Building AI Systems with Context Engineering: Architecting Reliable LLM Systems with RAG, Memory Layers, and Prompt Protocols
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- Building AI Systems with Context Engineering: Architecting Reliable LLM Systems with RAG, Memory Layers, and Prompt ProtocolsAre your AI systems struggling with hallucinations, lost memory, or inconsistent tool use?Discover the cutting-edge discipline of context engineering — the missing layer in today’s LLM workflows — and learn how to build reliable, context-aware AI systems from the ground up using retrieval-augmented generation (RAG), dynamic memory, and structured prompt protocols.This practical blueprint goes beyond theory to help developers, architects, and engineers design, build, and deploy production-grade LLM pipelines that retain memory, optimize context windows, and integrate tools dynamically.What You’ll Learn Inside:Build modular context layers: prompt → memory → retrieval → tool injection Implement RAG systems with ChromaDB, Weaviate, and LangChain Engineer long- and short-term memory using vector stores and semantic summarizationCreate role-specific prompts, dynamic agent flows, and fallback routinesEvaluate LLM pipelines using AutoEval, Promptfoo, and LangSmithDeploy CI/CD pipelines for versioned prompts and context-aware agentsTroubleshoot prompt injection, token overflow, and irrelevant chunk retrievalMaster LangGraph, CrewAI, and AutoGen for multi-agent orchestrationIncludes:Fully worked code representations in PythonReal-world tools: GPT-4o, Claude 3, Qwen, Mixtral, Zep, OpenRouter, PromptLayerDeployment-ready recipes, workflow templates, and memory architecture diagramsAppendices with reusable prompt templates, YAML context blocks, and vector store setupsWhether you're building an intelligent chatbot, a scalable RAG app, or a multi-agent pipeline, this book gives you everything you need to engineer context as a first-class citizen in modern AI systems.Perfect for: LLM Developers, AI Engineers, Technical Architects, and Builders of Next-Gen AIStart building smarter AI today. Master context. Unlock reliability. Engineer intelligence.
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