Trong thế giới AI, một khái niệm mới đang nổi lên và thay đổi cách chúng ta tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Đó chính là Context Engineering (Kỹ thuật Bối cảnh) – một phương pháp vượt xa khái niệm “prompt engineering” truyền thống.
Mục lục
Context Engineering Là Gì?
Theo Tobi Lütke, Context Engineering là “nghệ thuật cung cấp tất cả ngữ cảnh cần thiết để LLM có thể giải quyết công việc một cách hợp lý”. Đây không chỉ đơn thuần là một câu lệnh đơn lẻ mà là toàn bộ thông tin mô hình nhìn thấy trước khi đưa ra phản hồi.
Context trong AI bao gồm nhiều thành phần quan trọng:
- Hướng dẫn hệ thống: Các chỉ dẫn ban đầu định nghĩa hành vi của mô hình
- Yêu cầu người dùng: Câu hỏi hoặc nhiệm vụ trực tiếp từ người dùng
- Bộ nhớ ngắn hạn: Lịch sử cuộc trò chuyện hiện tại
- Bộ nhớ dài hạn: Kiến thức tích lũy từ các cuộc trò chuyện trước đó
- Thông tin bổ sung: Dữ liệu bên ngoài từ tài liệu, cơ sở dữ liệu hoặc API
- Công cụ khả dụng: Các chức năng mà mô hình có thể gọi
- Định dạng đầu ra: Cấu trúc phản hồi mong muốn
Tại Sao Context Engineering Quan Trọng?
Sự khác biệt giữa một AI tầm thường và một trợ lý ảo thông minh nằm ở chất lượng ngữ cảnh được cung cấp. Hãy xem xét ví dụ về việc lên lịch họp:
AI cơ bản chỉ nhận được yêu cầu đơn giản và đưa ra phản hồi chung chung:
“Cảm ơn tin nhắn của bạn. Ngày mai tôi rảnh. Bạn muốn họp vào giờ nào?”
Trong khi AI áp dụng Context Engineering sẽ được cung cấp:
- Lịch làm việc của bạn
- Lịch sử email với người liên hệ
- Danh bạ cá nhân
- Công cụ gửi lời mời
Kết quả là phản hồi thông minh hơn nhiều:
“Chào Jim! Ngày mai mình kín lịch rồi. Sáng thứ Năm còn trống, bạn có thể họp lúc đó không? Mình đã gửi lời mời, bạn kiểm tra nhé!”
Sự Khác Biệt Giữa Prompt Engineering Và Context Engineering
Nếu prompt engineering tập trung vào việc tạo ra các hướng dẫn hoàn hảo trong một chuỗi văn bản đơn lẻ, thì Context Engineering là một khái niệm rộng hơn nhiều:
Context Engineering là quá trình thiết kế và xây dựng các hệ thống động cung cấp thông tin và công cụ phù hợp, ở định dạng phù hợp, vào thời điểm phù hợp, để LLM có mọi thứ cần thiết hoàn thành nhiệm vụ.
Bốn đặc điểm chính của Context Engineering:
- Là một hệ thống, không phải chuỗi lệnh tĩnh
- Được tạo động, tùy chỉnh theo nhiệm vụ cụ thể
- Cung cấp đúng thông tin và công cụ vào đúng thời điểm
- Định dạng trình bày thông tin quan trọng không kém nội dung
Tương Lai Của Context Engineering
Xây dựng AI mạnh mẽ và đáng tin cậy ngày càng ít phụ thuộc vào việc tìm kiếm “câu lệnh thần thánh” hay cập nhật mô hình. Thay vào đó, chìa khóa thành công nằm ở việc kỹ thuật hóa ngữ cảnh – cung cấp đúng thông tin và công cụ, ở định dạng phù hợp, vào thời điểm thích hợp.
Đây là thách thức đa chiều đòi hỏi hiểu biết sâu về trường hợp sử dụng kinh doanh, xác định đầu ra mong muốn và cấu trúc hóa tất cả thông tin cần thiết để LLM có thể “hoàn thành nhiệm vụ” một cách hiệu quả nhất.
