Context Engineering

Context Engineering ist die nächste Stufe des KI-Prompt-Designs. Während Prompt Engineering sich auf die Formulierung einzelner Anfragen konzentriert, orchestriert Context Engineering ganze Systeme, die dynamisch den optimalen Kontext für jede Aufgabe bereitstellen.Data Science Dojo (2025) bezeichnet es als "die neue Grundlage für moderne KI-Systemdesigns".

1. Was ist Context Engineering?

Context Engineering ist die Disziplin des Designs und Aufbaus dynamischer Systeme, die zur richtigen Zeit die richtigen Informationen und Tools im richtigen Format bereitstellen. Sahoo et al. (2025) zeigen in ihrer systematischen Übersicht, dass es einem LLM alles gibt, was es braucht, um eine Aufgabe zu erfüllen.

1.1 Definition und Abgrenzung

Context Engineering vs. Prompt Engineering

Prompt Engineering: Was du innerhalb des Kontext-Fensters tust

Context Engineering: Wie du entscheidest, was das Fenster füllt

"Context Engineering ist die Kunst, den gesamten Kontext bereitzustellen, damit die Aufgabe plausibel vom LLM lösbar wird." - Tobi Lutke

Schulhoff et al. (2024) identifizierten 58 verschiedene Prompting-Techniken, die die Grundlage für Context Engineering bilden.

Aspekt	Prompt Engineering	Context Engineering	Anwendungsfall
Fokus	Einzelne Anfragen optimieren	Ganze Systeme orchestrieren	Context für komplexe Workflows
Zeitrahmen	One-off Interactions	Sitzungsübergreifende Konsistenz	Langfristige KI-Assistenten
Datenquellen	Statische Prompts	Dynamische Kontextquellen	RAG, Wissensdatenbanken
Komplexität	Mittlere Komplexität	Hohe Systemkomplexität	Enterprise-KI-Systeme
Ziel	Bessere Antworten	Konsistente Performance	Skalierbare KI-Lösungen

2. Die Context-Pyramide

Erfolgreiche Context Engineering nutzt ein dreischichtiges Framework:

2.1 Schicht 1: Foundational Context

Statische Wissensbasis

Die Grundlage bilden Model Training (Grundwissen aus dem Trainingsset), System Prompts (dauerhafte Verhaltensregeln), Domain Knowledge (branchenspezifische Expertise) und Grundregeln für Sicherheit und Compliance.

2.2 Schicht 2: Dynamic Context

Adaptive Information

Diese Schicht umfasst Retrieved Documents (RAG-basierte Wissensdatenbank), Real-time Data (aktuelle Marktdaten, News, APIs), User History (frühere Interaktionen und Präferenzen) sowie Contextual Memory für sitzungsübergreifende Informationen.

2.3 Schicht 3: Interaction Layer

Runtime-Optimierung

Die oberste Schicht beinhaltet den Current Prompt (aktuelle Benutzeranfrage), den Conversation Flow (Gesprächsverlauf), Tool Results (Ausgaben von APIs und Funktionen) und Feedback Loops für kontinuierliche Anpassung.

3. Die 4 Kernkompetenzen des Context Engineering

3.1 Writing Context

Effektive Kontexterstellung erfordert strukturierte und präzise Informationsaufbereitung:

CONTEXT TEMPLATE:

# DOMAIN EXPERTISE
Du bist ein erfahrener [ROLLE] mit [JAHRE] Jahren Erfahrung in [BEREICH].

# AKTUELLE SITUATION
Aktueller Kontext: [DYNAMISCHE DATEN]
Relevante Historien: [VERGANGENE INTERAKTIONEN]
Benutzer-Präferenzen: [PERSONALISIERUNG]

# VERFÜGBARE TOOLS
- [TOOL 1]: [BESCHREIBUNG]
- [TOOL 2]: [BESCHREIBUNG]
- [TOOL 3]: [BESCHREIBUNG]

# QUALITÄTSKRITERIEN
- [KRITERIUM 1]
- [KRITERIUM 2]
- [KRITERIUM 3]

# AKTUELLE AUFGABE
[SPEZIFISCHE ANFRAGE]

3.2 Selecting Context

Intelligente Kontextauswahl basierend auf Relevanz, Aktualität und Benutzerbedürfnissen:

Selektionstyp	Kriterien	Beispiel	Priorität
Relevanz-basiert	Semantische Ähnlichkeit	Ähnliche Dokumente, verwandte Themen	Hoch
Zeitbasiert	Aktualität der Information	Neueste Daten, aktuelle Events	Sehr hoch
Nutzer-spezifisch	Persönliche Präferenzen	Individuelle Historie, Vorlieben	Mittel
Aufgaben-spezifisch	Task-Relevanz	Spezialisierte Tools, Domain-Wissen	Hoch
Vertrauensbasiert	Quellenqualität	Autorisierte Quellen, vertrauenswürdige APIs	Kritisch

