S rostoucí výkonností LLM již není obtížnou částí zadávání příkazů. Omezením se stává kontext.
Kontextové inženýrství přináší správné informace ve správném formátu do LLM (velkých jazykových modelů).
Co činí kontextové inženýrství tak obtížným?
Musíte navrhnout každou vrstvu stacku tak, aby zachytila kontext a zpřístupnila jej. Pokud odešlete příliš málo kontextu, LLM nebudou vědět, co mají dělat. Pokud odešlete příliš mnoho kontextu, dojdou vám tokeny. Jak tedy najít rovnováhu?
Níže sdílíme vše, co potřebujete vědět o kontextovém inženýrství.
Co je kontextové inženýrství AI?
Kontextové inženýrství AI je proces navrhování a optimalizace pokynů a relevantního kontextu pro LLM a pokročilé AI a multimodální modely, aby mohly efektivně plnit své úkoly.
Jde to nad rámec psaní promptů. Kontextové inženýrství určuje:
- Jaké informace se zobrazují
- Odkud pochází (paměť, nástroje, databáze, dokumenty)
- Jak je formátován (schémata, shrnutí, omezení)
- Kdy se vloží do smyčky uvažování modelu
🌟 Účel: Optimalizovat informace, které poskytujete v kontextovém okně LLM, a odfiltrovat rušivé informace.
Jak kontext zlepšuje reakce AI?
Bez kontextu LLM předpovídá statisticky nejpravděpodobnější pokračování textu. Na druhou stranu dobré kontextové inženýrství zlepšuje výstupy tím, že:
- Zakotvené uvažování: Model zakládá své odpovědi na známých faktech namísto statistických odhadech.
- Snížení halucinací: Jasná omezení a relevantní data zužují prostor pro řešení.
- Zlepšení konzistence: Podobné vstupy vedou k podobným výstupům, protože tvar kontextu je stabilní.
- Snížení nákladů a latence: Cílený kontext je lepší než vyhazování celých dokumentů nebo historií.
Shrňme to slovy Tobiho Lutkeho, generálního ředitele Shopify:
Termín „kontextové inženýrství“ se mi líbí mnohem víc než „promptové inženýrství“. Lépe vystihuje základní dovednost: umění poskytnout veškerý kontext pro úkol, aby jej LLM mohlo věrohodně vyřešit.
Termín „kontextové inženýrství“ se mi líbí mnohem víc než „promptové inženýrství“. Lépe vystihuje základní dovednost: umění poskytnout veškerý kontext pro úkol, aby jej LLM mohl věrohodně vyřešit.
Role kontextového inženýrství v pracovních postupech řízených umělou inteligencí
V pracovních postupech řízených umělou inteligencí nejsou LLM samostatnými nástroji. Fungují uvnitř systémů, které již mají data, pravidla a stav.
Kontextové inženýrství umožňuje modelu pochopit, kde se nachází v pracovním postupu a co smí dělat dál.
Když model zná aktuální stav, minulé akce a chybějící vstupy, může doporučit nebo provést správný další krok namísto generování obecných rad.
To také znamená explicitně poskytnout obchodní logiku, jako jsou pravidla schvalování, omezení související s dodržováním předpisů a eskalační cesty. Pokud jsou tyto prvky součástí kontextu, rozhodnutí AI zůstávají v souladu s provozní realitou.
Kontextové inženýrství nakonec umožňuje vícestupňové a agentické pracovní postupy tím, že zajišťuje čisté předávání stavu a rozhodnutí v každém kroku.
Tím se zabrání kumulaci chyb při škálování pracovních postupů, čímž se zlepší efektivita kontextu.
👀 Věděli jste? 95 % implementací GenAI v podnicích selhává, a to ne proto, že by modely byly slabé, ale proto, že organizace nedokážou integrovat AI do reálných pracovních postupů.
Obecné nástroje AI, jako je ChatGPT, fungují dobře pro jednotlivce, ale selhávají ve velkém měřítku, protože se neučí z kontextu systému, obchodních pravidel nebo měnícího se stavu. Jinými slovy, většina selhání AI jsou selhání integrace a kontextu, nikoli selhání modelu.
📮ClickUp Insight: 62 % našich respondentů se spoléhá na konverzační AI nástroje, jako jsou ChatGPT a Claude. Jejich známé rozhraní chatbotu a všestranné schopnosti – generovat obsah, analyzovat data a další – mohou být důvodem, proč jsou tak populární v různých rolích a odvětvích. Pokud však uživatel musí pokaždé přepnout na jinou kartu, aby položil AI otázku, související náklady na přepínání a změnu kontextu se časem sčítají. S ClickUp Brain tomu tak není. Je přímo ve vašem pracovním prostoru, ví, na čem pracujete, rozumí jednoduchým textovým pokynům a poskytuje vám odpovědi, které jsou vysoce relevantní pro vaše úkoly! Zkušejte dvojnásobné zvýšení produktivity s ClickUp!
Jak funguje kontextové inženýrství?
Kontextové inženýrství funguje tak, že postupně formuje informace, než se dostanou do modelu.
