วิศวกรรมบริบทสำหรับปัญญาประดิษฐ์: คืออะไรและช่วยปรับปรุงความแม่นยำของ AI อย่างไร

เมื่อ LLMs มีพลังมากขึ้น การให้คำสั่งก็ไม่ใช่ส่วนที่ยากอีกต่อไป แต่บริบทกลายเป็นข้อจำกัดแทน

วิศวกรรมบริบทคือการนำข้อมูลที่ถูกต้องในรูปแบบที่เหมาะสมมาสู่ LLMs (โมเดลภาษาขนาดใหญ่)

อะไรทำให้การวิศวกรรมบริบทเป็นเรื่องยาก?

คุณจำเป็นต้องออกแบบทุกชั้นของสแต็กเพื่อจับบริบทและทำให้มันพร้อมใช้งาน หากคุณส่งบริบทน้อยเกินไป LLM จะไม่รู้ว่าต้องทำอะไร หากส่งบริบทมากเกินไป คุณจะหมดโทเค็น ดังนั้น คุณจะหาจุดสมดุลได้อย่างไร?

ด้านล่างนี้ เราจะแบ่งปันทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับการวิศวกรรมบริบท

อะไรคือการวิศวกรรมบริบทของปัญญาประดิษฐ์?

มันไปไกลกว่าการเขียนตามคำสั่ง. การวิศวกรรมบริบทกำหนด:

🌟 วัตถุประสงค์: เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลที่คุณกำลังให้ในหน้าต่างบริบทของ LLM และกรองข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องหรือรบกวนออกไป

บริบทช่วยปรับปรุงการตอบสนองของ AI ได้อย่างไร?

หากไม่มีบริบท LLM จะทำนายข้อความที่ต่อเนื่องกันโดยอิงจากความเป็นไปได้ทางสถิติมากที่สุด ในทางกลับกัน การจัดเตรียมบริบทที่ดีจะช่วยปรับปรุงผลลัพธ์โดย:

สรุปโดยใช้คำพูดของโทบิ ลุตเก้ ซีอีโอของ Shopify:

ฉันชอบคำว่า "การวิศวกรรมบริบท" มากกว่า "การวิศวกรรมคำสั่ง" มันอธิบายทักษะหลักได้ดีกว่า: ศิลปะในการให้บริบททั้งหมดสำหรับงานเพื่อให้ LLM สามารถแก้ไขได้อย่างสมเหตุสมผล

บทบาทของวิศวกรรมบริบทในกระบวนการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ในกระบวนการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ไม่ใช่เครื่องมือที่ทำงานเดี่ยว ๆ แต่จะทำงานภายในระบบที่มีข้อมูล กฎเกณฑ์ และสถานะอยู่แล้ว

วิศวกรรมบริบทช่วยให้แบบจำลองเข้าใจว่า มันอยู่ที่ใดในกระบวนการทำงาน และ มันได้รับอนุญาตให้ทำอะไรต่อไป

เมื่อโมเดลตระหนักถึง สถานะปัจจุบัน การกระทำที่ผ่านมา และข้อมูลที่ขาดหาย โมเดลสามารถแนะนำหรือดำเนินการขั้นตอนถัดไปได้อย่างถูกต้อง แทนที่จะให้คำแนะนำทั่วไป

นี่หมายถึงการให้เหตุผลทางธุรกิจอย่างชัดเจน เช่น กฎการอนุมัติ ข้อจำกัดการปฏิบัติตามข้อกำหนด และเส้นทางการส่งต่อ เมื่อสิ่งเหล่านี้เป็นส่วนหนึ่งของบริบท การตัดสินใจของ AI จะสอดคล้องกับความเป็นจริงในการดำเนินงาน

สุดท้าย การวิศวกรรมบริบทช่วยให้สามารถทำงานแบบหลายขั้นตอนและแบบตัวแทนได้ โดยการรับประกันการส่งต่อสถานะและการตัดสินใจอย่างสะอาดในแต่ละขั้นตอน

สิ่งนี้ช่วยป้องกันไม่ให้เกิดข้อผิดพลาดสะสมเมื่อกระบวนการทำงานขยายตัว ส่งผลให้ประสิทธิภาพของบริบทการทำงานดีขึ้น

วิศวกรรมบริบททำงานอย่างไร?