3.3 Compressing Context

Effiziente Kontextkompression für optimale Token-Nutzung:

COMPRESSION STRATEGIES:

# HIERARCHICAL SUMMARIZATION
Level 1: Key Facts (100 tokens)
Level 2: Detailed Analysis (500 tokens)  
Level 3: Full Context (2000 tokens)

# ADAPTIVE COMPRESSION
def compress_context(context, max_tokens, priority_level):
    if priority_level == "high":
        return extract_key_facts(context, max_tokens * 0.8)
    elif priority_level == "medium":
        return create_summary(context, max_tokens * 0.6)
    else:
        return truncate_context(context, max_tokens * 0.4)

# SEMANTIC COMPRESSION
- Entferne redundante Informationen
- Behält semantische Kernaussagen
- Priorisiert actionable Insights

3.4 Isolating Context

Kontextisolation für Sicherheit und Präzision:

ISOLATION TECHNIQUES:

# NAMESPACE ISOLATION
[INTERNAL_CONTEXT]
Vertrauliche Unternehmensdaten
Interne Prozesse und Richtlinien
[/INTERNAL_CONTEXT]

[EXTERNAL_CONTEXT]
Öffentliche Informationen
Allgemeine Wissensbasis
[/EXTERNAL_CONTEXT]

# SECURITY BOUNDARIES
- Sensitive Daten: Zugriff nur mit Autorisierung
- Public Data: Frei verfügbar
- Personal Data: Nur für spezifischen Benutzer

# CONTEXT SANDBOXING
def isolate_context(context, security_level):
    if security_level == "restricted":
        return sanitize_sensitive_data(context)
    elif security_level == "internal":
        return apply_company_filters(context)
    else:
        return context

4. RAG-Integration: Retrieval-Augmented Generation

Context Engineering erreicht sein volles Potenzial durch intelligente RAG-Systeme. Mohammed et al. (2024) präsentieren eine umfassende Studie, die die Evolution von RAG von den Grundkonzepten bis zum aktuellen Stand der Technik nachzeichnet.

4.1 RAG-Architektur 2025

RAG PIPELINE:

1. QUERY PROCESSING
   - Intent Recognition
   - Query Expansion
   - Semantic Analysis

2. RETRIEVAL OPTIMIZATION
   - Vector Search
   - Semantic Ranking
   - Multi-modal Retrieval

3. CONTEXT AUGMENTATION
   - Retrieved Content + User Query
   - Prompt Engineering
   - Context Validation

4. GENERATION & VALIDATION
   - LLM Response Generation
   - Fact Checking
   - Confidence Scoring

4.2 Advanced RAG-Techniken

Self-RAG

Asai et al. (2023) entwickelten selbstüberwachende RAG-Systeme mit integrierter Qualitätskontrolle:

SELF-RAG WORKFLOW:

def self_rag_process(query, knowledge_base):
    # 1. Retrieve relevant documents
    documents = retrieve_documents(query, knowledge_base)
    
    # 2. Assess retrieval quality
    if assess_retrieval_quality(documents, query) < threshold:
        documents = re_rank_and_retrieve(query, knowledge_base)
    
    # 3. Generate response
    response = generate_response(query, documents)
    
    # 4. Self-critique
    if self_critique(response, query, documents) < quality_threshold:
        return refine_response(response, query, documents)
    
    return response

Long-RAG

Cheng et al. (2025) in ihrer Umfrage zu wissensorientierten RAG-Systemen zeigen Optimierungen für lange Dokumente und komplexe Kontexte:

LONG-RAG IMPLEMENTATION:

# Traditional RAG: Small chunks (100-500 tokens)
traditional_chunks = split_document(doc, chunk_size=500)

# Long-RAG: Section-based retrieval
long_rag_sections = split_by_sections(doc, preserve_context=True)

# Benefits:
- Improved context preservation
- Better semantic coherence  
- Reduced information fragmentation
- Lower computational overhead

Graph-RAG

Huang et al. (2024) beschreiben in "RAG and Beyond" Wissensgraphen für strukturierte Kontextbereitstellung:

GRAPH-RAG STRUCTURE:

# Knowledge Graph Construction
entities = extract_entities(documents)
relationships = identify_relationships(entities)
graph = build_knowledge_graph(entities, relationships)

