The Context Engineering Guide (weaviate.io)

When you first play with a Large Language Model, it feels like magic. Then the magic stumbles, it hallucinates, forgets what you talked about five minutes ago, or confidently invents facts. That’s because a powerful model alone is not enough, and no, the fix is not another clever prompt. The real answer is *building a better system*.

This e-book is your practical guide to Context Engineering, the craft of selecting, organizing, and managing the information fed into a model during inference (that’s the “context” tokens), so the model actually behaves reliably in the real world. I’ve been on projects where a model sounded brilliant in demos but failed in production, and the difference always came down to context: what it was given, how it was stored, and how the system refreshed that information.

Here’s what you’ll get, without the fluff. First, the core concepts: retrieval, relevance, chunking, and metadata. A bit of history too, because context engineering grew out of the need to move beyond static prompts and short examples. Then you get architectural patterns that help you go from toy apps to production systems, patterns like hybrid retrieval, layered memory, and guardrails for hallucinations. Practical examples? Think a customer support assistant that pulls the right section from manuals, a legal helper that cites cases properly, or a personal workspace that remembers your last three conversations, not just one sentence.

I love that this guide doesn’t pretend context is everything, it treats it as the foundation to build on. You’ll learn actionable steps, and yes, some messy trade-offs you should expect. If you want to dig in, read the ebook here: https://weaviate.io/ebooks/the-context-engineering-guide.

Looking ahead, context-aware systems will stop surprising us, they’ll become predictable partners. That’s exciting, and totally doable if we design for context first.

Wenn ein Modell anfängt zu halluzinieren, liegt das selten am Modell allein. Oft fehlt ihm der richtige Kontext, die passende Information zur richtigen Zeit. Genau hier setzt Context Engineering an, die Kunst, die Informationen auszuwählen, zu strukturieren und zu verwalten, die während der Inferenz an ein Modell gegeben werden.

Ich habe selbst erlebt, wie eine Anwendung in der Demo glänzte, dann aber im Echtbetrieb scheiterte. Die Ursache war meist die gleiche: kein konsistenter Kontext. In der Praxis bedeutet das einfache Schritte wie sinnvolles Chunking von Dokumenten, Relevanzbewertung beim Retrieval und das Anreichern mit Metadaten. Außerdem helfen Architekturmuster, etwa hybride Retrieval-Systeme oder mehrschichtige Speicherebenen, damit das Modell nicht nur reagiert, sondern sinnvoll handelt.

Das e-Book erklärt diese Konzepte klar, mit Beispielen: ein Support-Chatbot, der gezielt Handbuchpassagen zieht, ein juristisches Tool, das Fälle korrekt referenziert, oder ein persönlicher Assistent, der sich an vergangene Gespräche erinnert. Es geht nicht um perfekte Technik, sondern um robuste Kompromisse, die in echten Produkten funktionieren.

Neugierig? Du findest das komplette Handbuch hier: https://weaviate.io/ebooks/the-context-engineering-guide. Wenn wir Kontext zuerst planen, werden KI-Systeme weniger überraschend und deutlich nützlicher. Und das macht die ganze Arbeit lohnenswert.