Anatomie systému založeného na kontextovém inženýrství zahrnuje:
- 𝗨𝘀𝗲𝗿 i𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: Preference, historie a personalizační data
- T𝗼𝗼𝗹 u𝘀𝗲: API, kalkulačky, vyhledávače – cokoli LLM potřebuje k provedení úkolu.
- 𝗥𝗔𝗚 c𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁: Informace získané z vektorových databází, jako je Weaviate.
- 𝗨𝘀𝗲𝗿 i𝗻𝗽𝘂𝘁: Skutečný dotaz nebo úkol, který je třeba vyřešit
- 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁 r𝗲𝗮𝘀𝗼𝗻𝗶𝗻𝗴: Myšlenkový proces a rozhodovací řetězec LLM
- 𝗖𝗵𝗮𝘁 h𝗶𝘀𝘁𝗼𝗿𝘆: Předchozí interakce, které zajišťují kontinuitu
Výhody kontextového inženýrství v systémech umělé inteligence
Zde je důvod, proč při vytváření aplikací AI potřebujete kontextové inženýrství:
Přesnější výstupy
Poskytnutí kontextu relevantního pro rozhodování snižuje nejednoznačnost. Model uvažuje na základě známých faktů, omezení a stavů, místo aby se spoléhal na pravděpodobnostní odhady.
Konzistentní chování v měřítku
Stabilní kontextové struktury produkují opakovatelné výstupy. Podobné vstupy vedou k podobným rozhodnutím, což je pro produkční pracovní postupy zásadní.
Snížené náklady a latence
Cílený, komprimovaný kontext zabraňuje plýtvání tokeny. Systémy reagují rychleji, aniž by musely opakovaně načítat celou historii nebo dokumenty.
Bezpečnější automatizace
Kontext kóduje obchodní pravidla a oprávnění. To umožňuje AI jednat bez porušení zásad nebo spuštění rizikových akcí.
Lepší vícestupňové pracovní postupy
Čisté předávání kontextu zachovává stav napříč jednotlivými kroky. Chyby se nesčítají, i když se pracovní postupy stávají složitějšími nebo agentickými.
Snadnější ladění a iterace
Strukturovaný kontext zviditelňuje chyby. Můžete vysledovat chyby až k chybějícím, zastaralým nebo nesprávně ohodnoceným vstupům, místo abyste vinili model.
Silnější přijetí v podnikové sféře
AI systémy, které respektují kontext pracovního postupu, působí spolehlivě – to je zásadní rozdíl mezi pilotními projekty a nástroji pro celopodnikové nasazení.
📚 Číst více: Jak využít AI s přístupem k datům v reálném čase
👀 Věděli jste? Kontextově orientovaná AI má přímý vliv na produktivitu. Studie Boston Consulting Group zjistila, že samotné komunikační týmy mohou díky generativní AI ušetřit 26–36 % svého času a díky přepracovaným pracovním postupům a agentním systémům, které rozumějí kontextu, může nárůst produktivity dosáhnout až 50 %.
AI kontextové inženýrství vs. promptové inženýrství
Prompt engineering: Požádejte ChatGPT, aby napsal e-mail s oznámením o nové funkci. Píšete pokyny pro jeden úkol.
Kontextové inženýrství: Vytváříte bota pro zákaznický servis. Musí si pamatovat předchozí tikety, mít přístup k detailům uživatelského účtu a uchovávat historii konverzací.
Jak vysvětluje výzkumník v oblasti umělé inteligence Andrej Karpathy:
Lidé si pod pojmem „prompt“ představují krátké popisy úkolů, které zadáváte LLM v každodenním používání. V každé průmyslové aplikaci LLM je kontextové inženýrství jemným uměním a vědou, jak vyplnit kontextové okno těmi správnými informacemi pro další krok.
Lidé si pod pojmem „prompt“ představují krátké popisy úkolů, které zadáváte LLM v každodenním používání. V každé průmyslové aplikaci LLM je kontextové inženýrství jemným uměním a vědou, jak vyplnit kontextové okno těmi správnými informacemi pro další krok.
+1 pro „kontextové inženýrství“ oproti „prompt inženýrství“.
Lidé si pod pojmem „prompt“ představují krátké popisy úkolů, které zadáváte LLM v každodenním používání. Ve všech průmyslových LLM aplikacích je kontextové inženýrství jemným uměním a vědou vyplňování kontextového okna… https://t.co/Ne65F6vFcf
— Andrej Karpathy (@karpathy) 25. června 2025
+1 pro „kontextové inženýrství“ oproti „prompt inženýrství“.
Lidé si pod pojmem „prompt“ představují krátké popisy úkolů, které zadáváte LLM v každodenním používání. Ve všech průmyslových LLM aplikacích je kontextové inženýrství jemným uměním a vědou vyplňování kontextového okna… https://t.co/Ne65F6vFcf
— Andrej Karpathy (@karpathy) 25. června 2025
| Přístup | Na co se zaměřuje | Nejvhodnější použití |
| Prompt engineering | Vytváření pokynů a výstupních formátů pro model | Jednorázové úkoly, generování obsahu, výstupy specifické pro daný formát |
| Kontextové inženýrství | Poskytování relevantních dat, stavu a omezení modelu | Konverzační AI, nástroje pro analýzu dokumentů, asistenti pro kódování |
| Obojí dohromady | Kombinace jasných pokynů s kontextem na úrovni systému | Produkční aplikace AI, které vyžadují konzistentní a spolehlivý výkon |
Většina aplikací používá kombinaci prompt engineeringu a kontextového inženýrství. Ve svém systému kontextového inženýrství stále potřebujete dobře napsané prompty.