วิศวกรรมบริบททำงานโดยการปรับแต่งข้อมูลอย่างต่อเนื่องก่อนที่มันจะไปถึงแบบจำลอง

กายวิภาคของระบบที่ออกแบบตามบริบทประกอบด้วย:

ประโยชน์ของวิศวกรรมบริบทในระบบปัญญาประดิษฐ์

นี่คือเหตุผลที่คุณต้องใช้การวิศวกรรมบริบทเมื่อสร้างแอปพลิเคชัน AI:

ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

การให้บริบทที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจช่วยลดความไม่ชัดเจน. แบบจำลองให้เหตุผลภายในข้อเท็จจริงที่ทราบ, ข้อจำกัด, และสถานะแทนที่จะพึ่งพาการคาดคะเนแบบความน่าจะเป็น.

พฤติกรรมที่สม่ำเสมอในระดับใหญ่

โครงสร้างบริบทที่มั่นคงจะสร้างผลลัพธ์ที่ซ้ำกันได้ การป้อนข้อมูลที่คล้ายกันจะนำไปสู่การตัดสินใจที่คล้ายกัน—ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับกระบวนการผลิต

ลดต้นทุนและความหน่วง

บริบทที่มุ่งเน้นและย่อช่วยหลีกเลี่ยงการสูญเสียข้อมูลที่ไม่จำเป็น ระบบสามารถตอบสนองได้รวดเร็วขึ้นโดยไม่ต้องโหลดประวัติหรือเอกสารทั้งหมดซ้ำ

ระบบอัตโนมัติที่ปลอดภัยยิ่งขึ้น

บริบททำการเข้ารหัสกฎทางธุรกิจและสิทธิ์การเข้าถึง ซึ่งช่วยให้ระบบ AI สามารถดำเนินการได้โดยไม่ละเมิดนโยบายหรือก่อให้เกิดการกระทำที่มีความเสี่ยง

เวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนที่ดีขึ้น

การส่งต่อบริบทที่สะอาดจะรักษาสถานะไว้ระหว่างขั้นตอนต่างๆ ข้อผิดพลาดจะไม่สะสมเมื่อเวิร์กโฟลว์มีความซับซ้อนหรือมีลักษณะเป็นอัตโนมัติมากขึ้น

การแก้ไขข้อผิดพลาดและการทำซ้ำที่ง่ายขึ้น

บริบทที่มีโครงสร้างช่วยให้เห็นความล้มเหลวได้ชัดเจน คุณสามารถติดตามข้อผิดพลาดไปยังข้อมูลที่ขาดหาย ล้าสมัย หรือจัดลำดับไม่ถูกต้อง แทนที่จะโทษโมเดล

การนำไปใช้ในองค์กรที่แข็งแกร่งขึ้น

ระบบ AI ที่เคารพบริบทของกระบวนการทำงานให้ความรู้สึกน่าเชื่อถือ—ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างนักบินกับเครื่องมือสำหรับการนำไปใช้ทั่วทั้งองค์กร

วิศวกรรมบริบท AI กับ วิศวกรรมคำสั่ง

การเขียนคำสั่ง: ขอให้ ChatGPT เขียนอีเมลประกาศฟีเจอร์ใหม่ คุณกำลังเขียนคำแนะนำสำหรับงานเดียว

วิศวกรรมบริบท: คุณกำลังสร้างบอทบริการลูกค้า มันจำเป็นต้องจดจำตั๋วงานก่อนหน้า เข้าถึงรายละเอียดบัญชีผู้ใช้ และรักษาประวัติการสนทนา

ตามที่อธิบายโดยนักวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์อันเดรย์ คาร์พาธี:

ผู้คนมักเชื่อมโยงคำว่า "prompt" กับคำอธิบายงานสั้น ๆ ที่คุณให้กับ LLM ในการใช้งานประจำวันของคุณ แต่ในแอปพลิเคชัน LLM ที่มีความแข็งแกร่งทางอุตสาหกรรมทุกตัว การวิศวกรรมบริบท (context engineering) คือศิลปะและวิทยาศาสตร์ที่ละเอียดอ่อนในการเติมข้อมูลลงในหน้าต่างบริบทด้วยข้อมูลที่เหมาะสมพอดีสำหรับขั้นตอนต่อไป

