TL;DR: Context-engineering para LLMs é desafiador devido a limitações na atenção do modelo, levando à perda de informações importantes e degradação do desempenho. Técnicas como sumarização conversacional, RAG e extração de entidades são usadas para otimizar o contexto. O futuro da área foca em melhorar a performance dos LLMs em diálogos, reduzindo latência e aumentando a precisão.

Takeaways:

• LLMs têm dificuldade em manter informações no meio de contextos longos (“lost in the middle”).
• Ruídos e informações irrelevantes no contexto podem prejudicar a performance dos LLMs.
• Contextos longos aumentam o custo computacional e a latência.
• Sumarização conversacional, RAG e extração de entidades são técnicas eficazes para otimizar o contexto.
• O desenvolvimento futuro de arquiteturas de memória promete melhorar a performance dos LLMs em diálogos.

Desafios e Boas Práticas em Context-Engineering para LLMs

Introdução

A engenharia de contexto para LLMs consiste em gerenciar e fornecer informações históricas da conversa de forma que o modelo possa responder com precisão e coerência, sem sobrecarregar sua “context window”. Essa prática é desafiadora devido às limitações inerentes aos mecanismos de atenção dos LLMs, que conseguem processar somente um número limitado de tokens de maneira eficaz. Dessa forma, utilizar todo o histórico de uma conversação pode levar à perda de informações importantes e à degradação do desempenho do modelo.

O problema central reside na forma não linear com que os LLMs distribuem sua atenção ao longo do contexto. Pesquisas demonstram que os modelos tendem a recordar melhor os dados posicionados no início e no fim do texto, enquanto informações localizadas no meio são frequentemente negligenciadas. Esse padrão, que forma uma curva em “U”, pode resultar em falhas como o esquecimento de preferências cruciais do usuário mencionadas durante a conversa.

Por conta dessas limitações, desenvolvem-se técnicas avançadas com o intuito de mitigar os impactos negativos de fornecer demasiada informação. Estratégias como a sumarização conversacional, o Retrieval-Augmented Generation (RAG) e a extração de entidades são empregadas para aprimorar a eficiência do contexto fornecido aos LLMs. O presente artigo abordará, de forma didática, os principais desafios e boas práticas relacionados a essa área, exemplificando com citações e casos práticos.

Problema do “Lost in the Middle”

LLMs apresentam uma tendência a se lembrar melhor de informações situadas no início e no fim do contexto, enquanto dados posicionados no meio da sequência podem ser esquecidos. Esse fenômeno, conhecido como o problema do “lost in the middle”, afeta a integridade das conversas longas, podendo ocasionar a omissão de detalhes importantes, como preferências expressas pelo usuário. Assim, a eficácia do modelo se torna comprometida quando informações vitais não estão nas posições de maior atenção.

A curva de desempenho dos LLMs demonstra que a atuação do mecanismo de atenção não é uniforme ao longo da mensagem. Ao privilegiar as extremidades, o modelo deixa de captar dados interpostos em conversas extensas, o que gera interpretações parciais do contexto. Essa lacuna pode resultar, por exemplo, em respostas que desconsideram pontos intermediários relevantes para o diálogo.

Conforme observado por Liu et al. (2023), temos:

“We find that performance is often highest when relevant information is at the beginning or end of the context, and significantly degrades when models must access relevant information in the middle of long contexts.”
Esse depoimento enfatiza que a organização posicional das informações é crucial para manter a qualidade das respostas dos LLMs.

Introdução de Ruído e Distração

Conversas extensas frequentemente contêm trechos irrelevantes ou paralelos que atuam como ruído, confundindo o foco do LLM. Informações como pequenos diálogos paralelos ou correções de mal-entendidos podem diluir a relevância do conteúdo necessário para a consulta atual. Dessa forma, o excesso de dados irrelevantes interfere na capacidade do modelo de identificar os elementos críticos para a resposta.

A presença de ruídos na entrada do modelo pode levar à “Contextual Distraction Vulnerability”, onde a performance do LLM é prejudicada por informações desconexas e não relacionadas à tarefa principal. Esse cenário faz com que o sistema se distraia, muitas vezes resultando em saídas fora do tópico ou respostas imprecisas. A gestão adequada do contexto, portanto, é imperativa para eliminar esses elementos indesejados.