# Contextual Retrieval
def graph_retrieval(query, graph):
    # Find relevant entities
    relevant_entities = semantic_search(query, graph.entities)
    
    # Traverse relationships
    context_subgraph = expand_context(relevant_entities, graph)
    
    # Generate structured context
    return format_graph_context(context_subgraph)

5. Praktische Anwendungen

5.1 Healthcare Context Engineering

MEDICAL CONTEXT SYSTEM:

# Multi-layered Context
patient_context = {
    "medical_history": retrieve_patient_history(patient_id),
    "current_symptoms": extract_symptoms(current_consultation),
    "drug_interactions": check_drug_database(current_medications),
    "recent_research": search_medical_literature(symptoms, timeframe="2025"),
    "clinical_guidelines": get_treatment_guidelines(diagnosis)
}

# Contextual Prompt
medical_prompt = f"""
Du bist ein erfahrener Arzt mit Zugang zu aktuellen medizinischen Daten.

PATIENT KONTEXT:
{patient_context["medical_history"]}

AKTUELLE SYMPTOME:
{patient_context["current_symptoms"]}

MEDIKATIONSCHECK:
{patient_context["drug_interactions"]}

AKTUELLE FORSCHUNG:
{patient_context["recent_research"]}

Erstelle eine strukturierte Diagnose und Behandlungsempfehlung.
"""

# Safety Constraints
safety_rules = [
    "Keine definitiven Diagnosen ohne ärztliche Überprüfung",
    "Verweis an Spezialisten bei kritischen Fällen",
    "Aktuelle Behandlungsrichtlinien beachten"
]

5.2 Financial Services Context

FINANCIAL CONTEXT SYSTEM:

# Real-time Market Context
financial_context = {
    "market_data": get_realtime_market_data(),
    "economic_indicators": fetch_economic_indicators(),
    "earnings_reports": search_earnings_transcripts(company, quarter),
    "regulatory_changes": monitor_regulatory_updates(),
    "sentiment_analysis": analyze_market_sentiment()
}

# Dynamic Risk Assessment
def assess_investment_risk(portfolio, market_context):
    risk_factors = []
    
    # Market volatility
    if market_context["vix_level"] > 30:
        risk_factors.append("High market volatility detected")
    
    # Sector-specific risks
    sector_risks = analyze_sector_risks(portfolio.sectors)
    risk_factors.extend(sector_risks)
    
    # Regulatory impact
    regulatory_risks = assess_regulatory_impact(portfolio.holdings)
    risk_factors.extend(regulatory_risks)
    
    return format_risk_assessment(risk_factors)

5.3 Enterprise Knowledge Management

ENTERPRISE CONTEXT SYSTEM:

# Corporate Knowledge Base
enterprise_context = {
    "company_policies": search_policy_documents(query),
    "project_history": retrieve_project_data(team, timeframe),
    "technical_docs": search_technical_documentation(keywords),
    "team_expertise": map_team_capabilities(department),
    "compliance_requirements": get_compliance_rules(region, industry)
}

# Contextual Engineering Assistant
def create_engineering_context(user_query, user_role):
    context = {
        "base_context": get_role_based_context(user_role),
        "project_context": get_current_project_context(user_role),
        "technical_context": retrieve_technical_specs(user_query),
        "historical_context": get_similar_past_solutions(user_query)
    }
    
    return compile_context(context, max_tokens=4000)

6. Optimierungsstrategien

6.1 Pre-Retrieval Optimization

Technik	Beschreibung	Anwendung	Performance-Gain
Query Expansion	Erweitere Suchanfragen mit Synonymen	Bessere Trefferquote	+25%
Semantic Chunking	Inhaltlich sinnvolle Aufteilung	Kontexterhalt	+30%
Metadata Enrichment	Anreicherung mit Metadaten	Präzisere Suche	+40%
Hierarchical Indexing	Mehrstufige Indexstrukturen	Skalierbarkeit	+50%
Domain Alignment	Domänenspezifische Optimierung	Fachspezifische Suche	+60%

6.2 Context Window Management

CONTEXT WINDOW OPTIMIZATION:

# Adaptive Context Sizing
def optimize_context_window(query, available_context, model_limit):
    # Prioritize context by relevance
    prioritized_context = rank_context_by_relevance(query, available_context)
    
