsverlauf kontextualisieren oder Schlüsselwörter hinzufügen – um besser zum Korpus zu passen. Hypothetical Document Embedding (HYDE) ist eine spezifische Form der Abfrage-Umschreibung, bei der das LLM eine hypothetische Antwort auf die Benutzerabfrage generiert, und diese hypothetische Antwort dann für den Abruf verwendet wird, was sich oft als effektiv für die Suche in antwortorientierten Datenbanken erweist.
Hybride Suche und RRF: Die Kombination von semantischer Suche (unter Verwendung von Vektor-Embeddings und Ähnlichkeitsmaßen) mit schlüsselwortbasierter Suche (wie BM25) führt oft zu überlegenen Ergebnissen; dieser Ansatz wird als hybride Suche bezeichnet. Wenn mehrere Abrufstrategien eingesetzt werden, kann Reciprocal Rank Fusion (RRF) ihre Ergebnisse effektiv zu einer einzigen, optimierten Liste kombinieren.
Multi-Hop-Retrieval: Multi-Hop-Retrieval beinhaltet das Zurückgeben anfänglich abgerufener Dokumente an das LLM, um neue, verfeinerte Abfragen zu generieren, was nachfolgende Datenbankrecherchen zur tieferen Informationsbeschaffung ermöglicht, wenn auch mit erhöhter Latenz.
Zitate: Beim Generieren von Antworten aus abgerufenen Dokumenten können LLMs aufgefordert werden, Zitate zu ihren Quellen anzugeben, was die Transparenz erhöht und es dem Modell ermöglicht, zunächst einen Plan zur Nutzung des Inhalts zu formulieren.
Gedächtnis: Für konversationelle LLM-Anwendungen ist die Verwaltung von ‘Gedächtnis’ entscheidend. Gedächtnissysteme, wie Mem0, kombinieren oft Abruf- und Tool-Aufrufmechanismen. Das LLM kann dynamisch entscheiden, Informationen zu speichern oder zu ändern, wenn neue Daten beobachtet werden, und dann relevante Erinnerungen über RAG während nachfolgender Interaktionen abrufen, um seine Antworten zu informieren.

Best Practices und Produktionsüberlegungen

Neben den Kerntechniken des Kontext-Engineerings erfordert der Einsatz von LLM-Anwendungen in der Produktion die Einhaltung mehrerer Best Practices, insbesondere in Bezug auf Bewertung und Beobachtbarkeit.

Bewertung zuerst entwerfen: Priorisieren Sie das Bewertungsdesign: Legen Sie vor der Funktionsentwicklung klare Erfolgskriterien fest. Dies leitet den Anwendungsbereich und die Optimierung. Idealerweise verwenden Sie objektive, überprüfbare Belohnungen (z.B. Validierungsdatensätze für die Klassifizierung). Wenn nicht, definieren Sie heuristische Bewertungsfunktionen (z.B. Abrufanzahl für RAG-Chunks). Menschliche Annotation ist eine Alternative. Als letztes Mittel kann ein LLM als Richter fungieren, indem es unter verschiedenen Bedingungen generierte Antworten vergleicht und rangiert.
Strukturierte Ausgaben fast überall verwenden: Bevorzugen Sie konsequent strukturierte Ausgaben gegenüber Freiformtext. Dies erhöht die Systemzuverlässigkeit, vereinfacht das Debugging und ermöglicht robuste Validierungs- und Wiederholungsmechanismen.
Für Fehler entwerfen: Antizipieren Sie Fehlerfälle während des Prompt- und Moduldesigns. Wie jede robuste Software sollten LLM-Anwendungen so gebaut sein, dass sie Fehler elegant behandeln und unerwartete Zustände minimieren.
Alles überwachen: Eine umfassende Überwachung ist unerlässlich. Tools wie die Integration von DSPy mit MLflow oder Alternativen wie Langfuse und Logfire ermöglichen die Verfolgung einzelner Prompts und Antworten, Token-Nutzung und Kosten, Modullatenz, Erfolgs-/Fehlerraten und die Modellleistung im Zeitverlauf.

Kontext-Engineering markiert eine signifikante Entwicklung vom grundlegenden Prompt-Engineering hin zur Entwicklung anspruchsvoller, modularer LLM-Anwendungen. Frameworks wie DSPy bieten die notwendigen Tools und Abstraktionen, um diese Muster systematisch anzuwenden. Da die Fähigkeiten von LLMs weiter voranschreiten, wird das Kontext-Engineering unerlässlich bleiben, um die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle in Produktionsumgebungen effektiv zu nutzen.