Li et al. (2025) descrevem o impacto dessa distração ao afirmar:

“We discover that LLMs are susceptible to contextual distraction, where irrelevant contexts in the input significantly impair their performance on downstream tasks.”
A citação demonstra a necessidade de técnicas que filtrem e focalizem o histórico para evitar a interferência de informações desnecessárias.

Contextual Drift e Misinterpretation

Ao longo da conversa, o contexto pode evoluir e se tornar desatualizado, fazendo com que o modelo se fixe em informações que já não são pertinentes. Esse fenômeno, conhecido como contextual drift, dificulta a interpretação correta do diálogo, especialmente quando o LLM precisa revisitar dados passados que perderam a relevância com o tempo. A consequência é uma tendência ao equívoco na associação entre informações desatualizadas e o cenário atual.

A má interpretação pode ser ainda piorada quando o modelo recebe um histórico muito extenso, incluindo dados que introduzem “hard negatives” — trechos que são semanticamente relacionados, mas não corretos. Em sistemas baseados em Retrieval-Augmented Generation (RAG), simplesmente aumentar o contexto não garante melhorias na performance; ao contrário, pode confundir o modelo. Tal situação evidencia a necessidade de um tratamento especializado para manter a coerência do diálogo.

Shah et al. (2024) ressaltam esse problema:

“…merely extending the context length for RAG does not guarantee performance improvements, and in some cases, it may even degrade performance. This is because longer contexts can introduce more noise and hard-to-distinguish ‘negative’ documents, making it difficult for the LLM to focus on the ‘positive’ documents that contain the answer.”
Esta observação reflete como a expansão desordenada do contexto pode comprometer a clareza e a fidelidade das respostas dos LLMs.

Aumento do Custo Computacional e Latência

O processamento de contextos longos em LLMs demanda um investimento computacional elevado, pois o mecanismo de atenção possui complexidade quadrática em relação ao tamanho da sequência. Essa característica faz com que aumentar a quantidade de tokens analisados resulte em um consumo significativamente maior de recursos. Em consequência, o tempo de resposta pode se tornar insatisfatório para aplicações que requerem agilidade na interação.

Esse aumento no custo computacional impacta diretamente a experiência do usuário, pois a latência elevada torna as interações mais lentas e menos fluidas. Em muitos casos, para contornar esse problema, os desenvolvedores optam por utilizar modelos menores ou menos complexos, o que pode comprometer a qualidade das respostas fornecidas. Portanto, otimizar o uso da “context window” é essencial para manter um equilíbrio entre desempenho e eficiência.

Zhou et al. (2025) apontam a dificuldade relacionada ao processamento intenso de contextos longos:

“Standard attention mechanisms in LLMs exhibit quadratic computational scaling with sequence length, making long-context processing resource-intensive and slow.”
Essa evidência destaca a importância da engenharia de contexto para reduzir a sobrecarga e melhorar a performance dos sistemas de diálogo.

Conversational Summarization: Resumos concisos reduzem a carga

A técnica de sumarização conversacional consiste em condensar a conversa em um resumo que capta os pontos-chave do diálogo. Ao invés de fornecer o histórico completo e verbatim, um processo separado cria um resumo conciso que destila o essencial da interação. Essa estratégia reduz drasticamente o número de tokens a serem processados, aliviando a carga computacional.

Além de diminuir o volume de dados, a sumarização atua como um filtro eficaz, eliminando ruídos e partes irrelevantes da conversa. Dessa maneira, o modelo opera com uma “context window” mais limpa e focada, o que contribui para melhores resultados na compreensão e na geração de respostas. Essa abordagem é especialmente útil para mitigar o problema do “lost in the middle”, garantindo que as informações críticas sejam mantidas.

Como exemplificado por fontes técnicas, temos:

“CONVERSATIONAL SUMMARIZATION: Instead of providing the full, verbatim history, a separate process summarizes the conversation as it progresses. This summary acts as a filter by removing extraneous information and focusing on the core points of dialogue.”
A citação, atribuída a autor desconhecido, reforça a eficácia dessa técnica na otimização dos processos de context-engineering.

Retrieval-Augmented Generation (RAG): Banco de dados pesquisável de conversas

O método de Retrieval-Augmented Generation (RAG) transforma cada turno da conversa em um vetor embedding armazenado em um banco de dados vetorial. Essa abordagem permite que apenas os trechos mais relevantes sejam recuperados e inseridos na “context window”, em vez de submeter o histórico completo ao modelo. Assim, o contexto fornecido permanece compacto e altamente direcionado.

