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[KP] बड़े भाषा मॉडल (LLM) के लिए मंशा (intent) निर्दिष्ट करने की एक भाषा है, जिसमें मॉडल कंपाइलर की भूमिका निभाता है। यह अनुशासन अध्ययन करता है कि रूसी में आवश्यकताएँ कैसे लिखी जाएँ, ताकि मॉडल का परिणाम पूर्वानुमेय और उत्पादन के लिए उपयुक्त हो।
प्रोग्रामिंग भाषाएँ अमूर्तता (abstraction) के उच्च स्तर की ओर विकसित हुईं। मशीन कोड मशीन का वर्णन करता था, असेंबली निर्देशों का, और उच्च-स्तरीय भाषाएँ तर्क का। हर चरण पर डेवलपर ने यह बताना छोड़ दिया कि कोई क्रिया कैसे करनी है, और यह बताना शुरू किया कि परिणाम कैसा होना चाहिए। निर्देशों में अनुवाद की ज़िम्मेदारी एक नई परत ने ली: असेंबलर, कंपाइलर, इंटरप्रेटर।
आगे की प्रगति रुकी हुई थी: ऐसा कोई निष्पादक नहीं था जो कार्य के विवरण को उसके मूल रूप में समझ सके। कंपाइलर औपचारिक नियम लागू करता है, अर्थ नहीं समझता।
बड़े भाषा मॉडल (LLM) ऐसा निष्पादक देते हैं जो प्राकृतिक भाषा में दिए गए कार्य को समझता है। यदि कार्य के विवरण को प्रोग्राम माना जाए, तो प्राकृतिक भाषा प्रोग्रामिंग भाषा बन जाती है।
इस दृष्टिकोण में कंपाइलर मॉडल है, पार्सर संदर्भ (context) है, टाइप सिस्टम लेखक द्वारा दी गई बाधाएँ हैं, और डिबगर परिणाम की जाँच है।
मशीन कोड का सिंटैक्स स्वचालित रूप से जाँचा जाता है: त्रुटि होने पर बिल्ड रुक जाता है। प्राकृतिक भाषा में ऐसी जाँच नहीं होती। वह किसी भी रूप को स्वीकार करती है और हमेशा विश्वसनीय लगने वाला उत्तर देती है, इसलिए चुपचाप अर्थ बिगाड़ सकती है। रूसी में यह प्रभाव अधिक है: शब्द-क्रम की स्वतंत्रता, बहुअर्थकता, समरूप शब्द (जो लिखे और बोले एक जैसे जाते हैं पर अर्थ अलग रखते हैं) और क्रिया का पक्ष (aspect)।
नए स्तर की भाषा उसी तरह डिज़ाइन की जाती है जैसे पिछले स्तरों का सिंटैक्स। लेखक पार्सर की भूमिका निभाता है: वह भूमिका, संदर्भ, अपरिवर्तनीय शर्तें, बाधाएँ और परिणाम का प्रारूप तय करता है। जो स्पष्ट रूप से नहीं कहा गया, मॉडल स्वयं भर देता है।
"संदर्भात्मक" नाम उस सिद्धांत को दर्शाता है कि अर्थ किसी एक वाक्य से नहीं, पूरे परिवेश से तय होता है। संदर्भ टाइप सिस्टम की भूमिका निभाता है।
[KP] सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग और कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान के संधि-बिंदु पर एक अनुप्रयुक्त अनुशासन है। इसके विषय में शामिल हैं:
[KP] प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग नहीं है। प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग एक बार के उत्तर के लिए शब्द-चयन करती है। [KP] ऐसा परिवेश डिज़ाइन करता है जिसमें परिणाम पूर्वानुमेय और दोहराने योग्य हो।
यह अनुशासन अनुभवी इंजीनियरों और प्रोडक्ट मैनेजरों के लिए है। [KP] की मदद से वे प्रोग्रामिंग कौशल के बिना AI एजेंटों के समूह के लिए आवश्यकताएँ लिख सकते हैं। इस अनुशासन की संरचना उत्पाद-स्तर पर पूर्वानुमेय परिणाम देती है।