+1 สำหรับ "วิศวกรรมบริบท" มากกว่า "วิศวกรรมคำสั่ง"

ผู้คนมักเชื่อมโยงคำว่า "prompt" กับคำอธิบายงานสั้น ๆ ที่คุณให้กับ LLM ในการใช้งานประจำวันของคุณ แต่ในแอปพลิเคชัน LLM ที่มีความแข็งแกร่งทางอุตสาหกรรมทุกตัว การวิศวกรรมบริบทคือศิลปะและวิทยาศาสตร์ที่ละเอียดอ่อนในการเติมช่องบริบท...https://t.co/Ne65F6vFcf

— อังเดรย์ คาร์พาธี (@karpathy)25 มิถุนายน 2025

แอปพลิเคชันส่วนใหญ่ใช้การผสมผสานระหว่างการออกแบบข้อความกระตุ้นและการออกแบบบริบท คุณยังคงต้องใช้ข้อความกระตุ้นที่เขียนอย่างดีในระบบออกแบบบริบทของคุณ

ความแตกต่างคือ คำสั่งเหล่านั้นทำงานร่วมกับข้อมูลพื้นหลังที่ได้รับการจัดการอย่างรอบคอบ คุณไม่จำเป็นต้องเริ่มต้นใหม่ทุกครั้ง

การประยุกต์ใช้การวิศวกรรมบริบทด้วยปัญญาประดิษฐ์

พื้นที่สำคัญที่มีการนำวิศวกรรมบริบทของ AI มาใช้แล้ว ได้แก่ 👇

ระบบอัตโนมัติสำหรับการสนับสนุนลูกค้าและศูนย์บริการช่วยเหลือ

แชทบอทส่วนใหญ่ปฏิบัติต่อทุกข้อความเสมือนเป็นข้อความใหม่ ทำให้ผู้ใช้ต้องพูดซ้ำไปซ้ำมา

ด้วยการวิศวกรรมบริบท AI สามารถอ้างอิงประวัติผู้ใช้ การโต้ตอบก่อนหน้านี้ บันทึกการซื้อ และเอกสารประกอบผลิตภัณฑ์ได้ ด้วยข้อมูลเหล่านี้ AI จะตอบสนองเหมือนเพื่อนร่วมทีมที่รู้ปัญหาอยู่แล้ว

ผู้ช่วยเขียนด้วยปัญญาประดิษฐ์และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในที่ทำงาน

เครื่องมือเขียนด้วย AIจะสร้างคุณค่าได้ก็ต่อเมื่อเข้าใจ สิ่งที่คุณกำลังทำอยู่ เหตุผลที่มันสำคัญ และสิ่งที่เคยมีอยู่แล้ว หากขาดบริบทเหล่านี้ แม้จะช่วยประหยัดเวลาในการร่างงาน แต่ก็ยังต้องแก้ไขและปรับแต่งด้วยตนเองอย่างหนักอยู่ดี

นี่คือจุดที่ AI วิศวกรรมบริบทเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์ ด้วยการวางรากฐาน AI ในสถานะของงาน เอกสาร การตัดสินใจที่ผ่านมา และข้อตกลงของทีม ผู้ช่วยเขียนจึงเปลี่ยนจากการสร้างข้อความทั่วไปไปสู่การสนับสนุนที่ตระหนักถึงกระบวนการทำงาน

📌 ตัวอย่างจากโลกจริง: ClickUp Brain ซึ่งเป็นAI พื้นฐานของ ClickUp ใช้เทคนิคการวิศวกรรมบริบทในระดับพื้นที่ทำงาน แทนที่จะให้ผู้ใช้ต้องวางข้อมูลพื้นหลังลงในคำสั่ง มันจะดึงบริบทโดยตรงจากงาน เอกสาร ความคิดเห็น ลำดับความสำคัญ และไทม์ไลน์