Em um sistema RAG, a consulta do usuário é transformada em um vetor embedding que é utilizado para realizar buscas por similaridade no banco de dados. Essa operação seleciona as partes essenciais da conversação que, combinadas com a mensagem atual, compõem um contexto relevante e livre de ruídos excessivos. Dessa forma, o uso de RAG contribui para reduzir o custo computacional e melhorar a precisão das respostas.

Como descrito em fontes especializadas, observa-se:

“RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION (RAG): This technique transforms each conversational turn into a vector embedding that is stored in a vector database. On receiving a new query, the system retrieves the most relevant excerpts from the conversation to assemble a focused context window.”
Essa abordagem, atribuída a autor desconhecido, evidencia os benefícios de tratar o histórico como um banco de dados pesquisável para otimizar a memória dos LLMs.

Entity and Preference Extraction: Rastreamento de dados estruturados

A extração de entidades e preferências envolve identificar informações-chave da conversa e organizá-las em um formato estruturado. Esse método permite que detalhes cruciais, como as preferências dos usuários, sejam explicitamente rastreados e aproveitados em turnos subsequentes do diálogo. Com isso, o LLM recebe instruções claras sobre pontos importantes, evitando inconsistências e drift contextual.

Ao converter informações relevantes em dados estruturados, é possível garantir uma memória mais confiável e concisa. O LLM ou um modelo de NLP complementar escaneia a conversa para extrair entidades como nomes, números de pedido ou preferências pessoais, organizando esses dados em formatos como JSON ou tabelas. Essa abordagem fortalece a consistência do diálogo e permite respostas mais precisas e personalizadas.

Como exemplo prático, considere o seguinte formato:

{"user_id": "123", "preferences": {"shirt_size": "Large", "color": "blue"}, "last_order_id": "XYZ-987"}

Além disso, sistemas avançados combinam essa técnica com abordagens como RAG e sumarização para formar módulos de memória híbridos, capazes de montar contextos altamente precisos conforme a necessidade do diálogo.

Conclusão

A análise dos desafios enfrentados em context-engineering para LLMs demonstra que fornecer o histórico completo de conversas pode degradar o desempenho devido a problemas como a perda de informações no meio do contexto, a introdução de ruído, a deriva contextual e o alto custo computacional. Cada um desses aspectos pode comprometer a relevância e a precisão das respostas fornecidas pelos modelos de linguagem.

As técnicas avançadas, tais como a sumarização conversacional, o Retrieval-Augmented Generation (RAG) e a extração de entidades, permitem mitigar os problemas explicados ao otimizar a forma como o contexto é estruturado e apresentado aos LLMs. A combinação dessas abordagens possibilita a criação de sistemas de memória mais sofisticados e adaptáveis, capazes de manter o foco nas informações essenciais.

O desenvolvimento futuro de arquiteturas de memória e a integração inteligente das diferentes técnicas apontam para uma melhora significativa na performance dos LLMs em aplicações de diálogo. Tais avanços prometem reduzir a latência, aumentar a precisão das respostas e promover experiências de usuário mais naturais e eficientes.

Referências Bibliográficas

• Fonte: Liu, N. F., Lin, K., Hewitt, J., Paranjape, A., Bevilacqua, M., Petroni, F., & Liang, P. (2023). “Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts”. Disponível em: safari-reader://dr-arsanjani.medium.com/?source=post_page—byline–8e4b5252f94f—————————————
• Fonte: Li, X., Liu, C., Yang, Y., Zhang, Y., & Dong, Y. (2025). “Breaking Focus: Contextual Distraction Curse in Large Language Models”. Disponível em: Não disponível.
• Fonte: Zhang, C., Liu, Z., Niu, B., & Zhang, Y. (2025). “Focus Directions Make Your Language Models Pay More Attention to Relevant Contexts”. Disponível em: Não disponível.
• Fonte: Shah, S., Gupta, N., Soni, S., Feizi, S., & Arora, C. (2024). “Long-Context LLMs Meet RAG: Overcoming Challenges for Long Inputs in RAG”. Disponível em: Não disponível.
• Fonte: Zhou, Y., Hu, W., Wang, C., & Zhang, Q. (2025). “InftyThink: Breaking the Length Limits of Long-Context Reasoning in Large Language Models”. Disponível em: Não disponível.