Контекстна інженерія ШІ: що це таке і як вона покращує точність ШІ

Оскільки LLM стають потужнішими, підказки більше не залишаються складною частиною. Контекст стає обмеженням. 

Контекстна інженерія — це надання правильної інформації у правильному форматі для LLM (моделей великих мов). 

Що ускладнює контекстну інженерію? 

Вам потрібно продумати кожен рівень стеку, щоб захопити контекст і зробити його доступним. Якщо ви надішлете занадто мало контексту, LLM не знатимуть, що робити. Якщо ви надішлете забагато контексту, у вас закінчаться токени. То як знайти баланс?

Нижче ми поділимося всім, що вам потрібно знати про контекстну інженерію. 

Що таке контекстна інженерія ШІ?

Контекстна інженерія ШІ – це процес проектування та оптимізації інструкцій і відповідного контексту для LLM, а також передових моделей ШІ та мультимодальних моделей для ефективного виконання їхніх завдань. 

Це виходить за рамки оперативного написання. Контекстна інженерія визначає:

• Яка інформація виявляється
• Звідки береться (пам’ять, інструменти, бази даних, документи)
• Як це відформатовано (схеми, зведення, обмеження)
• Коли його вводять у цикл міркувань моделі

🌟 Мета : оптимізувати інформацію, яку ви надаєте у контекстному вікні LLM, та відфільтрувати зайву інформацію. 

Як контекст покращує реакції ШІ? 

Без контексту, LLM передбачає найбільш статистично ймовірне продовження тексту. З іншого боку, хороша контекстна інженерія покращує результати шляхом:

• Закріплення міркувань : модель ґрунтує свої відповіді на відомих фактах, а не на статистичних припущеннях.
• Зменшення галюцинацій : Чіткі обмеження та відповідні дані звужують простір рішень
• Покращення узгодженості : Подібні вхідні дані дають подібні вихідні дані, оскільки форма контексту є стабільною.
• Зниження вартості та затримки : цільовий контекст перевершує вивантаження цілих документів або історій

Підсумовуючи словами Тобі Лютке , генерального директора Shopify: 

Мені дуже подобається термін «контекстна інженерія» порівняно з терміном «швидка інженерія». Він краще описує ключову навичку: мистецтво забезпечення всього контексту для того, щоб завдання було правдоподібно розв’язуваним за допомогою LLM.

Роль контекстної інженерії в робочих процесах на основі штучного інтелекту 

У робочих процесах на основі штучного інтелекту LLM не є окремими інструментами. Вони працюють всередині систем, які вже мають дані, правила та стан.

Контекстна інженерія дозволяє моделі зрозуміти, на якому етапі робочого процесу вона знаходиться та що їй дозволено робити далі .

Коли модель знає про поточний стан, минулі дії та відсутні вхідні дані , вона може рекомендувати або виконувати правильний наступний крок замість того, щоб генерувати загальні поради.

Це також означає чітке надання бізнес-логіки, такої як правила затвердження, обмеження відповідності та шляхи ескалації. Коли вони є частиною контексту, рішення ШІ залишаються узгодженими з операційною реальністю.

Зрештою, контекстна інженерія дозволяє реалізувати багатоетапні та агентні робочі процеси, забезпечуючи чітку передачу стану та рішень на кожному кроці. 

Це запобігає накопиченню помилок у міру масштабування робочих процесів, тим самим підвищуючи ефективність контексту. 

👀 Чи знаєте ви? 95% впроваджень GenAI на підприємствах зазнають невдачі не тому, що моделі слабкі, а тому, що організації не інтегрують ШІ в реальні робочі процеси.

Універсальні інструменти штучного інтелекту, такі як ChatGPT, добре працюють для окремих користувачів, але дають збій у великих масштабах, оскільки вони не навчаються на системному контексті, бізнес-правилах або еволюції стану. Іншими словами, більшість збоїв штучного інтелекту – це збої інтеграції та контексту, а не збої моделі.

Як працює контекстна інженерія?

Контекстна інженерія працює шляхом поступового формування інформації, перш ніж вона потрапить до моделі.  

Анатомія контекстно-інженерної системи включає:

• 𝗨𝘀𝗲𝗿 i𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 : Налаштування, історія та дані персоналізації
• T𝗼𝗼𝗹 u𝘀𝗲: API, калькулятори, пошукові системи — все, що потрібно для роботи магістра права.
• 𝗥𝗔𝗚 c𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁 : Отримана інформація з векторних баз даних, таких як Weaviate
• 𝗨𝘀𝗲𝗿 i𝗻𝗽𝘂𝘁: Фактичний запит або завдання, яке потрібно виконати
• Процес мислення та ланцюжок прийняття рішень у програмі LLM
• 𝗖𝗵𝗮𝘁 h𝗶𝘀𝘁𝗼𝗿𝘆 , що забезпечують безперервність

⭐ Читай: Який ШІ кращий для вас: OpenAI чи DeepSeek?

Переваги контекстної інженерії в системах штучного інтелекту

Ось чому вам потрібна контекстна інженерія під час створення ШІ-застосунків: 

Точніші результати

Надання контексту, що стосується прийняття рішень, зменшує неоднозначність. Модель обґрунтовує це в рамках відомих фактів, обмежень та станів, а не покладається на ймовірнісні припущення.

Стабільна поведінка у великих масштабах

Стабільні контекстні структури створюють повторювані результати. Подібні вхідні дані призводять до подібних рішень, що є важливим для виробничих робочих процесів.

Зменшення вартості та затримки

Цільовий, стиснутий контекст дозволяє уникнути втрати токенів. Системи реагують швидше, без повторного завантаження повних історій чи документів.

Безпечніша автоматизація

Контекст кодує бізнес-правила та дозволи. Це дозволяє ШІ діяти, не порушуючи політик та не запускаючи ризикованих дій.

Кращі багатоетапні робочі процеси

Чиста передача контексту зберігає стан між кроками. Помилки не накопичуються, коли робочі процеси стають складнішими або агентними.

Легше налагодження та ітерація

Структурований контекст робить помилки видимими. Ви можете відстежити помилки до відсутніх, застарілих або неправильно ранжованих вхідних даних, замість того, щоб звинувачувати модель.

Більш активне впровадження в підприємствах

Системи штучного інтелекту, які враховують контекст робочого процесу, здаються надійними — це критична різниця між пілотними проектами та інструментами для впровадження в масштабах усього підприємства.  

👀 Чи знаєте ви? Контекстно-залежний ШІ безпосередньо впливає на продуктивність. Дослідження Boston Consulting Group показало, що лише комунікаційні команди можуть повернути собі 26–36% свого часу сьогодні завдяки генеративному ШІ, а завдяки переробленим робочим процесам та агентним системам, які розуміють контекст, підвищення продуктивності може зрости до 50%.

Контекстна інженерія штучного інтелекту проти оперативної інженерії

Швидка інженерія: Попросіть ChatGPT написати електронний лист з оголошенням про нову функцію. Ви пишете інструкції для одного завдання. 

Контекстна інженерія: Ви створюєте бота для обслуговування клієнтів. Він повинен запам’ятовувати попередні заявки, отримувати доступ до даних облікових записів користувачів та зберігати історію розмов. 

Як пояснив дослідник штучного інтелекту Андрій Карпатий : 

Люди асоціюють підказки з короткими описами завдань, які ви б дали LLM-додатку у своєму повсякденному використанні. У кожному промисловому LLM-додатку контекстна інженерія — це тонке мистецтво та наука заповнення контекстного вікна саме потрібною інформацією для наступного кроку.

Підхід	На чому зосереджена увага	Найкраще використовувати для
Оперативне проектування	Інструкції зі створення та вихідні формати для моделі	Одноразові завдання, створення контенту, результати у певному форматі
Контекстна інженерія	Надання моделі відповідних даних, стану та обмежень	Розмовний ШІ, інструменти аналізу документів, помічники з кодування
Обидва разом	Поєднання чітких інструкцій з контекстом системного рівня	Виробничі програми штучного інтелекту, які потребують стабільної та надійної роботи

Контекстна інженерія проти оперативної інженерії 

Більшість застосунків використовують комбінацію інженерії підказок та контекстної інженерії. Вам все одно потрібні добре написані підказки у вашій системі контекстної інженерії. 

Різниця полягає в тому, що ці підказки працюють з ретельно керованою довідковою інформацією. Вам не потрібно починати щоразу. 

Застосування контекстної інженерії ШІ

Ключові сфери, де вже впроваджується контекстна інженерія ШІ, це 👇

Автоматизація служби підтримки клієнтів та служби підтримки

Більшість чат-ботів сприймають кожне повідомлення як нове, змушуючи користувачів повторювати його знову і знову. 

Завдяки контекстній інженерії ШІ може звертатися до історії користувачів, попередніх взаємодій, записів про покупки та документації до продукту. Завдяки цьому він реагує як член команди, який вже знає проблему. 

📌 Приклад із реального світу: команда підтримки Coda обробляє технічні питання щодо продукту, які потребують розуміння попередніх повідомлень та звернення до документації продукту. Для масштабування підтримки вони використовують Intercom Fin. Fin читає документацію та попередні розмови перед відповіддю, допомагаючи автономно вирішувати 50–70% питань клієнтів, зберігаючи при цьому високий рівень CSAT.

Помічники з написання текстів та продуктивності на робочому місці на основі штучного інтелекту

Інструменти для написання текстів на основі штучного інтелекту мають цінність лише тоді, коли вони розуміють, над чим ви працюєте, чому це важливо та що вже існує . Без цього контексту вони заощаджують час на написанні чернеток, але все одно вимагають значного переписування та ручного вирівнювання.

Саме тут штучний інтелект, розроблений за допомогою контекстної інженерії, змінює результати. Завдяки впровадженню штучного інтелекту в стан завдання, документи, минулі рішення та командні домовленості, помічники з написання текстів переходять від генерації шаблонних текстів до підтримки з урахуванням робочого процесу.

Аналітика продажів та CRM 

Робочі процеси збуту охоплюють електронні листи, зустрічі, CRM та електронні таблиці. Без контексту штучний інтелект не може зрозуміти імпульс угоди чи наміри покупця. 

Контекстна інженерія надає штучному інтелекту видимість розмов з покупцями, часових рамок, тону комунікації та минулої взаємодії. Це допомагає виявляти аналітичні дані, зупинені угоди та пропонувати правильні наступні дії.

📌 Приклад із реального світу: власна команда з продажу Microsoft використовує Copilot for Sales, який отримує контекст з Outlook, дзвінків Teams, оновлень CRM та нотаток, щоб виявляти правильні висновки та складати чернетки подальших дій. Внутрішні команди побачили 20% збільшення виграних угод та 9,4% зростання доходу на продавця , що демонструє, як контекстно-орієнтований штучний інтелект підвищує продуктивність.

Асистенти зі штучного інтелекту в охороні здоров’я та клінічній практиці 

Медичні рішення ґрунтуються на історії хвороби пацієнта, лабораторних звітах, рецептах та лікарських записках, але ця інформація часто зберігається в непов’язаних системах. Це призводить до того, що лікарі втрачають багато часу на повторне введення даних і ризикують пропустити важливі деталі. Іноді вони витрачають майже 40% свого часу на адміністративну роботу. 

Контекстна інженерія зі штучним інтелектом пов’язує ці точки даних. Вона допомагає клініцистам точними зведеннями, складати чернетки документації, виділяти відповідний анамнез та виявляти потенційні ризики або наступні кроки.

📌 Приклад із реального світу: Atrium Health використовує Nuance DAX Copilot, розроблений у партнерстві з Microsoft, для автоматичного документування клінічних візитів, використовуючи попередні записи та розмови в режимі реального часу. В результаті клініцисти заощаджували 30–40 хвилин на день на документуванні , тоді як дослідження, проведене серед 12 медичних спеціальностей, показало вищу ефективність та задоволеність медичних працівників без шкоди для безпеки пацієнтів.

Помічники з кадрів та рекрутингу 

Рішення щодо рекрутингу залежать від контексту, такого як навички, відгуки про співбесіди, відповідність ролі та дані про попередні найми. Контекстна інженерія на основі штучного інтелекту дозволяє аналізувати резюме, описи вакансій, стенограми співбесід та історичні закономірності, щоб швидше виявляти сильні збіги.

📌 Приклад з реального світу: Корпоративні команди Micron використовують Eightfold AI, платформу аналізу талантів, яка аналізує резюме, вимоги до посад, внутрішні кар’єрні шляхи та попередні результати найму, щоб прогнозувати відповідність кандидатів роботі. Платформа оцінює кандидатів на основі навичок та потенціалу. Результат? Розширення їхнього портфеля талантів та наймання восьми додаткових кандидатів на місяць за допомогою стрункої команди з підбору персоналу.

Інструменти та платформи, що підтримують контекстну інженерію

Які інструменти допомагають вам впроваджувати контекстну інженерію у великих масштабах? 

1. LangChain (найкраще програмно збирати контекст) 

LangChain — це фреймворк оркестрації з відкритим кодом для побудови систем штучного інтелекту, де контекст має бути зібраний, оновлений та маршрутизований програмно. 

Інструмент агента штучного інтелекту допомагає розробникам пов’язувати LLM з інструментами, джерелами даних, пам’яттю та логікою керування, а не покладатися на статичні підказки. 

Core LangChain обробляє ланцюжки та пошук, тоді як LangGraph забезпечує станоподібні робочі процеси на основі графів для складних багатоетапних міркувань. 

DeepAgents базується на цьому фундаменті для підтримки тривало працюючих, автономних агентів з плануванням, субагентами та постійним контекстом. 

Разом ці компоненти роблять LangChain рівнем керування для контекстної інженерії, вирішуючи, коли контекст отримується, як він розвивається та куди він проходить через агентні робочі процеси.

Найкращі характеристики LangChain

• Моніторинг виконання за допомогою інструментів спостереження для відстеження викликів моделей, затримки, помилок та потоку контексту від початку до кінця для налагодження та аналізу продуктивності
• Систематично оцінюйте поведінку моделі за допомогою вбудованих фреймворків тестування, які вимірюють правильність, порівнюють результати та перевіряють зміни за еталонними показниками.
• Розгортайте робочі процеси в масштабі за допомогою керованих середовищ, які підтримують керування версіями, контроль розгортання та готове до виробництва виконання ланцюгів і агентів

Обмеження LangChain 

• Інструмент має круту криву навчання для початківців, а документація, яка оновлюється кожні кілька днів, робить його непосильним. 

Ціноутворення LangChain 

• Розробник: Безкоштовно 
• Додатково : $39/користувач/місяць 
• Підприємство: Індивідуальне ціноутворення 

Рейтинги та відгуки про LangChain 

• G2: 4.7/5, (30+ відгуків) 
• Capterra: Недостатньо оцінок та відгуків 

2. OpenAI API (контекстний AI API забезпечує структурований контекст, виклик інструментів та елементи керування на системному рівні)

API OpenAI — це універсальний інтерфейс для доступу до передових генеративних моделей штучного інтелекту , які забезпечують роботу широкого спектру програм. 

Розробники використовують його для інтеграції розуміння та генерації мови в продукти. Він також підтримує підсумовування, переклад, допомогу з кодом та міркування.

API підтримує чат, вбудовування, виклик функцій, модерацію та мультимодальні вхідні дані, що дозволяє структуровану взаємодію з моделями. OpenAI добре підходить для швидкого прототипування, оскільки він обробляє автентифікацію, масштабування та керування версіями. 

Простота використання пояснюється тим, як API абстрагує складну поведінку моделі в прості та надійні кінцеві точки.

Найкращі функції OpenAI API 

• Генеруйте контекстно-залежні виходи для тексту, коду та мультимодальних вхідних даних для завдань та міркувань природною мовою
• Створюйте розширені вбудовані елементи для посилення робочих процесів семантичного пошуку, кластеризації та векторного пошуку.
• Викликайте функції та інструменти за допомогою структурованих викликів, які дозволяють моделям взаємодіяти із зовнішніми системами та сервісами

Обмеження API OpenAI 

• Немає власної довготривалої пам’яті. API за замовчуванням не зберігає стан.

Ціни на API OpenAI 

GPT-5.2 Pro

• Вхід: $21.00 / 1 млн токенів
• Кешований ввід: недоступний
• Вихід: $168.00 / 1 млн токенів

Рейтинги та огляди API OpenAI 

• G2: Недостатньо відгуків 
• Capterra: Недостатньо відгуків 

3. LlamaIndex (найкраща система для генерації доповнень пошуку) 

LlamaIndex — це фреймворк даних з відкритим кодом, розроблений для того, щоб зробити зовнішні дані доступними та придатними для використання у великих мовних моделях. 

Він надає конектори, індекси та інтерфейси запитів, які перетворюють структуровані та неструктуровані дані на представлення, які LLM можуть ефективно обмірковувати. 

Ви можете створювати RAG-системи без глибокої користувацької інфраструктури. Це абстрагує пошук, векторизацію та ранжування відповідності.

Його зазвичай використовують для таких випадків, як семантичний пошук, підсумовування та відповіді на запитання, що ґрунтуються на реальних даних.

Найкращі характеристики LlamaIndex 

• Індексуйте різнорідні джерела даних у структури з можливістю пошуку, до яких LLM може ефективно запитувати дані.
• Стратегічне отримання контексту за допомогою векторного пошуку та планування запитів для точного введення доказів
• Стисніть та узагальніть контекст, щоб міркування були ефективними та релевантними

Ціноутворення LlamaIndex 

• Безкоштовно 
• Стартовий: $50/місяць 
• Професійний: $500/місяць
• Підприємство : Індивідуальне ціноутворення 

Рейтинги та відгуки LlamaIndex 

• G2: Недостатньо відгуків 
• Capterra: Недостатньо відгуків 

Уніфікований контекст покращує роботу ШІ 

Точність ШІ порушується там, де контекст фрагментується між інструментами, робочими процесами та людьми. Коли інформація розпорошена, моделі змушені здогадуватися.

Для тих, хто прагне глибше освоїти технології штучного інтелекту та інтегрувати їх у власне життя і бізнес, Академія CGPT пропонує широкий вибір навчальних програм і курсів. Вони допоможуть не лише опанувати інструменти, як-от ChatGPT, а й розкрити потенціал штучного інтелекту для максимального покращення продуктивності та розвитку.

Розпочніть свій шлях до продуктивності вже сьогодні разом з Академією CGPT!

Приєднуйтесь до навчальних програм від AcademyCGPT.

Щоб отримати докладні статті про штучний інтелект, відвідайте наш блог, який ми створюємо з любов’ю до технологій, людей та їхніх потреб.