ความสามารถหลักคือการตัดสินใจตามบริบท ซึ่งประเมินโครงการที่กำลังดำเนินอยู่ควบคู่ไปกับศักยภาพของทีมและผลการดำเนินงานในอดีต เพื่อนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้

ประการแรก Brain สามารถตรวจจับการทำงานเกินกำลัง ความล่าช้า และจุดคอขวดได้ นอกเหนือจากการสรุปปัญหาแล้ว ยังแนะนำการปรับเปลี่ยนที่เป็นรูปธรรมในรูปแบบของการกระจายงานใหม่ การปรับปรุงกำหนดเวลา และการจัดลำดับความสำคัญใหม่

เนื่องจากว่าการตัดสินใจเหล่านี้มีพื้นฐานมาจากบริบทของพื้นที่ทำงานจริง ผลลัพธ์ที่ได้จึงสามารถนำไปใช้ได้ทันที ไม่จำเป็นต้องอธิบายพื้นหลัง อธิบายลำดับความสำคัญ หรือปรับคำแนะนำให้สอดคล้องกับความเป็นจริงด้วยตนเอง

ทีมที่ใช้ ClickUp Brainรายงานอัตราการผสานรวมเต็มรูปแบบสูงกว่า 2.26 เท่าและมีคะแนนความหงุดหงิดกับ AI ต่ำที่สุด (27.1%)

ข้อมูลเชิงลึกด้านการขายและการบริหารความสัมพันธ์ลูกค้า

กระบวนการขายครอบคลุมอีเมล การประชุม ระบบ CRM และสเปรดชีต หากขาดบริบท AI ไม่สามารถเข้าใจความคืบหน้าของดีลหรือเจตนาของผู้ซื้อได้

วิศวกรรมบริบทช่วยให้ AI มองเห็นการสนทนาของผู้ซื้อ กำหนดเวลา โทนการสื่อสาร และการมีส่วนร่วมในอดีต ซึ่งช่วยให้ค้นพบข้อมูลเชิงลึก ตรวจจับข้อตกลงที่หยุดชะงัก และแนะนำการดำเนินการที่เหมาะสมต่อไป

ผู้ช่วยด้านสุขภาพและปัญญาประดิษฐ์ทางคลินิก

การตัดสินใจทางการแพทย์อาศัยประวัติผู้ป่วย รายงานห้องปฏิบัติการ ใบสั่งยา และบันทึกของแพทย์ แต่ข้อมูลเหล่านี้มักถูกเก็บไว้ในระบบที่ไม่เชื่อมโยงกัน ส่งผลให้แพทย์ต้องเสียเวลาในการป้อนข้อมูลซ้ำและเสี่ยงต่อการมองข้ามรายละเอียดสำคัญบางครั้งแพทย์ต้องใช้เวลาเกือบ 40% ของการทำงานไปกับการงานด้านเอกสาร

การวิศวกรรมบริบท AI เชื่อมโยงข้อมูลเหล่านี้เข้าด้วยกัน มันสนับสนุนแพทย์ด้วยสรุปที่ถูกต้อง, ร่างเอกสาร, เน้นประวัติที่เกี่ยวข้อง, และแสดงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นหรือขั้นตอนต่อไป

ผู้ช่วยฝ่ายทรัพยากรบุคคลและการสรรหา

การตัดสินใจในการสรรหาขึ้นอยู่กับบริบท เช่น ทักษะ ข้อเสนอแนะจากการสัมภาษณ์ ความเหมาะสมกับบทบาท และข้อมูลการจ้างงานในอดีต การวิศวกรรมบริบทด้วย AI ช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์ประวัติการทำงาน รายละเอียดงาน บันทึกการสัมภาษณ์ และรูปแบบในอดีต เพื่อระบุผู้สมัครที่เหมาะสมได้อย่างรวดเร็ว

เครื่องมือและแพลตฟอร์มที่สนับสนุนการวิศวกรรมบริบท

เครื่องมือใดที่ช่วยให้คุณดำเนินการวิศวกรรมบริบทในระดับขนาดใหญ่ได้?