    # Adaptive compression
    optimized_context = []
    remaining_tokens = model_limit - len(tokenize(query))
    
    for context_piece in prioritized_context:
        if len(tokenize(context_piece)) <= remaining_tokens:
            optimized_context.append(context_piece)
            remaining_tokens -= len(tokenize(context_piece))
        else:
            # Compress if important
            if context_piece.importance > 0.8:
                compressed = compress_context(context_piece, remaining_tokens)
                optimized_context.append(compressed)
                break
    
    return optimized_context

# Token Budget Management
class TokenBudgetManager:
    def __init__(self, model_limit=128000):
        self.model_limit = model_limit
        self.system_prompt_tokens = 0
        self.context_tokens = 0
        self.query_tokens = 0
        
    def allocate_tokens(self, system_prompt, context, query):
        # Reserve tokens for response
        response_buffer = 2000
        available_tokens = self.model_limit - response_buffer
        
        # Allocate in order of priority
        self.system_prompt_tokens = min(len(tokenize(system_prompt)), available_tokens * 0.1)
        self.query_tokens = min(len(tokenize(query)), available_tokens * 0.2)
        self.context_tokens = available_tokens - self.system_prompt_tokens - self.query_tokens
        
        return self.optimize_context_allocation(context, self.context_tokens)

7. Performance Monitoring

7.1 Context Quality Metrics

Metrik	Beschreibung	Messmethode	Zielwert
Context Relevance	Wie relevant ist der Kontext für die Anfrage?	Semantic Similarity Score	>0.8
Information Freshness	Aktualität der Kontextinformationen	Timestamp-basierte Bewertung	<24h
Context Completeness	Vollständigkeit der bereitgestellten Informationen	Coverage Analysis	>90%
Retrieval Precision	Genauigkeit der Informationsextraktion	Precision@K	>0.85
Context Coherence	Logische Konsistenz der Kontextinformationen	Coherence Score	>0.75
Response Quality	Qualität der finalen Antwort	Human/LLM Evaluation	>4.5/5

7.2 Monitoring Dashboard

MONITORING IMPLEMENTATION:

# Context Engineering Dashboard
class ContextMonitoringDashboard:
    def __init__(self):
        self.metrics = {
            "context_retrieval_time": [],
            "context_quality_scores": [],
            "user_satisfaction": [],
            "system_performance": []
        }
    
    def track_context_quality(self, context, query, response):
        quality_score = self.calculate_quality_score(context, query, response)
        self.metrics["context_quality_scores"].append(quality_score)
        
        return {
            "relevance": quality_score.relevance,
            "completeness": quality_score.completeness,
            "coherence": quality_score.coherence,
            "freshness": quality_score.freshness
        }
    
    def generate_performance_report(self):
        return {
            "avg_context_quality": np.mean(self.metrics["context_quality_scores"]),
            "avg_retrieval_time": np.mean(self.metrics["context_retrieval_time"]),
            "user_satisfaction": np.mean(self.metrics["user_satisfaction"]),
            "system_uptime": self.calculate_uptime(),
            "recommendations": self.generate_recommendations()
        }

8. Zukunftstrends 2025+

8.1 Hybrid KI-Architekturen

Die Zukunft liegt in der Kombination verschiedener KI-Techniken: Pre-trained Knowledge (Grundwissen aus dem Training), Fine-tuned Adaptation (domänenspezifische Anpassungen), Real-time Retrieval (aktuelle Informationen) und Reinforcement Learning für kontinuierliche Verbesserung.

8.2 Multimodal Context Engineering

Li et al. (2025) zeigen in ihrer Umfrage zu "Retrieval Augmented Generation and Understanding in Vision" die Integration verschiedener Datentypen in einem kohärenten Kontext:

MULTIMODAL CONTEXT:

# Integrated Context System
multimodal_context = {
    "text": retrieve_relevant_documents(query),
    "images": search_visual_content(query),
    "audio": transcribe_audio_content(audio_files),
    "video": extract_video_insights(video_files),
    "structured_data": query_databases(query),
    "real_time_feeds": monitor_live_streams(keywords)
}

# Context Fusion
def fuse_multimodal_context(multimodal_context, query):
    # Weighted combination based on relevance
    weights = calculate_modality_weights(query)
    
    fused_context = ""
    for modality, content in multimodal_context.items():
        if weights[modality] > 0.3:  # Threshold for inclusion
            processed_content = process_modality(content, modality)
            fused_context += f"\n{modality.upper()} CONTEXT:\n{processed_content}"
    
    return fused_context

8.3 Autonomous Context Systems

Ehtesham et al. (2025) beschreiben in ihrer Umfrage zu "Agentic RAG" selbstlernende Kontextsysteme der nächsten Generation, diePredictive Context (Vorhersage benötigter Informationen), Self-Optimizing(automatische Systemoptimierung), Adaptive Retrieval (lernende Suchstrategien) und Context Reasoning (intelligente Kontextverknüpfung) umfassen.