arsitektur Context Engineering secara menyeluruh, meliputi pipeline, matrix pendekatan, core principles, dan metrics evaluasi.

📖 Towards Robust Context Engineering Architecture: Framework, Patterns, Principles, and Metrics for LLM-Driven Systems

📚 Abstrak

Model bahasa besar (LLM) seperti GPT dan Claude hanya dapat bekerja optimal bila didukung oleh context yang relevan, terstruktur, dan efisien. Context engineering merupakan pendekatan sistematis untuk merancang, menyaring, mengoptimalkan, dan menyampaikan konteks input kepada LLM. Artikel ini menyajikan kerangka arsitektur Context Engineering dalam bentuk pipeline lima tahap, klasifikasi strategi dalam bentuk matriks, prinsip-prinsip inti, serta metrik evaluasi yang dapat digunakan untuk membangun sistem LLM yang andal dan efisien.

---

1. 🧠 Pendahuluan

Dalam paradigma Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan agentic workflows, konteks adalah kunci. Namun, tanpa arsitektur context engineering yang tepat, sistem:

• Menjadi lambat karena context overload.

• Menghasilkan respons yang tidak akurat akibat context noise.

• Tidak skalabel karena tidak efisien dalam context cost.

---

2. 🔄 Pipeline Context Engineering

Context Engineering dilakukan dalam lima tahap utama:

1. Context Collection

• Mengambil potongan data dari dokumen, API, log pengguna, database, atau hasil retrieval.

• Bisa berupa vector search (semantic) atau keyword search (sparse).

2. Context Filtering

• Membuang informasi yang tidak relevan melalui:

  • Relevancy scoring

  • Similarity threshold

  • Temporal pruning (berdasarkan waktu)

3. Context Structuring

• Menyusun data menjadi format yang mudah dimengerti oleh LLM:

  • JSON canonicalization

  • Prompt-aware formatting (Q/A, bullets, table)

  • Field prioritization (judul > isi > meta)

4. Context Optimization

• Melakukan pre-processing untuk efisiensi token:

  • Compress redundant text

  • Chain-of-thought (CoT) summarization

  • Embedding clustering

5. Context Delivery

• Menyisipkan konteks ke dalam prompt (inline, context window, function calling).

• Menyesuaikan position encoding agar prioritas konteks tetap terjaga.

---

3. 🧮 Matriks Strategi Context Engineering

1. Basic Context Handling

• Ambil semua hasil retrieval & langsung dimasukkan ke prompt.

• Minim preprocessing.

2. Optimized Context Pattern

• Seleksi cermat berdasarkan relevansi, panjang, dan prioritas.

• Gunakan summarization dan canonicalization.

3. Expert Context Engineering

• Buat pipeline modular, termasuk chain routing, per-role context.

• Gunakan context window adaptif berdasarkan query type.

4. Over-Engineered Context

• Menggunakan banyak lapisan AI tools, reranker, dan filter berlebihan.

• Cenderung mahal dan tidak efisien.

Level	Akurasi	Biaya	Kompleksitas
Basic	🔸 Low	🟢 Rendah	🟢 Sederhana
Optimized	🟢 High	🟡 Sedang	🟡 Sedang
Expert	🟢 Tinggi	🔴 Tinggi	🔴 Kompleks
Over-engineer	🔴 Tidak stabil	🔴 Tinggi	🔴 Overhead

---

4. 🧭 Core Principles dalam Context Engineering

Prinsip	Deskripsi
Context Relevance	Hanya konteks yang terkait langsung dengan query yang harus digunakan.
Context Hierarchy	Prioritaskan konteks berdasar jenis dan sumber: misalnya, judul > isi > meta.
Context Density	Rasio informasi relevan per token harus tinggi (hindari redundansi).
Context Adaptation	Sistem harus mampu memilih konteks berdasarkan tipe pertanyaan.
Context Validation	Evaluasi konteks apakah valid, update, tidak bertentangan.

---

5. 📏 Context Engineering Metrics

Metrik	Definisi
Context Efficiency	Jumlah informasi relevan per token (bit/token).
Response Quality	Skor kualitas jawaban LLM dengan/ tanpa konteks (misalnya BLEU, ROUGE).
Processing Speed	Latency total dalam milidetik untuk proses collect → filter → generate.
Context Utilization	Persentase bagian konteks yang benar-benar digunakan dalam jawaban.
Cost Efficiency	Jumlah token × harga LLM ÷ jumlah jawaban valid.

Idealnya, sistem context engineering mampu menjaga context length < 3K tokens dengan utilization > 70%.

---

6. 📌 Studi Kasus

Studi Kasus: Enterprise Legal Document QA Bot

• Problem: terlalu banyak dokumen hukum (legal brief).

• Solusi:

  • Gunakan retrieval + context filtering via embedding + date prioritization.

  • Strukturkan isi dalam format Q&A canonical.

  • Delivery via reranked summarization.

• Hasil:

  • 2x peningkatan akurasi.

  • 43% penghematan token.

  • Context utilization naik ke 78%.

---

7. 🏁 Kesimpulan

Arsitektur context engineering adalah komponen vital dalam RAG dan sistem berbasis LLM. Dengan membangun pipeline modular, mengadopsi prinsip-prinsip rekayasa konteks, serta mengukur keberhasilan dengan metrik kontekstual, kita dapat membangun sistem AI yang lebih relevan, hemat biaya, dan siap produksi.

---

📚 Referensi

1. Lewis et al. (2020). Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP. NeurIPS.

2. OpenAI (2024). Best Practices for Prompt Engineering & Context Handling.

3. LlamaIndex & LangChain Documentation (2024).

4. Yao et al. (2022). ReAct: Reasoning and Acting with Language Models.

5. RAG++ Engineering Patterns (2023). HuggingFace Research.