Rozdíl spočívá v tom, že tyto výzvy pracují s pečlivě spravovanými informacemi o pozadí. Nemusíte začínat pokaždé od začátku.
📮 ClickUp Insight: Více než polovina respondentů denně píše do tří nebo více nástrojů a bojuje s „ rozpadem AI ” a roztříštěnými pracovními postupy.
I když se to může zdát produktivní a rušné, váš kontext se prostě ztrácí v různých aplikacích, nemluvě o energii, kterou vás stojí psaní. Brain MAX vše spojuje: stačí jednou promluvit a vaše aktualizace, úkoly a poznámky se dostanou přesně tam, kam patří, do ClickUp. Už žádné přepínání, žádný chaos – jen plynulá, centralizovaná produktivita.
Aplikace kontextového inženýrství AI
Klíčové oblasti, kde se již implementuje kontextové inženýrství AI, jsou 👇
Automatizace zákaznické podpory a helpdesku
Většina chatbotů považuje každou zprávu za novou, což nutí uživatele opakovat se znovu a znovu.
Díky kontextovému inženýrství může AI čerpat z historie uživatele, předchozích interakcí, záznamů o nákupech a dokumentace k produktům. Díky tomu reaguje jako kolega, který již daný problém zná.
📌 Příklad z praxe: Tým podpory společnosti Coda řeší technické dotazy týkající se produktů, které vyžadují porozumění předchozím zprávám a nahlédnutí do dokumentace k produktu. K rozšíření podpory používají Intercom Fin. Fin před odpovědí přečte dokumentaci a předchozí konverzace, což pomáhá autonomně vyřešit 50–70 % dotazů zákazníků při zachování vysoké úrovně spokojenosti zákazníků (CSAT).
AI asistenti pro psaní a produktivitu na pracovišti
Nástroje pro psaní s využitím umělé inteligence přinášejí hodnotu pouze tehdy, když rozumí tomu, na čem pracujete, proč je to důležité a co již existuje. Bez tohoto kontextu sice ušetří čas při psaní návrhu, ale stále vyžadují rozsáhlé přepisy a ruční úpravy.
Právě v tomto bodě mění kontextové inženýrství AI výsledky. Díky zakotvení AI v stavu úkolů, dokumentech, minulých rozhodnutích a týmových konvencích se asistenti psaní posouvají od generování obecných textů k podpoře s ohledem na pracovní postupy.
📌 Příklad z praxe: ClickUp Brain, nativní AI ClickUp, aplikuje kontextové inženýrství na úrovni pracovního prostoru. Namísto toho, aby žádal uživatele o vložení pozadí do výzev, čerpá kontext přímo z úkolů, dokumentů, komentářů, priorit a časových os.
Klíčovou schopností je kontextové rozhodování. Vyhodnocuje probíhající projekty spolu s kapacitou týmu a minulými výsledky, aby odhalilo praktické poznatky.
Brain dokáže nejprve detekovat přetížení, zpoždění a úzká místa. Kromě shrnutí problému také doporučuje konkrétní úpravy – v podobě přerozdělení úkolů, aktualizace časových harmonogramů a přerozdělení priorit.
Protože jsou tato rozhodnutí založena na kontextu živého pracovního prostoru, je výstup okamžitě použitelný. Není třeba znovu uvádět pozadí, vysvětlovat priority nebo ručně přizpůsobovat doporučení realitě.
Týmy používající ClickUp Brain hlásí 2,26krát vyšší míru plné integrace a nejnižší skóre frustrace z AI (27,1 %).
Prodejní a CRM inteligence
Prodejní procesy zahrnují e-maily, schůzky, CRM a tabulky. Bez kontextu nemůže AI pochopit dynamiku obchodu ani záměr kupujícího.
Kontextové inženýrství poskytuje AI přehled o konverzacích kupujících, časových osách, tónu komunikace a minulých interakcích. To pomáhá odhalit poznatky, detekovat zastavené obchody a navrhnout správný další krok.
📌 Příklad z praxe: Prodejní tým společnosti Microsoft používá Copilot for Sales, který čerpá kontext z Outlooku, hovorů v Teams, aktualizací CRM a poznámek, aby získal správné informace a navrhl následné kroky. Interní týmy zaznamenaly 20% nárůst uzavřených obchodů a 9,4% nárůst tržeb na prodejce, což ukazuje, jak kontextově řízená AI zvyšuje výkon.
