Context7 je open-source nástroj zaměřený na správu kontextu pro LLM aplikace. Řeší problém, kdy model potřebuje pracovat s větším množstvím informací, než kolik se vejde do jeho context window. Místo ručního skládání promptů nabízí systematičtější způsob, jak relevantní data vybírat a posílat modelu.
Za projektem stojí tým kolem Upstash, který se zaměřuje na infrastrukturu pro serverless aplikace. Context7 zapadá do jejich ekosystému nástrojů pro práci s daty a AI, ale funguje i samostatně jako open-source knihovna.
Nástroj se používá hlavně v aplikacích, kde model pracuje s externími daty. Typicky jde o chat nad dokumenty, knowledge base nebo AI asistenty napojené na firemní data. Cílem je zajistit, aby model dostával jen relevantní kontext a neztrácel tokeny na zbytečných informacích.
Princip vychází z rozdělení dat na menší části a jejich následného výběru podle relevance. Context7 pracuje s indexací a retrievalem podobně jako RAG přístup. Při každém dotazu vybere jen ty části dat, které dávají smysl pro aktuální prompt, a ty pak pošle modelu.
Důležitá je i kontrola nad tím, jak se kontext skládá. Vývojář může ovlivnit, jak se jednotlivé části kombinují, kolik jich jde do promptu nebo jak se řadí podle relevance. Díky tomu se dá lépe ladit chování aplikace bez zásahu do samotného modelu.
Zdroje:
