Ahogy az LLM-ek egyre erősebbek lesznek, a promptolás már nem jelent nehézséget. A kontextus válik a korlátozó tényezővé.
A kontextus-tervezés azt jelenti, hogy a megfelelő információt a megfelelő formátumban juttatjuk el az LLM-ekhez (nagy nyelvi modellekhez).
Mi teszi nehézzé a kontextus-tervezést?
A kontextus rögzítése és elérhetővé tétele érdekében a rendszer minden rétegét át kell alakítani. Ha túl kevés kontextust küldünk, az LLM-ek nem tudják, mit kell tenniük. Ha túl sokat küldünk, elfogynak a tokenek. Szóval, hogyan lehet megtalálni az egyensúlyt?
Az alábbiakban megosztunk mindent, amit a kontextus-tervezésről tudnod kell.
Mi az AI kontextus-tervezés?
Az AI-kontextus-tervezés az a folyamat, amelynek során az LLM-ek, valamint a fejlett AI- és multimodális modellek számára olyan utasításokat és releváns kontextust terveznek és optimalizálnak, amelyek segítségével hatékonyan elvégezhetik feladataikat.
Ez túlmutat a prompt írásán. A kontextus-tervezés határozza meg:
- Milyen információk kerülnek elő
- Honnan származik (memória, eszközök, adatbázisok, dokumentumok)
- Hogyan van formázva (sémák, összefoglalók, korlátozások)
- Mikor kerül be a modell érvelési ciklusába
🌟 A cél: Az LLM kontextusablakában megadott információk optimalizálása és a zavaró információk kiszűrése.
Hogyan javítja a kontextus az AI válaszait?
Kontextus nélkül egy nagy nyelvi modell a szöveg statisztikailag legvalószínűbb folytatását jósolja meg. Másrészt a jó kontextus-tervezés az alábbiak révén javítja a kimenetet:
- A gondolkodás lehorgonyzása: A modell válaszait ismert tényekre alapozza, nem pedig statisztikai becslésekre
- A téves következtetések csökkentése: A világos korlátok és a releváns adatok szűkítik a megoldási teret
- A konzisztencia javítása: Hasonló bemenetek hasonló kimeneteket eredményeznek, mert a kontextus szerkezete stabil
- A költségek és a késleltetés csökkentése: A célzott kontextus hatékonyabb, mint a teljes dokumentumok vagy előzmények feltöltése
Tobi Lutke, a Shopify vezérigazgat ójának szavaival összefoglalva:
Sokkal jobban tetszik a „kontextus-tervezés” kifejezés, mint a „prompt-tervezés”. Ez jobban leírja a legfontosabb készséget: azt a művészetet, hogy a feladat megoldásához minden szükséges kontextust biztosítsunk, hogy az LLM hitelesen megoldhassa azt.
Sokkal jobban tetszik a „kontextus-tervezés” kifejezés, mint a „prompt-tervezés”. Ez jobban leírja a legfontosabb készséget: azt a művészetet, hogy minden szükséges kontextust megadjuk a feladathoz, hogy az LLM hitelesen megoldhassa azt.
A kontextus-tervezés szerepe a mesterséges intelligenciával támogatott munkafolyamatokban
Az AI-vezérelt munkafolyamatokban az LLM-ek nem önálló eszközök. Olyan rendszereken belül működnek, amelyek már rendelkeznek adatokkal, szabályokkal és állapotokkal.
A kontextus-tervezés lehetővé teszi a modell számára, hogy megértse, hol tart a munkafolyamatban, és mit tehet legközelebb.
Ha a modell tisztában van a jelenlegi állapottal, a korábbi cselekvésekkel és a hiányzó bemeneti adatokkal, akkor általános tanácsok helyett a helyes következő lépést javasolhatja vagy végrehajthatja.
Ez azt is jelenti, hogy kifejezetten meg kell adni az üzleti logikát, például a jóváhagyási szabályokat, a megfelelőségi korlátozásokat és az eskalációs útvonalakat. Ha ezek a kontextus részét képezik, az AI döntései összhangban maradnak a működési valósággal.
Végül a kontextus-tervezés lehetővé teszi a több lépésből álló és ügynökalapú munkafolyamatokat azáltal, hogy minden lépésben biztosítja az állapot és a döntések zökkenőmentes átadását.
Ez megakadályozza, hogy a hibák halmozódjanak a munkafolyamatok bővülésével, ezáltal javítva a kontextus hatékonyságát.
👀 Tudtad? A vállalati GenAI-bevezetések 95%-a kudarcot vall, nem azért, mert a modellek gyengék lennének, hanem mert a szervezetek nem tudják az AI-t a valós munkafolyamatokba integrálni.
Az olyan általános célú AI-eszközök, mint a ChatGPT, egyéni felhasználók számára jól működnek, de nagy léptékben nem működnek, mert nem tanulnak a rendszer kontextusából, az üzleti szabályokból vagy a változó állapotból. Más szavakkal: az AI-meghibásodások többsége integrációs és kontextusbeli hiba, nem pedig a modell hibája.
📮ClickUp Insight: A válaszadóink 62%-a támaszkodik olyan beszélgetős AI-eszközökre, mint a ChatGPT és a Claude. Ismerős chatbot-felületük és sokoldalú képességeik – tartalom generálása, adatok elemzése és még sok más – lehetnek az oka annak, hogy ilyen népszerűek a legkülönbözőbb szerepkörökben és iparágakban. Ha azonban a felhasználónak minden alkalommal át kell váltania egy másik lapra, hogy kérdést tegyen fel az AI-nek, az ezzel járó váltási terhek és kontextusváltási költségek idővel felhalmozódnak. A ClickUp Brain esetében azonban ez nem így van. Közvetlenül a munkaterületeden található, tudja, min dolgozol, megérti a sima szöveges utasításokat, és olyan válaszokat ad, amelyek rendkívül relevánsak a feladataidhoz! Tapasztald meg a termelékenység kétszeres javulását a ClickUp segítségével!
Hogyan működik a kontextus-tervezés?
A kontextus-tervezés úgy működik, hogy fokozatosan alakítja az információt, még mielőtt az eljutna a modellhez.
A kontextus-tervezésű rendszer felépítése a következőket tartalmazza:
- 𝗨𝘀𝗲𝗿 i𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: Beállítások, előzmények és személyre szabási adatok
- T𝗼𝗼𝗹 u𝘀𝗲: API-k, kalkulátorok, keresőmotorok – bármi, amire az LLM-nek szüksége van a feladat elvégzéséhez
- 𝗥𝗔𝗚 c𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁: Vektoros adatbázisokból, például a Weaviate-ből nyert információk
- 𝗨𝘀𝗲𝗿 i𝗻𝗽𝘂𝘁: A tényleges lekérdezés vagy a megoldandó feladat
- 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁 r𝗲𝗮𝘀𝗼𝗻𝗶𝗻𝗴: Az LLM gondolkodási folyamata és döntéshozatali lánca
- 𝗖𝗵𝗮𝘁 h𝗶𝘀𝘁𝗼𝗿𝘆: A folytonosságot biztosító korábbi interakciók
A kontextus-tervezés előnyei a mesterséges intelligencia rendszerekben
Íme, miért van szükség kontextus-tervezésre az AI-alkalmazások fejlesztése során:
Pontosabb eredmények
A döntéshozatal szempontjából releváns kontextus megadása csökkenti a kétértelműséget. A modell ismert tények, korlátok és állapotok alapján következtet, ahelyett, hogy valószínűségi becslésekre támaszkodna.
Következetes viselkedés nagy léptékben
A stabil kontextusszerkezetek ismételhető kimeneteket eredményeznek. Hasonló bemenetek hasonló döntésekhez vezetnek – ami elengedhetetlen a termelési munkafolyamatokhoz.
Alacsonyabb költség és késleltetés
A célzott, tömörített kontextus elkerüli a tokenek pazarlását. A rendszerek gyorsabban reagálnak, anélkül, hogy újra és újra be kellene tölteniük a teljes előzményeket vagy dokumentumokat.
Biztonságosabb automatizálás
A kontextus kódolja az üzleti szabályokat és a jogosultságokat. Ez lehetővé teszi az AI számára, hogy a szabályok megsértése vagy kockázatos műveletek kiváltása nélkül cselekedjen.
Jobb, több lépésből álló munkafolyamatok
A tiszta kontextusátadások megőrzik az állapotot a lépések között. A hibák nem halmozódnak fel, ahogy a munkafolyamatok egyre összetettebbé vagy önállóbbá válnak.
Könnyebb hibakeresés és iteráció
A strukturált kontextus láthatóvá teszi a hibákat. A hibákat a hiányzó, elavult vagy rosszul rangsorolt bemenetekre vezetheted vissza, ahelyett, hogy a modellt hibáztatnád.
Erőteljesebb vállalati elterjedés
Azok az AI-rendszerek, amelyek figyelembe veszik a munkafolyamat kontextusát, megbízhatónak tűnnek – ez a kritikus különbség a kísérleti projektek és a vállalati szintű bevezetésre szánt eszközök között.
📚 További információ: Hogyan lehet kihasználni a mesterséges intelligenciát valós idejű adatokhoz való hozzáféréssel
👀 Tudtad? A kontextust figyelembe vevő mesterséges intelligencia közvetlenül befolyásolja a termelékenységet. A Boston Consulting Group egy tanulmánya megállapította, hogy már ma is a kommunikációs csapatok önmagukban is visszanyerhetik idejük 26–36%-át a generatív mesterséges intelligencia segítségével, míg a kontextust értő, újratervezett munkafolyamatok és ügynökszerű rendszerek alkalmazásával a termelékenység-növekedés akár az 50%-ot is elérheti.
AI kontextus-tervezés vs. prompt-tervezés
Prompt-tervezés: Kérd meg a ChatGPT-t, hogy írjon egy e-mailt egy új funkció bejelentéséről. Egyetlen feladatra vonatkozó utasításokat írsz.
Kontextus-tervezés: Egy ügyfélszolgálati botot fejlesztesz. Ennek emlékeznie kell a korábbi jegyekre, hozzáférnie kell a felhasználói fiókadatokhoz, és nyomon kell követnie a beszélgetések történetét.
Ahogyan azt Andrej Karpathy, mesterséges intelligencia-kutató elmagyarázta:
Az emberek a promptokat a mindennapi használat során az LLM-nek adott rövid feladatleírásokkal társítják. Pedig minden ipari szintű LLM-alkalmazásban a kontextus-tervezés az a kényes művészet és tudomány, amelynek célja, hogy a kontextusablakot pontosan a következő lépéshez szükséges információkkal töltse meg.
Az emberek a promptokat a mindennapi használat során az LLM-nek adott rövid feladatleírásokkal társítják. Pedig minden ipari szintű LLM-alkalmazásban a kontextus-tervezés az a kényes művészet és tudomány, amelynek célja, hogy a kontextusablakot pontosan a következő lépéshez szükséges információkkal töltse meg.
+1 a „kontextus-tervezés” mellett a „prompt-tervezés” helyett.
Az emberek a promptokat olyan rövid feladatleírásokkal társítják, amelyeket a mindennapi használat során adnánk egy nagy nyelvi modellnek. Pedig minden ipari szintű nagy nyelvi modell alkalmazásban a kontextus-tervezés a kontextusablak kitöltésének kényes művészete és tudománya… https://t.co/Ne65F6vFcf
— Andrej Karpathy (@karpathy) 2025. június 25.
+1 a „kontextus-tervezés” mellett a „prompt-tervezés” helyett.
Az emberek a promptokat olyan rövid feladatleírásokkal társítják, amelyeket a mindennapi használat során adnánk egy nagy nyelvi modellnek. Pedig minden ipari szintű nagy nyelvi modell alkalmazásban a kontextus-tervezés a kontextusablak kitöltésének kényes művészete és tudománya… https://t.co/Ne65F6vFcf
— Andrej Karpathy (@karpathy) 2025. június 25.
| Megközelítés | Mire összpontosít | Legalkalmasabb felhasználási területek |
| A prompt-tervezés | Utasítások és kimeneti formátumok kidolgozása a modell számára | Egyszeri feladatok, tartalomgenerálás, formátum-specifikus kimenetek |
| Kontextus-tervezés | Releváns adatok, állapotok és korlátok megadása a modellnek | Beszélgető AI, dokumentumelemző eszközök, kódolási asszisztensek |
| Mindkettő együtt | Egyértelmű utasítások és rendszer szintű kontextus kombinálása | Olyan termelési AI-alkalmazások, amelyek következetes, megbízható teljesítményt igényelnek |
A legtöbb alkalmazás a prompt-tervezés és a kontextus-tervezés kombinációját használja. A kontextus-tervező rendszerben továbbra is jól megírt promptokra van szükség.
A különbség az, hogy ezek a promptok gondosan kezelt háttérinformációkkal működnek. Nem kell minden alkalommal elölről kezdeni.
📮 ClickUp Insight: A válaszadók több mint fele naponta három vagy több eszközbe ír be, küzdve az „ AI-szétszóródás ” és a szétszórt munkafolyamatok ellen.
Bár ez produktívnak és mozgalmasnak tűnhet, a kontextusod egyszerűen elvész az alkalmazások között, nem is beszélve a gépelésből származó energiafelhasználásról. A Brain MAX mindent egy helyre gyűjt: mondd el egyszer, és a frissítéseid, feladataid és jegyzeteid pontosan oda kerülnek a ClickUp-ban, ahová tartoznak. Nincs többé váltogatás, nincs többé káosz – csak zökkenőmentes, központosított termelékenység.
Az AI kontextus-tervezés alkalmazásai
Azok a kulcsfontosságú területek, ahol az AI kontextus-tervezést már alkalmazzák, a következők: 👇
Ügyfélszolgálat és helpdesk-automatizálás
A legtöbb csevegőrobot minden üzenetet újként kezel, így a felhasználók kénytelenek újra és újra elismételni magukat.
A kontextus-tervezés segítségével a mesterséges intelligencia hivatkozhat a felhasználói előzményekre, a korábbi interakciókra, a vásárlási adatokra és a termékdokumentációra. Ezáltal úgy reagál, mint egy csapattárs, aki már ismeri a problémát.
📌 Valós példa: A Coda ügyfélszolgálati csapata olyan technikai termékekkel kapcsolatos kérdéseket kezel, amelyek megkövetelik a korábbi üzenetek megértését és a termékdokumentációra való hivatkozást. Az ügyfélszolgálat skálázása érdekében az Intercom Fin-t használják. A Fin a válaszadás előtt elolvassa a dokumentációt és a korábbi beszélgetéseket, így az ügyfelek kérdéseinek 50–70%-át önállóan képes megoldani, miközben magas ügyfél-elégedettségi szintet (CSAT) tart fenn.
Mesterséges intelligencia által támogatott írás és munkahelyi termelékenységet segítő asszisztensek
Az AI-alapú írási eszközök csak akkor nyújtanak valódi értéket, ha megértik, min dolgozol, miért fontos az, és mi létezik már. E kontextus nélkül ugyan időt takarítanak meg a vázlatkészítés során, de így is jelentős átírásra és kézi finomításra van szükség.
Itt jön be a képbe a kontextus-tervező mesterséges intelligencia, amely megváltoztatja az eredményeket. Azáltal, hogy az AI-t a feladat állapotához, a dokumentumokhoz, a korábbi döntésekhez és a csapat konvencióihoz igazítják, az írási asszisztensek átlépnek az általános szöveggenerálásról a munkafolyamatot figyelembe vevő támogatásra.
📌 Valós példa: A ClickUp Brain, a ClickUp saját mesterséges intelligenciája, a munkaterület szintjén alkalmazza a kontextus-tervezést. Ahelyett, hogy a felhasználókat arra kérné, hogy illesszék be a háttérinformációkat a parancssorba, közvetlenül a Feladatokból, Dokumentumokból, megjegyzésekből, prioritásokból és ütemtervekből nyeri ki a kontextust.
A kontextus alapú döntéshozatal kulcsfontosságú képesség. A folyamatban lévő projekteket a csapat kapacitásával és a korábbi teljesítményekkel együtt értékeli, hogy hasznosítható betekintést nyújtson.
Először is: a Brain képes felismerni a túlterhelést, a késéseket és a szűk keresztmetszeteket. A probléma összefoglalása mellett konkrét kiigazításokat is javasol – a feladatok újraelosztása, az ütemtervek frissítése és a prioritások újrarendezése formájában.
Mivel ezek a döntések egy élő munkakörnyezeti kontextusra épülnek, a kimenet azonnal felhasználható. Nincs szükség a háttér újbóli ismertetésére, a prioritások magyarázatára, vagy az ajánlások kézi összehangolására a valósággal.
A ClickUp Brain-t használó csapatok 2,26-szor magasabb teljes integrációs arányról és a legalacsonyabb AI-frusztrációs pontszámról (27,1%) számolnak be.
Értékesítési és CRM-intelligencia
Az értékesítési munkafolyamatok e-maileket, megbeszéléseket, CRM-rendszereket és táblázatokat ölelnek fel. Kontextus nélkül az AI nem tudja megérteni az üzlet dinamikáját vagy a vevő szándékait.
A kontextus-tervezés révén az AI betekintést nyer a vásárlói beszélgetésekbe, az idővonalakba, a kommunikáció hangvételébe és a korábbi interakciókba. Ez segít a betekintés megszerzésében, a megrekedt ügyletek felismerésében és a megfelelő következő lépés javaslatában.
📌 Valós példa: A Microsoft saját értékesítési csapata a Copilot for Sales alkalmazást használja, amely az Outlookból, a Teams-hívásokból, a CRM-frissítésekből és a jegyzetekből merít kontextust, hogy a megfelelő betekintést nyújtsa és megfogalmazza a további lépéseket. A belső csapatoknál 20%-kal nőtt a megkötött üzletek száma, és 9,4%-kal emelkedett az egy értékesítőre jutó bevétel, ami jól mutatja, hogy a kontextusvezérelt mesterséges intelligencia hogyan növeli a teljesítményt.
Egészségügyi és klinikai mesterséges intelligencia-asszisztensek
Az orvosi döntések a betegek kórtörténetén, laboreredményeken, receptjein és az orvosok feljegyzésein alapulnak, de ezek az információk gyakran egymástól elszigetelt rendszerekben találhatók. Ez oda vezet, hogy az orvosok sok időt veszítenek az adatok újbóli beírásával, és kockáztatják, hogy fontos részleteket figyelmen kívül hagyjanak. Időnként idejük közel 40%-át adminisztratív munkával töltik.
Az AI-alapú kontextus-tervezés összekapcsolja ezeket az adatpontokat. Pontos összefoglalásokkal, dokumentáció-vázlatokkal támogatja az orvosokat, kiemeli a releváns kórtörténeti adatokat, és feltárja a lehetséges kockázatokat vagy a következő lépéseket.
📌 Valós példa: Az Atrium Health a Microsofttal együttműködésben kifejlesztett Nuance DAX Copilotot használja a klinikai vizitek automatikus dokumentálására a korábbi feljegyzések és a valós idejű beszélgetések alapján. Ennek eredményeként az orvosok naponta 30–40 percet spóroltak meg a dokumentáláson, míg egy 12 orvosi szakterületet felölelő tanulmány szerint a betegbiztonság veszélyeztetése nélkül nőtt az egészségügyi szolgáltatók hatékonysága és elégedettsége.
HR- és toborzási asszisztensek
A toborzási döntések a kontextustól függenek, például a készségektől, az interjúk visszajelzéseitől, a pozícióhoz való illeszkedéstől és a korábbi felvételi adatoktól. Az AI-alapú kontextus-tervezés lehetővé teszi az önéletrajzok, a munkaköri leírások, az interjúk jegyzőkönyvei és a korábbi mintázatok elemzését, hogy gyorsabban azonosíthassuk a legmegfelelőbb jelölteket.
📌 Valós példa: A Micron vállalati csapatai az Eightfold AI-t használják, egy tehetségelemző platformot, amely elemzi az önéletrajzokat, a pozíciók követelményeit, a belső karrierutakat és a korábbi felvételi eredményeket, hogy előre jelezze, ki illik a munkakörbe. A platform a jelölteket a készségeik és a potenciáljuk alapján értékeli. Az eredmény? Bővült a tehetségállományuk, és havonta nyolc új jelöltet vesznek fel egy kis létszámú toborzócsapattal.
A kontextus-tervezést támogató eszközök és platformok
Mely eszközök segítenek a kontextus-tervezés nagy léptékű megvalósításában?
1. LangChain (A legjobb megoldás a kontextus programozási úton történő összeállításához)
A LangChain egy nyílt forráskódú koordinációs keretrendszer olyan mesterséges intelligencia-rendszerek építéséhez, ahol a kontextust programozási úton kell összeállítani, frissíteni és továbbítani.
Az AI-ügynök eszköz segít a fejlesztőknek abban, hogy az LLM-eket eszközökhöz, adatforrásokhoz, memóriához és vezérlő logikához kapcsolják, ahelyett, hogy statikus promptokra támaszkodnának.
A Core LangChain kezeli a láncolást és a lekérdezést, míg a LangGraph állapotfüggő, gráfalapú munkafolyamatokat tesz lehetővé komplex, több lépésből álló következtetéshez.
A DeepAgents erre az alapra építve támogatja a hosszú távon működő, autonóm ügynököket tervezéssel, alügynökökkel és állandó kontextussal.
Ezek az összetevők együttesen teszik a LangChain-t a kontextus-tervezés vezérlő rétegévé, amely eldönti, mikor kerül lekérésre a kontextus, hogyan alakul, és hová áramlik az ügynökök munkafolyamatai során.
A LangChain legjobb funkciói
- Figyeljük a végrehajtást megfigyelhetőségi eszközökkel, hogy a hibakeresés és a teljesítményelemzés érdekében végpontok között nyomon követhessük a modellhívásokat, a késleltetést, a hibákat és a kontextusáramlást.
- Értékeljük a modell viselkedését szisztematikusan a beépített tesztelési keretrendszerek segítségével, amelyek mérik a helyességet, összehasonlítják a kimeneteket, és a változásokat a referenciaértékekhez viszonyítva validálják.
- Vezessen be nagy léptékű munkafolyamatokat olyan felügyelt környezetekben, amelyek támogatják a verziókezelést, a bevezetés ellenőrzését, valamint a láncok és ügynökök termeléskész végrehajtását
A LangChain korlátai
- A kezdők számára az eszköz megtanulása bonyolult, a dokumentáció pedig – mivel néhány naponta frissül – túlterhelővé teszi a használatát
A LangChain árazása
- Fejlesztő: Ingyenes
- Plus: 39 USD/felhasználó/hónap
- Vállalati: Egyedi árazás
A LangChain értékelései és véleményei
- G2: 4. 7/5, (30+ értékelés)
- Capterra: Nincs elég értékelés és vélemény
Mit mondanak a LangChainről a valódi felhasználók?
Ahogy egy Reddit-felhasználó fogalmazott:
Miután kipróbáltam néhány különböző módszert, végül a langgraph munkafolyamatokkal történő szabványos eszközhívás mellett döntöttem. Tehát a determinisztikus munkafolyamatokat ügynökökké csomagolom, amelyeket a fő LLM eszközként hív meg. Így a fő LLM biztosítja a valódi dinamikus felhasználói élményt, és egyszerűen átadja a nehéz munkát egy munkafolyamatnak, amely aztán szépen visszajuttatja az eredményt a fő LLM-nek.
Miután kipróbáltam néhány különböző módszert, végül a langgraph munkafolyamatokkal történő szabványos eszközhívás mellett döntöttem. Tehát a determinisztikus munkafolyamatokat ügynökökké csomagolom, amelyeket a fő LLM eszközként hív meg. Így a fő LLM biztosítja a valódi dinamikus felhasználói élményt, és egyszerűen átadja a nehéz munkát egy munkafolyamatnak, amely aztán szépen visszajuttatja az eredményt a fő LLM-nek.
2. OpenAI API (A kontextusfüggő AI API strukturált kontextust, eszközhívásokat és rendszerszintű vezérlőelemeket biztosít)
Az OpenAI API egy általános célú felület, amely hozzáférést biztosít a fejlett generatív mesterséges intelligencia modellekhez, amelyek számos alkalmazás működését támogatják.
A fejlesztők ezt használják a nyelvértés és a szöveggenerálás termékekbe való integrálására. Emellett támogatja az összefoglalást, a fordítást, a kódírási segítséget és a következtetést is.
Az API támogatja a csevegést, a beágyazásokat, a függvényhívásokat, a moderálást és a multimodális bemeneteket, lehetővé téve a modellekkel való strukturált interakciókat. Az OpenAI kiválóan alkalmas a gyors prototípus-készítésre, mivel kezeli a hitelesítést, a méretezést és a verziókezelést.
A könnyű használat annak köszönhető, hogy az API a komplex modellviselkedést egyszerű, megbízható végpontokká absztrahálja.
Az OpenAI API legjobb funkciói
- Készíts kontextusérzékeny kimeneteket szöveg, kód és multimodális bemenetek alapján természetes nyelvi feladatokhoz és következtetéshez
- Készítsünk gazdag beágyazásokat a szemantikus keresés, a klaszterezés és a vektoralapú visszakeresési munkafolyamatok támogatásához
- Hívjunk meg függvényeket és eszközöket strukturált hívásokon keresztül, amelyek lehetővé teszik a modellek számára a külső rendszerekkel és szolgáltatásokkal való interakciót
Az OpenAI API korlátai
- Nincs beépített hosszú távú memória. Az API alapértelmezés szerint állapotmentes.
Az OpenAI API árazása
GPT-5. 2
- Bemenet: 1,750 $ / 1 millió token
- Cache-elt bemenet: 0,175 / 1 millió token
- Kimenet: 14 000 $ / 1 millió token
GPT-5. 2 Pro
- Bemenet: 21,00 $ / 1 millió token
- Gyorsítótárban tárolt bemenet: Nem elérhető
- Kimenet: 168,00 $ / 1 millió token
GPT-5 Mini
- Bemenet: 0,250 $ / 1 millió token
- Cache-elt bemenet: 0,025 $ / 1 millió token
- Kimenet: 2 000 $ / 1 millió token
Az OpenAI API értékelései és véleményei
- G2: Nincs elég értékelés
- Capterra: Nincs elég értékelés
Mit mondanak a valós felhasználók az OpenAI API-ról?
Ahogy egy Reddit-felhasználó fogalmazott:
Az OpenAI API-jai pont olyanok, mint bármelyik másik, így technikai szempontból nem kell számolni tanulási görbével. Az összes végpont, paraméter és példaválasz jól dokumentált. Ha van alapvető fejlesztői tapasztalatod, nem lesz szükséged tanfolyamra. Egyetértek a fenti megjegyzéssel, hogy érdemes megtanulni a Python-t. A Python-könyvtárak minden releváns információt tartalmaznak, ami megkönnyíti a munkát. Ha inkább a JS-nél szeretnél maradni, Node-könyvtárak is rendelkezésre állnak. A legnagyobb tanulási görbe az lesz, hogyan használd őket stratégiailag. Szánj egy kis időt arra, hogy kipróbáld a rendszerüzeneteket, a felhasználói promptokat és a paramétereket a Playground-ban, mielőtt kóddal próbálnád megépíteni. (Biztos vagyok benne, hogy ha találsz valamit, ami működik, a Playground-ból szerezhetsz be példakódot is.)
Az OpenAI API-jai pont olyanok, mint bármelyik másik, így technikai szempontból nem kell számolni tanulási görbével. Az összes végpont, paraméter és példaválasz jól dokumentált. Ha van alapvető fejlesztői tapasztalatod, nem lesz szükséged tanfolyamra. Egyetértek a fenti megjegyzéssel, hogy érdemes megtanulni a Python-t. A Python-könyvtárak minden releváns információt tartalmaznak, ami megkönnyíti a munkát. Ha inkább a JS-nél szeretnél maradni, Node-könyvtárak is rendelkezésre állnak. A legnagyobb tanulási görbe az lesz, hogyan használd őket stratégiailag. Szánj egy kis időt arra, hogy kipróbáld a rendszerüzeneteket, a felhasználói felhívásokat és a paramétereket a Playgroundban, mielőtt kóddal próbálnád megépíteni. (Biztos vagyok benne, hogy ha találsz valamit, ami működik, a Playgroundból szerezhetsz be példakódot is.)
3. LlamaIndex (A legjobb a visszakeresés-kiegészítő generáló rendszerhez)
A LlamaIndex egy nyílt forráskódú adatkörnyezet, amelyet úgy terveztek, hogy a külső adatokat hozzáférhetővé és felhasználhatóvá tegye a nagy nyelvi modellek számára.
Olyan összekötőket, indexeket és lekérdezési felületeket biztosít, amelyek a strukturált és strukturálatlan adatokat olyan ábrázolásokká alakítják át, amelyek alapján az LLM-ek hatékonyan tudnak következtetni.
RAG-rendszereket lehet építeni mélyreható egyedi infrastruktúra nélkül is. Ez elvontsá teszi a visszakeresést, a vektorizálást és a relevancia-rangsorolást.
Gyakran használják olyan felhasználási esetekben, mint a szemantikai keresés, az összefoglalás és a kérdések megválaszolása, valós adatokra alapozva.
A LlamaIndex legjobb funkciói
- A heterogén adatforrásokat indexeld olyan kereshető struktúrákba, amelyeket az LLM-ek hatékonyan lekérdezhetnek
- A kontextust stratégiailag kell lekérni vektoros keresés és lekérdezési tervezés segítségével a pontos bizonyíték-beillesztés érdekében
- Tömörítsük és foglaljuk össze a kontextust, hogy a következtetés hatékony és releváns maradjon
A LlamaIndex árazása
- Ingyenes
- Kezdőcsomag: 50 dollár/hónap
- Előny: 500 dollár/hónap
- Vállalati: Egyedi árazás
A LlamaIndex értékelései és véleményei
- G2: Nincs elég értékelés
- Capterra: Nincs elég értékelés
Mit mondanak a valódi felhasználók a LlamaIndexről?
Egy felhasználó a Redditen így ír:
Őszintén szólva úgy gondolom, hogy a legtöbb generatív AI-keretrendszer, mint például a LangChain vagy a LlamaIndex, nem túl jó, és csak bonyolítja a kódot. Jobb, ha egyszerű Python-t használunk.
Őszintén szólva úgy gondolom, hogy a legtöbb generatív AI-keretrendszer, mint például a LangChain vagy a LlamaIndex, nem túl jó, és csak bonyolítja a kódot. Jobb a sima Python-t használni.
4. ClickUp BrainGPT (A legjobb munkaterületi AI-asszisztens)
A listán szereplő eszközök többsége a kontextus-tervezés egyes elemeiben nyújt segítséget. Összeállítják a promptokat, adatokat gyűjtenek, vagy munkafolyamatokat szerveznek.
A ClickUp Brain más megközelítést alkalmaz. A világ első konvergens AI-munkaterületeként a ClickUp egyetlen platformon egyesíti a projekteket, feladatokat, dokumentumokat és kommunikációt, amelybe kontextustudatos AI van beépítve.
Íme a megoldás 👇
Dolgozz olyan mesterséges intelligenciával, amely megérti téged és a munkádat
A ClickUp Brain megérti a munkád kontextusát.
A rendszer a ClickUp-feladatokból, dokumentumokból, megjegyzésekből, függőségekből, állapotokból, ütemtervekből és a felelősségi körökből meríti a kontextust. Nem kell minden alkalommal beillesztened a háttérinformációkat vagy elmagyaráznod a projekt történetét, amikor a munkaterület adatai alapján kérdést teszel fel neki.
📌 Például, amikor egy vezető azt kérdezi: „Mi lassítja a harmadik negyedévi kampányt?”, a rendszer átvizsgálja a munkaterületet, és konkrét akadályokat hoz felszínre, mint például:
- Kiosztatlan feladatok
- Függőben lévő jóváhagyások
- Elakadt felülvizsgálatok
- Az eszközökre váró függőségek
Kapsz egy blokkoló jelentést, amely feltünteti a felelősöket és az időbeli hatást.
Már a végrehajtáshoz igazított AI-írás
A ClickUp Brain egy AI írási asszisztensként működik, de van egy döntő különbség: írás közben tisztában van azzal, hogy mit épít a csapat.
Amikor egy termékmenedzser vagy marketinges a ClickUp Doc-ban megfogalmazza a bevezetési üzeneteket, a Brain képes:
- Határozzuk meg az értékajánlatokat a meglévő termékkontextus alapján
- A üzenetek testreszabása a különböző célcsoportok igényeihez
- Írjuk át a tartalmat úgy, hogy illeszkedjen a hangnemhez, az érthetőséghez vagy a pozicionálási célokhoz
Ennél is fontosabb, hogy az írás szorosan kapcsolódjon a feladatokhoz, az ütemtervekhez és a jóváhagyásokhoz. Nincs eltérés a dokumentáció és a munka között. Ez jelentős időmegtakarítást jelent, mivel a tartalmat később nem kell újraértelmezni.
💡 Profi tipp: Válassz a ChatGPT, a Claude és a Gemini családok több AI-modellje közül közvetlenül a ClickUp Brain-ben!
- Használj egy gyors, könnyű modellt az értekezletek jegyzetének összefoglalásához egy feladat keretein belül
- Válts egy inkább a következtetésre épülő modellre, amikor a kampány teljesítményét elemzed a dokumentumok, feladatok és irányítópultok alapján
Mi a valódi trükk? Kombináld a modellválasztást a ClickUp összekapcsolt kontextusával – feladatok, megjegyzések, dokumentumok és egyéni mezők –, így a modell nem csupán „okos” lesz, hanem a tényleges munkaterületed valóságában is működik.
Kontextus alapú feladat-automatizálás, amely csökkenti a kézi munkát
Az AI-alapú feladatokkal a ClickUp a kontextust cselekvéssé alakítja. A legfontosabb funkciók a következők:
- A ClickUp Chat ben folyó beszélgetéseket feladatokká alakítja
- Hozz létre alfeladatokat és feladatleírásokat egy meglévő feladatcímből, a feladat hatókörének figyelembevételével
- Javasolj következő lépéseket, ha a munka megakad
- A rutinfrissítések automatizálása a projekt valós állapotának felhasználásával
Íme, hogyan használhatod a ClickUp AI-alapú feladatautomatizálását a monoton munkák csökkentésére 👇
Mivel az automatizálást az élő kontextus vezérli, a csapatok kevesebb időt töltenek azzal, hogy a szándékot szerkezetbe öntsék. A munka folyamatos kézi beavatkozás nélkül halad előre.
Hagyjuk, hogy az AI-ügynökök végezzék el a nehéz munkát
A ClickUp Super Agents kiterjeszti a ClickUp kontextusfüggő mesterséges intelligenciáját az egyszeri lekérdezéseken túl, önálló, több lépésből álló végrehajtásig.
Ahelyett, hogy konkrét utasításokra várnának, ezek az automatizálásra szolgáló AI-ügynökök a munkaterületen belül a nevedben cselekszenek, és az általad meghatározott kontextus és célok alapján dolgozzák fel a feladatokat, szabályokat és eredményeket.
Mi különbözteti meg őket a hagyományos ügynököktől:
- Proaktív feladatvégrehajtás: Az ügynökök értelmezik a munkaterület kontextusát – feladatok, függőségek, határidők – és manuális utasítás nélkül hajtják végre a műveletsorozatokat, például az állapotok frissítését, alfeladatok létrehozását vagy a felelősök értesítését.
- Célorientált munkafolyamatok: Meghatározzunk egy magas szintű célt (pl. „A harmadik negyedévi kampány akadályainak megoldása”), és az ügynök megtervezi a teendőket, összegyűjti a kontextust, majd végrehajtja azokat a lépéseket, amelyek előreviszik a munkát.
- Tartós kontextus és memória: Az ügynökök a lépések között is megőrzik az állapotot, ami lehetővé teszi számukra, hogy következtessenek a már elvégzett és a még hátralévő feladatokra, javítva ezzel a pontosságot és csökkentve a felesleges munkát
- Integráció a munkaterületi eszközökkel: Kölcsönhatásba lépnek a ClickUp-feladatokkal, dokumentumokkal és megjegyzésekkel, valamint a csatlakoztatott eszközökkel, és a rendszerek között koordinálva végzik el a munkafolyamatokat, ahelyett, hogy kontextus nélkül javasolnának lépéseket.
📚 További információ: Mik azok a modellalapú reflexügynökök?
A ClickUp legjobb funkciói
- Hozd el az AI-t az asztalodra és a csatlakoztatott alkalmazásokba a ClickUp Brain MAX segítségével: Kereshetsz a munkaterületeden, beszédet szöveggé alakíthatsz, válthatsz a legjobb AI-modellek között, és feladatokkal, dokumentumokkal és csevegésekkel kapcsolatos műveleteket hajthatsz végre anélkül, hogy megszakítanád a munkádat
- Találj azonnal válaszokat az Enterprise Search segítségével: Kereshetsz feladatok, dokumentumok, megjegyzések, fájlok és kapcsolódó eszközök között, így a kritikus kontextus soha nem veszik el, és nem kerül szigetelődésbe
- Gyorsan rögzítsd az ötleteidet a Talk to Text segítségével: Diktáld le a jegyzeteket, terveket vagy frissítéseket, és alakítsd át a beszédet strukturált munkává anélkül, hogy elterelődne a figyelmed vagy elveszítenéd a lendületedet
- Csökkentse a kézi munkát a ClickUp Dashboards segítségével: Indítson el automatikusan feladatfrissítéseket, feladatok kiosztását és nyomon követéseket a munkaterület valós kontextusa és állapotváltozásai alapján
- A ClickUp Chat segítségével a megbeszélések cselekvésre ösztönzőek maradnak: A döntéseket, visszajelzéseket és jóváhagyásokat közvetlenül a feladatok mellett vitassátok meg, így a beszélgetések szorosan kapcsolódnak a végrehajtáshoz
- Cseréld le a megbeszéléseket SyncUps -ra: oszd meg az aszinkron frissítéseket, kapj AI által generált összefoglalókat, és tartsd összhangban a csapatokat ismétlődő hívások nélkül
- A csapatok összehangolása a Teams Hub segítségével: Tekintse át egy helyen a csapatok tevékenységét, a felelősségi köröket, a prioritásokat és a kapacitást, hogy időben felismerje a kockázatokat és újra egyensúlyba hozza a munkaterhelést
- Tervezd meg a napodat a ClickUp Naptár segítségével: Kapj AI-támogatott napi terveket a határidők, prioritások és a munkaterhelés alapján, így a személyes céljaid összhangba kerülnek a csapat céljaival
A ClickUp korlátai
- A funkciókészlete és a testreszabási lehetőségek túlterhelhetik az új felhasználókat
A ClickUp árai
ClickUp értékelések és vélemények
- G2: 4. 7/5 (10 585+ értékelés)
- Capterra: 4,6/5 (több mint 4 500 értékelés)
Mit mondanak a valódi felhasználók a ClickUp AI-ról?
Egy ClickUp-felhasználó is megosztja tapasztalatait a G2-n:
A ClickUp Brain MAX hihetetlenül gazdagította a munkamenetemet. Az, ahogyan több nagy nyelvi modellt egyesít egy platformon, gyorsabbá és megbízhatóbbá teszi a válaszokat, a platformon elérhető beszéd-szöveggé alakítás pedig hatalmas időmegtakarítást jelent. Nagyra értékelem továbbá a vállalati szintű biztonságot is, ami nyugodtabbá tesz az érzékeny információk kezelése során. […] A leginkább az tűnik ki, hogy segít kiszűrni a felesleges információkat és tisztábban gondolkodni – akár értekezleteket foglalok össze, tartalmakat szerkesztem, akár új ötleteken agyalok. Olyan érzés, mintha egy olyan „minden egyben” AI-asszisztensem lenne, amely alkalmazkodik minden igényemhez.
A ClickUp Brain MAX hihetetlenül gazdagította a munkamenetemet. Az, ahogyan több nagy nyelvi modellt egyesít egy platformon, gyorsabbá és megbízhatóbbá teszi a válaszokat, a platformon elérhető beszéd-szöveggé alakítás pedig hatalmas időmegtakarítást jelent. Nagyra értékelem továbbá a vállalati szintű biztonságot is, ami nyugodtabbá tesz az érzékeny információk kezelése során. […] A leginkább az tűnik ki, hogy segít kiszűrni a felesleges információkat és tisztábban gondolkodni – akár értekezleteket foglalok össze, tartalmat szerkesztem, akár új ötleteken agyalok. Olyan érzés, mintha egy olyan „minden egyben” AI-asszisztensem lenne, amely alkalmazkodik minden igényemhez.
Kihívások és szempontok az AI-kontextus-tervezés során
Íme a legfontosabb kihívások, amelyekkel tisztában kell lenned. A kontextus könnyen kezelhetetlenné válhat, még akkor is, ha a modell 1 millió tokenes kontextusablakot támogat. Íme a legfontosabb kihívások, amelyekkel tisztában kell lenned 👇
Kontextus-mérgezés
Ha egy téves következtetés vagy hallucináció becsúszik a kontextusba, és arra többször is hivatkoznak, a modell tényként kezeli. Ez a mérgezett kontextus a munkafolyamatokat érvénytelen feltételezésekbe zárhatja, amelyek idővel megmaradnak és rontják a kimenet minőségét.
A kontextus eltereli a figyelmet
A nagyobb kontextusok csábítóak, de amikor a kontextus túl nagyra nő, a modellek túlzottan a felhalmozódott előzményekre kezdenek koncentrálni, és nem használják ki eléggé a képzés során megtanultakat. Ez oda vezethet, hogy az AI a múltbeli részletek körforgásában ragad, ahelyett, hogy a következő legjobb lépést állítaná össze.
👀 Tudtad? A Databricks egy tanulmánya kimutatta, hogy a Llama 3.1 405B modell pontossága körülbelül 32 000 token után kezdett csökkenni, jóval azelőtt, hogy a kontextusablak megtelt volna. A kisebb modelleknél ez még korábban bekövetkezett.
A modellek gyakran már jóval azelőtt elveszítik a következtetési képességüket, hogy „elfogyna” a kontextusuk, ezért a kontextus kiválasztása és tömörítése fontosabb, mint a nyers kontextus mérete.
📚 További információ: Mi az a munkahelyi keresés, és hogyan növeli a munkavállalók termelékenységét?
Kontextusbeli zavar
A kontextusban szereplő irreleváns vagy alacsony jelértékű információk a kritikus adatokkal versengenek a figyelemért. Amikor a modell kénytelen minden kontextus-token-t felhasználni, a döntések zavarossá válnak és romlik a pontosság – még akkor is, ha technikailag „több” információ áll rendelkezésre.
Kontextusütközés
Ahogy az információk felhalmozódnak, az új tények vagy eszközleírások ellentmondhatnak a korábbi tartalmaknak. Ellentmondó kontextus esetén a modellek nehezen tudják összeegyeztetni az egymással versengő jeleket, ami következetlen vagy összefüggéstelen kimenetekhez vezet.
Eszközök túlterhelése és kiválasztási problémák
Ha túl sok eszközdefiníció kerül be a kontextusba szűrés nélkül, a modell irreleváns eszközöket hívhat meg, vagy nem optimális eszközöket részesíthet előnyben. A kizárólag releváns eszközök szelektív betöltése csökkenti a zavart és javítja a döntés minőségét.
A tervezés összetettsége és a karbantartás
A hatékony kontextuskezeléshez folyamatos szűrésre, összefoglalásra, áthelyezésre és karanténba helyezésre van szükség. A rendszereknek el kell dönteniük, mikor tömörítsék a korábbi adatokat, és mikor töltsenek be friss információkat, ami átgondolt infrastruktúrát igényel, nem pedig ad hoc prompt-trükköket.
A token-keret fegyelmezett kezelése
Minden token befolyásolja a viselkedést; a nagyobb kontextusablakok nem garantálnak jobb eredményeket. A kontextust kezelt erőforrásként kell kezelni, mérlegelve a relevanciát és az aktualitást a tokenköltséggel és a modell figyelemkeretével szemben.
⚠️ Statisztikai figyelmeztetés: A munkavállalók közel 60%-a elismeri, hogy engedélyezetlen nyilvános AI-eszközöket használ a munkahelyén, és gyakran érzékeny vállalati adatokat illeszt be olyan platformokra, amelyek felett semmilyen felügyelet nincs.
És a helyzet még rosszabb: a szervezetek 63%-a nem rendelkezik olyan mesterséges intelligencia-irányelvekkel, amelyekkel figyelemmel kísérhetné, korlátozhatná vagy akár felismerhetné ezt az árnyék-AI-használatot.
Az eredmény? Az adatok kiszivárognak, mert senki sem figyeli, hogyan használják az AI-t.
A kontextus-tervezés jövője
Ez jelzi az átmenetet a kísérleti fázisból a nagy léptékű alkalmazásba. A kontextust többé nem emberek fogják kezelni, hanem kód fogja generálni és kezelni. A rendszer saját szerkezetének függvénye lesz.
Ezt Serge Liatko kiváló cikkét alapul véve foglaljuk össze az OpenAI fejlesztői közösségben:
A kontextus-tervezés a munkafolyamat-architektúrába fejlődik
A kontextus-tervezés egyre inkább átadja helyét az automatizált munkafolyamat-architektúrának. A feladat nem korlátozódik majd a megfelelő tokenek megadására.
A hatékony kontextus-tervezés magában foglalja a gondolkodási folyamatok, eszközök és adatáramlások teljes sorozatának összehangolását, amelyek automatikusan alkalmazkodnak a változó igényekhez.
Ez azt jelenti, hogy olyan dinamikus rendszereket kell építeni, amelyek önállóan kezelik a megfelelő kontextust a holisztikus munkafolyamatokon belül.
Az automatizált koordináció felváltja a kézi utasításadást
A következő nagy kihívás az önszervező mesterséges intelligencia. Ez összekapcsolja a keresést, az eszközöket, a memóriát és az üzleti logikát anélkül, hogy az embereknek kézzel kellene összeállítaniuk az egyes parancsokat vagy kontextuscsomagokat. Ahelyett, hogy minden adatot kifejezetten megadnánk, a rendszerek maguk fogják következtetni, melyik kontextus releváns, és automatikusan kezelni fogják azt a célok és a korábbi események alapján.
🧠 Ez már most is így működik a ClickUp Super Agents esetében. Ők környezetre reagáló és mindig aktív AI-csapattársak, akiknek ez segít abban, hogy ugyanúgy megértsék és végrehajtsák a feladatokat, mint az emberek. Gazdag memóriájuk segítségével – amelyben tárolják a preferenciákat, a legutóbbi műveleteket és a projekt előzményeit – folyamatosan fejlődnek a korábbi interakciók alapján, és proaktívan tudnak cselekedni, problémákat továbbítani vagy betekintést nyújtani anélkül, hogy utasításra várnának.
A végpontok közötti automatizálás válik a termelékenység valódi mozgatórugójává
A kontextus-tervezés fejlődésével a termelékenységnövekedés az automatizált munkafolyamatokból származik. * Az LLM-ek ügynökként működnek: koordinálják az eszközöket, figyelemmel kísérik az állapotot, és több lépésből álló logikai műveleteket hajtanak végre a felhasználó részletes beavatkozása nélkül.
A hiányzó kontextust nem kell manuálisan beírnod. A rendszer összeállítja a kontextust a hosszú távú memória és a következtetés támogatására.
Az egységes kontextus javítja az AI működését
Az AI pontossága romlik, ha a kontextus széttöredezik a különböző eszközök, munkafolyamatok és emberek között. Ha az információk szétszóródnak, a modellek kénytelenek találgatni.
Az olyan konvergens AI-munkaterületek, mint a ClickUp, kiválóan teljesítenek ebben – egyesítik a munkát, az adatokat és az AI-t a kontextusstratégiádban.
Készen állsz a kipróbálásra? Regisztrálj ingyen a ClickUp-ra.