Asistenti v oblasti zdravotnictví a klinické AI
Lékařská rozhodnutí se opírají o anamnézu pacienta, laboratorní zprávy, recepty a poznámky lékaře, ale tyto informace jsou často uloženy v nesouvislých systémech. To vede k tomu, že lékaři ztrácejí spoustu času opakovaným zadáváním dat a riskují, že přehlédnou důležité detaily. Někdy tráví téměř 40 % svého času administrativní prací.
AI kontextové inženýrství propojuje tyto datové body. Podporuje klinické lékaře přesnými souhrny, návrhy dokumentace, zdůrazňuje relevantní historii a odhaluje potenciální rizika nebo další kroky.
📌 Příklad z praxe: Společnost Atrium Health používá Nuance DAX Copilot, vyvinutý ve spolupráci s Microsoftem, k automatickému dokumentování klinických návštěv pomocí předchozích záznamů a konverzací v reálném čase. Výsledkem je, že lékaři ušetří 30–40 minut denně na dokumentaci, zatímco studie zahrnující 12 lékařských oborů uvádí vyšší efektivitu a spokojenost poskytovatelů bez ohrožení bezpečnosti pacientů.
Asistenti pro HR a nábor zaměstnanců
Rozhodnutí o přijetí závisí na kontextu, jako jsou dovednosti, zpětná vazba z pohovoru, vhodnost role a údaje o předchozích přijetích. Kontextové inženýrství AI vám umožňuje analyzovat životopisy, popisy pracovních pozic, přepisy pohovorů a historické vzorce, abyste mohli rychleji identifikovat vhodné kandidáty.
📌 Příklad z praxe: Týmy společnosti Micron používají platformu Eightfold AI, která analyzuje životopisy, požadavky na pozice, interní kariérní cesty a výsledky předchozích náborů, aby předpověděla vhodnost uchazečů pro danou pozici. Platforma hodnotí uchazeče na základě jejich dovedností a potenciálu. Výsledek? Rozšíření talentové základny a přijetí osmi dalších uchazečů měsíčně s malým náborovým týmem.
Nástroje a platformy podporující kontextové inženýrství
Které nástroje vám pomohou implementovat kontextové inženýrství ve velkém měřítku?
1. LangChain (nejlepší způsob, jak sestavit kontext programově)
LangChain je open-source framework pro budování AI systémů, kde je nutné kontext programově sestavovat, aktualizovat a směrovat.
Nástroj AI agent pomáhá vývojářům propojit LLM s nástroji, zdroji dat, pamětí a řídicí logikou, místo aby se spoléhal na statické výzvy.
Core LangChain se stará o řetězení a vyhledávání, zatímco LangGraph umožňuje stavové, grafové pracovní postupy pro komplexní, vícestupňové uvažování.
DeepAgents staví na tomto základu a podporuje dlouhodobě fungující autonomní agenty s plánováním, subagenty a trvalým kontextem.
Dohromady tyto komponenty činí LangChain kontrolní vrstvou pro kontextové inženýrství, která rozhoduje o tom, kdy se kontext načte, jak se vyvíjí a kam proudí v rámci agentních pracovních postupů.
Nejlepší funkce LangChain
- Sledujte provádění pomocí nástrojů pro pozorovatelnost, abyste mohli sledovat volání modelů, latenci, chyby a tok kontextu od začátku do konce pro ladění a získání informací o výkonu.
- Systematicky vyhodnocujte chování modelu pomocí vestavěných testovacích rámců, které měří správnost, porovnávají výstupy a ověřují změny podle referenčních hodnot.
- Nasazujte pracovní postupy v měřítku s řízenými prostředími, která podporují verzování, kontrolu zavádění a produkční provádění řetězců a agentů.
Omezení LangChainu
- Nástroj má pro začátečníky strmou křivku učení a dokumentace, která se aktualizuje každých pár dní, je příliš rozsáhlá.
Ceny LangChain
- Vývojář: Zdarma
- Plus: 39 $/uživatel/měsíc
- Podnik: Individuální ceny
Hodnocení a recenze LangChain
- G2: 4,7/5 (více než 30 recenzí)
- Capterra: Nedostatek hodnocení a recenzí
Co říkají skuteční uživatelé o LangChain?
Podle uživatele na Redditu:
Po vyzkoušení několika různých metod jsem nakonec dospěl k závěru, že se mi nejvíce líbí použití standardního volání nástrojů s langgraphovými pracovními postupy. Deterministické pracovní postupy tedy zabalím jako agenty, které hlavní LLM volá jako nástroje. Tímto způsobem hlavní LLM poskytuje skutečně dynamické uživatelské rozhraní a předává těžkou práci pracovnímu postupu, který pak pěkně vrátí svůj výstup zpět hlavnímu LLM.
Po vyzkoušení několika různých metod jsem nakonec dospěl k závěru, že se mi nejvíce líbí použití standardního volání nástrojů s langgraphovými pracovními postupy. Deterministické pracovní postupy tedy zabalím jako agenty, které hlavní LLM volá jako nástroje. Tímto způsobem hlavní LLM poskytuje skutečně dynamické uživatelské rozhraní a předává těžkou práci pracovnímu postupu, který pak pěkně vrátí svůj výstup zpět hlavnímu LLM.
2. OpenAI API (kontextové API AI poskytuje strukturovaný kontext, volání nástrojů a ovládací prvky na úrovni systému)
OpenAI API je univerzální rozhraní pro přístup k pokročilým generativním modelům AI, které pohánějí širokou škálu aplikací.
Vývojáři jej používají k integraci porozumění jazyku a generování jazyka do produktů. Podporuje také shrnování, překlad, pomoc s kódováním a uvažování.
API podporuje chat, vkládání, volání funkcí, moderování a multimodální vstupy, což umožňuje strukturované interakce s modely. OpenAI je vhodný pro rychlé prototypování, protože zvládá autentizaci, škálování a verzování.
Snadné použití je dáno tím, jak API abstrahuje složité chování modelu do jednoduchých a spolehlivých koncových bodů.
Nejlepší funkce OpenAI API
- Generujte výstupy s ohledem na kontext v textu, kódu a multimodálních vstupech pro úkoly a uvažování v přirozeném jazyce.
- Vytvořte bohaté vnoření, které podpoří sémantické vyhledávání, shlukování a vektorové vyhledávací pracovní postupy.
- Vyvolávejte funkce a nástroje prostřednictvím strukturovaných volání, která umožňují modelům komunikovat s externími systémy a službami.
Omezení API OpenAI
- Žádná nativní dlouhodobá paměť. API je ve výchozím nastavení bezstavové.
Ceny API OpenAI
GPT-5. 2
- Vstup: 1 750 $ / 1 milion tokenů
- Uložený vstup: 0,175 $ / 1 milion tokenů
- Výstup: 14 000 $ / 1 milion tokenů
GPT-5. 2 Pro
- Vstup: 21,00 $ / 1 milion tokenů
- Uložený vstup: Není k dispozici
- Výstup: 168,00 $ / 1 milion tokenů
GPT-5 Mini
- Vstup: 0,250 $ / 1 milion tokenů
- Uložený vstup: 0,025 $ / 1 milion tokenů
- Výstup: 2 000 $ / 1 milion tokenů
Hodnocení a recenze API OpenAI
- G2: Nedostatek recenzí
- Capterra: Nedostatek recenzí
Co říkají skuteční uživatelé o OpenAI API?
Podle uživatele na Redditu:
API OpenAI jsou stejné jako všechny ostatní, takže z technického hlediska by neměla být nutná žádná učební křivka. Všechny koncové body, parametry a příklady odpovědí jsou dobře zdokumentovány. Pokud máte základní zkušenosti s vývojem, neměli byste potřebovat žádný kurz. Souhlasím s výše uvedeným bodem o naučení se Pythonu. Knihovny Pythonu obsahují všechny relevantní informace, které vám usnadní život. Pokud chcete zůstat u JS, existují také knihovny Node. Největší výzvou bude naučit se je strategicky používat. Než se pokusíte vytvořit kód, věnujte nějaký čas vyzkoušení systémových zpráv, uživatelských výzev a parametrů v Playgroundu. (Jsem si docela jistý, že vzorový kód získáte z Playgroundu, až najdete něco, co funguje. )
API OpenAI jsou stejné jako všechny ostatní, takže z technického hlediska by neměla být nutná žádná učební křivka. Všechny koncové body, parametry a příklady odpovědí jsou dobře zdokumentovány. Pokud máte základní zkušenosti s vývojem, neměli byste potřebovat žádný kurz. Souhlasím s výše uvedeným bodem o naučení se Pythonu. Knihovny Pythonu obsahují všechny relevantní informace, které vám usnadní život. Pokud chcete zůstat u JS, existují také knihovny Node. Největší výzvou bude naučit se je strategicky používat. Než se pokusíte vytvořit kód, věnujte nějaký čas vyzkoušení systémových zpráv, uživatelských výzev a parametrů v Playgroundu. (Jsem si docela jistý, že vzorový kód získáte z Playgroundu, až najdete něco, co funguje. )
3. LlamaIndex (nejlepší pro systém generování rozšíření vyhledávání)
LlamaIndex je open-source datový framework navržený tak, aby externí data byla přístupná a použitelná pro velké jazykové modely.
Poskytuje konektory, indexy a dotazovací rozhraní, která transformují strukturovaná a nestrukturovaná data do reprezentací, které LLM mohou efektivně zpracovávat.
Systémy RAG lze budovat i bez rozsáhlé vlastní infrastruktury. Abstrahují vyhledávání, vektorizaci a řazení podle relevance.
Běžně se používá pro případy použití, jako je sémantické vyhledávání, shrnování a odpovídání na otázky, založené na reálných datech.
Nejlepší funkce LlamaIndexu
- Indexujte heterogenní zdroje dat do prohledávatelných struktur, které LLM mohou efektivně dotazovat.
- Strategicky vyhledávejte kontext pomocí vektorového vyhledávání a plánování dotazů pro přesné vkládání důkazů.
- Komprimujte a shrňte kontext, aby uvažování zůstalo efektivní a relevantní.
Ceny LlamaIndex
- Zdarma
- Začátečník: 50 $/měsíc
- Pro: 500 $/měsíc
- Podnik: Individuální ceny
Hodnocení a recenze LlamaIndex
- G2: Nedostatek recenzí
- Capterra: Nedostatek recenzí
Co říkají skuteční uživatelé o LlamaIndexu?
Upřímně si myslím, že většina těchto genAi frameworků, jako jsou langchain, llamaindex, není tak dobrá a kód zbytečně komplikuje. Je lepší použít vanilla python.
Upřímně si myslím, že většina těchto genAi frameworků, jako jsou langchain, llamaindex, není tak dobrá a kód zbytečně komplikuje. Je lepší použít vanilla python.
4. ClickUp BrainGPT (nejlepší jako AI asistent pro váš pracovní prostor)
Většina nástrojů v tomto seznamu vám pomůže s konkrétními částmi kontextového inženýrství. Sestavují výzvy, načítávají data nebo koordinují pracovní postupy.
ClickUp Brain volí jiný přístup. Jako první konvergovaný AI pracovní prostor na světě sjednocuje ClickUp vaše projekty, úkoly, dokumenty a komunikaci do jedné platformy s integrovanou AI, která rozpoznává kontext.
Zde je návod 👇
Pracujte s AI, která rozumí vám a vaší práci
ClickUp Brain rozumí kontextu vaší práce.
Kontext čerpá z vašich úkolů, dokumentů, komentářů, závislostí, stavů, časových os a vlastnictví v ClickUp. Nemusíte vkládat pozadí ani vysvětlovat historii projektu pokaždé, když položíte otázku založenou na datech z pracovního prostoru.
📌 Například když manažer zeptá: „Co zpomaluje kampaň ve třetím čtvrtletí?“, prohledá pracovní prostor a odhalí konkrétní překážky, jako například:
- Nepřiřazené úkoly
- Čekající na schválení
- Zastavené recenze
- Závislosti čekající na aktiva
Získáte blokovací zprávu, která ukazuje vlastníky akcí a časový dopad.
Psaní pomocí AI, které je již sladěno s provedením
ClickUp Brain funguje jako asistent pro psaní s umělou inteligencí, ale s jedním zásadním rozdílem: píše s vědomím toho, na čem tým pracuje.
Když produktový manažer nebo marketér navrhuje zprávu k uvedení produktu na trh v dokumentu ClickUp Doc, Brain může:
- Definujte hodnotové nabídky pomocí stávajícího kontextu produktu.
- Přizpůsobte zprávy různým úrovním publika
- Přepište obsah tak, aby odpovídal tónu, srozumitelnosti nebo cílům positioning
Ještě důležitější je, aby psaní zůstalo propojeno s úkoly, časovými plány a schváleními. Mezi dokumentací a prací není žádný rozpor. To výrazně šetří čas, protože obsah není nutné později znovu interpretovat.
💡 Profesionální tip: Vyberte si z několika modelů AI z rodin ChatGPT, Claude a Gemini přímo v ClickUp Brain!
- Použijte rychlý, lehký model k shrnutí poznámek ze schůzky v rámci úkolu.
- Při analýze výkonu kampaní v Docs, úkolech a dashboardech přejděte na model s větším důrazem na uvažování.
Skutečně účinný tah? Spojte výběr modelu s propojeným kontextem ClickUp – úkoly, komentáře, dokumenty a vlastní pole –, aby model nebyl jen „chytrý“, ale fungoval ve skutečném pracovním prostředí.
Automatizace kontextových úkolů, která snižuje manuální zátěž
Díky úkolům poháněným umělou inteligencí proměňuje ClickUp kontext v akci. Mezi klíčové funkce patří:
- Převádí diskuse z ClickUp Chat na úkoly
- Generujte dílčí úkoly a popisy úkolů z existujícího názvu úkolu na základě rozsahu.
- Navrhněte další kroky, když se práce zastaví
- Automatizujte rutinní aktualizace pomocí skutečného stavu projektu
Zde je návod, jak můžete využít automatizaci úkolů pomocí umělé inteligence v ClickUp k omezení rutinní práce 👇
Protože automatizace je řízena živým kontextem, týmy tráví méně času převáděním záměru do struktury. Práce postupuje bez neustálých ručních zásahů.
Nechte těžkou práci na AI agentech
ClickUp Super Agents rozšiřují kontextovou AI ClickUp nad rámec jednotlivých dotazů na autonomní, vícestupňové provádění.
Místo čekání na konkrétní pokyny tyto AI agenti pro automatizaci jedná vaším jménem v rámci pracovního prostoru a zpracovávají úkoly, pravidla a výsledky na základě kontextu a cílů, které definujete.
Co je odlišuje od běžných agentů:
- Proaktivní provádění úkolů: Agenti interpretují kontext pracovního prostoru – úkoly, závislosti, časové osy – a provádějí sekvence, jako je aktualizace stavů, vytváření podúkolů nebo upozorňování vlastníků bez manuálního řízení.
- Cílově orientované pracovní postupy: Definujete obecný cíl (např. „Vyřešit překážky v kampani Q3“) a agent naplánuje, vyhledá kontext a provede akce, které posunou práci vpřed.
- Trvalý kontext a paměť: Agenti udržují stav napříč jednotlivými kroky, což jim umožňuje uvažovat o tom, co již bylo provedeno a co zbývá, čímž se zvyšuje přesnost a snižuje se nadbytečná práce.
- Integrace s nástroji pracovního prostoru: Interagují s úkoly, dokumenty a komentáři ClickUp, stejně jako s připojenými nástroji, koordinují napříč systémy, aby dokončily pracovní postupy, místo aby navrhovaly akce bez kontextu.
📚 Číst více: Co jsou modelové reflexní agenti
Nejlepší funkce ClickUp
- Přiveďte AI na svůj desktop a do připojených aplikací s ClickUp Brain MAX: Prohledávejte svůj pracovní prostor, přepisujte řeč do textu, přepínejte mezi nejlepšími AI modely a provádějte akce na úkolech, dokumentech a chatech, aniž byste museli opustit svůj pracovní tok.
- Najděte odpovědi okamžitě pomocí Enterprise Search : Prohledávejte úkoly, dokumenty, komentáře, soubory a propojené nástroje, aby důležitý kontext nebyl nikdy skrytý nebo izolovaný.
- Rychle zachyťte nápady pomocí Talk to Text : Diktujte si poznámky, plány nebo aktualizace a převádějte řeč do strukturované podoby, aniž byste se museli přestat soustředit nebo ztratili tempo.
- Snižte manuální práci pomocí ClickUp Dashboards : Automaticky spouštějte aktualizace úkolů, přiřazování úkolů a následné kroky na základě skutečného kontextu pracovního prostoru a změn stavu.
- Udržujte diskuse praktické pomocí ClickUp Chat: Diskutujte o rozhodnutích, zpětné vazbě a schváleních přímo u úkolů, aby konverzace zůstaly spojené s realizací.
- Nahraďte schůzky SyncUps: sdílejte asynchronní aktualizace, získejte souhrny generované umělou inteligencí a udržujte týmy v souladu bez opakovaných hovorů.
- Koordinujte týmy pomocí Teams Hub: Zobrazte aktivity týmu, vlastnictví, priority a kapacitu na jednom místě, abyste včas odhalili rizika a vyvážili práci.
- Naplánujte si den s ClickUp Calendar : Získejte denní plány podporované umělou inteligencí na základě termínů, priorit a pracovního vytížení, aby se vaše osobní zaměření sladilo s cíli týmu.
Omezení ClickUp
- Jeho sada funkcí a možnosti přizpůsobení mohou nové uživatele ohromit.
Ceny ClickUp
Hodnocení a recenze ClickUp
- G2: 4,7/5 (10 585+ recenzí)
- Capterra: 4,6/5 (více než 4 500 recenzí)
Co říkají skuteční uživatelé o ClickUp AI?
Uživatel ClickUp také sdílí své zkušenosti na G2:
ClickUp Brain MAX je úžasným doplňkem mého pracovního postupu. Díky kombinaci několika LLM v jedné platformě jsou odpovědi rychlejší a spolehlivější a funkce převodu řeči na text v celé platformě mi šetří spoustu času. Velmi oceňuji také bezpečnost na podnikové úrovni, která mi dává klid při práci s citlivými informacemi. […] Nejvíce vyniká to, jak mi pomáhá zbavit se rušivých vlivů a myslet jasněji – ať už shrnu schůzky, připravuji obsah nebo brainstormuji nové nápady. Je to jako mít všestranného AI asistenta, který se přizpůsobí všem mým potřebám.
ClickUp Brain MAX je úžasným doplňkem mého pracovního postupu. Díky kombinaci několika LLM v jedné platformě jsou odpovědi rychlejší a spolehlivější a funkce převodu řeči na text v celé platformě mi šetří spoustu času. Velmi oceňuji také bezpečnost na podnikové úrovni, která mi dává klid při práci s citlivými informacemi. […] Nejvíce vyniká to, jak mi pomáhá zbavit se rušivých vlivů a myslet jasněji – ať už shrnu schůzky, připravuji obsah nebo brainstormuji nové nápady. Je to jako mít všestranného AI asistenta, který se přizpůsobí všem mým potřebám.
Výzvy a úvahy při práci s kontextovým inženýrstvím AI
Zde jsou klíčové výzvy, kterých si musíte být vědomi. Kontext se může vymknout z rukou, i když model podporuje 1 milion tokenových kontextových oken. Zde jsou klíčové výzvy, kterých si musíte být vědomi 👇
Znehodnocení kontextu
Pokud se do kontextu vkradne halucinace nebo nesprávný závěr a je opakovaně odkazován, model jej považuje za fakt. Tento znehodnocený kontext může uzamknout pracovní postupy do neplatných předpokladů, které přetrvávají v čase a snižují kvalitu výstupu.
Rozptýlení kontextu
Větší kontexty jsou lákavé, ale když kontext naroste příliš, modely se začnou příliš soustředit na nahromaděnou historii a nedostatečně využívají to, co se naučily během tréninku. To může způsobit, že se AI bude opakovat minulé detaily, místo aby syntetizovala další nejlepší krok.
👀 Věděli jste? Studie Databricks zjistila, že přesnost modelu Llama 3. 1 405B začala klesat kolem 32 000 tokenů, tedy dlouho předtím, než se kontextové okno naplnilo. Menší modely se zhoršily ještě dříve.
Modely často ztrácejí kvalitu uvažování dlouho předtím, než jim „dojde“ kontext, takže výběr a komprese kontextu jsou cennější než jeho velikost.
Zmatek v kontextu
Irelevantní nebo málo významné informace v kontextu soupeří o pozornost s kritickými daty. Když se model cítí nucen použít každý kontextový token, rozhodnutí se stávají zmatenými a trpí přesnost – i když je technicky k dispozici „více“ informací.
Konflikt kontextu
S hromaděním informací mohou nové skutečnosti nebo popisy nástrojů odporovat dřívějšímu obsahu. Pokud existuje konfliktní kontext, modely se snaží sladit protichůdné signály, což vede k nekonzistentním nebo nesouvislým výstupům.
Přetížení nástroji a problémy s výběrem
Pokud je v kontextu zahrnuto příliš mnoho definic nástrojů bez filtrování, model může vyvolat irelevantní nástroje nebo upřednostnit suboptimální nástroje. Selektivní načítání pouze relevantních nástrojů zmírňuje zmatek a zlepšuje kvalitu rozhodnutí.
Složitost inženýrství a údržba
Efektivní správa kontextu vyžaduje průběžné prořezávání, sumarizaci, odlehčování a karanténu kontextu. Systémy musí rozhodovat, kdy komprimovat historii a kdy načíst nové informace, což vyžaduje promyšlenou infrastrukturu spíše než ad hoc triky s výzvami.
Disciplína v oblasti rozpočtu tokenů
Každý token ovlivňuje chování; větší kontextová okna nezaručují lepší výsledky. Kontext je třeba považovat za spravovaný zdroj a zvažovat jeho relevanci a aktuálnost ve vztahu k ceně tokenů a rozpočtu modelu na pozornost.
⚠️ Statistika: Téměř 60 % zaměstnanců přiznává, že v práci používá neautorizované veřejné AI nástroje a často vkládá citlivá firemní data do platforem bez jakéhokoli dohledu.
A je to ještě horší: 63 % organizací nemá zavedeny žádné zásady správy AI, které by monitorovaly, omezovaly nebo dokonce detekovaly toto skryté používání AI.
Výsledek? Vaše data unikají, protože nikdo nesleduje, jak se AI používá.
Budoucnost kontextového inženýrství
To znamená přechod od experimentování k rozšíření. Kontext již nebude spravován lidmi, ale generován a spravován kódem. Bude to funkce vlastní struktury systému.
Shrneme to na základě vynikajícího článku Serge Liatka z komunity vývojářů OpenAI:
Kontextové inženýrství se vyvíjí do architektury pracovních postupů
Kontextové inženýrství bude stále více ustupovat automatizované architektuře pracovních postupů. Úkol se nebude omezovat pouze na zadávání správných tokenů.
Účinné kontextové inženýrství bude zahrnovat koordinaci celých sekvencí uvažování, nástrojů a datových toků, které se automaticky přizpůsobují měnícím se potřebám.
To znamená vytvořit dynamické systémy, které budou samostatně spravovat správný kontext v rámci holistických pracovních postupů.
Automatizovaná koordinace nahrazuje ruční zadávání příkazů
Další výzvou je AI, která se organizuje sama. Propojí vyhledávání, nástroje, paměť a obchodní logiku, aniž by lidé museli ručně vytvářet každý prompt nebo kontextový balíček. Namísto explicitního poskytování každého kusu dat budou systémy odvozovat, který kontext je relevantní, a spravovat jej automaticky na základě cílů a historie.
🧠 To se již děje s ClickUp Super Agents. Jsou to ambientní a vždy aktivní AI kolegové, kteří pomáhají rozumět a vykonávat práci stejně jako lidé. Neustále se zlepšují na základě minulých interakcí pomocí bohaté paměti – učení se preferencím, nedávným akcím a historii projektů – a mohou proaktivně jednat, eskalovat problémy nebo přinášet poznatky, aniž by čekali na výzvu.
Komplexní automatizace se stává skutečným motorem produktivity.
S vývojem kontextového inženýrství přichází zvýšení produktivity díky automatizovaným pracovním postupům. LLM fungují jako agenti, koordinují nástroje, monitorují stav a provádějí vícestupňovou logiku bez mikromanagementu ze strany uživatele.
Chybějící kontext nemusíte zadávat ručně. Systém kontext upraví tak, aby podporoval dlouhodobou paměť a uvažování.
Unified Context zlepšuje fungování AI
Přesnost AI klesá, když se kontext rozpadá mezi nástroji, pracovními postupy a lidmi. Když jsou informace roztříštěné, modely jsou nuceny hádat.
Konvergované AI pracovní prostory jako ClickUp v tom vynikají – sjednocují práci, data a AI ve vaší kontextové strategii.
Jste připraveni to vyzkoušet? Zaregistrujte se zdarma na ClickUp.