1. LangChain (ดีที่สุดในการประกอบบริบทด้วยโปรแกรม)

LangChain เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สสำหรับการจัดการระบบ AI ที่ต้องประกอบ จัดการอัปเดต และกำหนดเส้นทางของบริบทอย่างเป็นโปรแกรม

เครื่องมือตัวแทน AIช่วยให้นักพัฒนาสามารถเชื่อมต่อ LLM กับเครื่องมือ แหล่งข้อมูล หน่วยความจำ และตรรกะการควบคุมได้ แทนที่จะต้องพึ่งพาข้อความคำสั่งแบบคงที่

Core LangChain จัดการการเชื่อมต่อและการดึงข้อมูล ในขณะที่ LangGraph ช่วยให้สามารถทำงานแบบกราฟที่มีสถานะสำหรับกระบวนการที่มีหลายขั้นตอนและซับซ้อน

DeepAgents สร้างขึ้นบนพื้นฐานนี้เพื่อสนับสนุนตัวแทนที่ทำงานอัตโนมัติในระยะยาวด้วยการวางแผน ตัวแทนย่อย และบริบทที่คงอยู่

ส่วนประกอบเหล่านี้ร่วมกันทำให้ LangChain เป็นชั้นควบคุมสำหรับการวิศวกรรมบริบท โดยตัดสินใจว่า เมื่อใด จะดึงบริบท, อย่างไร บริบทจะพัฒนา, และ ที่ไหน บริบทจะไหลผ่านเวิร์กโฟลว์ของตัวแทน

คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ LangChain

ข้อจำกัดของ LangChain

ราคาของ LangChain

คะแนนและรีวิวของ LangChain

ผู้ใช้ในชีวิตจริงพูดถึง LangChain อย่างไรบ้าง?

ตามที่ผู้ใช้บน Reddit กล่าวไว้:

หลังจากทดสอบวิธีการต่าง ๆ หลายวิธีแล้ว สิ่งที่ฉันชอบที่สุดคือการใช้การเรียกใช้เครื่องมือมาตรฐานร่วมกับเวิร์กโฟลว์ของ langgraph ดังนั้นฉันจึงห่อหุ้มเวิร์กโฟลว์ที่แน่นอนเป็นตัวแทนซึ่ง LLM หลักเรียกใช้เป็นเครื่องมือ ด้วยวิธีนี้ LLM หลักจะให้ UX แบบไดนามิกที่แท้จริงและเพียงแค่ส่งต่อให้เวิร์กโฟลว์ทำงานหนัก จากนั้นเวิร์กโฟลว์จะส่งผลลัพธ์กลับไปยัง LLM หลักอย่างเรียบร้อย

2. OpenAI API (Contextual AI API ให้บริบทที่มีโครงสร้าง การเรียกใช้เครื่องมือ และการควบคุมในระดับระบบ)

OpenAI API เป็นอินเทอร์เฟซแบบทั่วไปสำหรับการเข้าถึงโมเดล AI สร้างสรรค์ขั้นสูงที่ขับเคลื่อนแอปพลิเคชันหลากหลายประเภท

นักพัฒนาใช้มันเพื่อผสานการเข้าใจภาษาและการสร้างภาษาเข้ากับผลิตภัณฑ์. มันยังรองรับการสรุป, การแปล, การช่วยเหลือทางโค้ด, และการคิดวิเคราะห์.

API รองรับการแชท, การฝัง, การเรียกใช้ฟังก์ชัน, การควบคุม, และการป้อนข้อมูลหลายรูปแบบ, ทำให้สามารถมีปฏิสัมพันธ์ที่มีโครงสร้างกับโมเดลได้. OpenAI เหมาะสำหรับการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว, เนื่องจากมันจัดการการตรวจสอบสิทธิ์, การปรับขนาด, และการจัดการเวอร์ชัน.

ความสะดวกในการใช้งานเป็นผลมาจากวิธีที่ API แยกพฤติกรรมของโมเดลที่ซับซ้อนให้กลายเป็นจุดสิ้นสุดที่ง่ายและเชื่อถือได้

คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ OpenAI API

ข้อจำกัดของ API ของ OpenAI

ราคาของ OpenAI API

GPT-5. 2

GPT-5. 2 Pro

จีพีที-5 มินิ

คะแนนรีวิวและรีวิว API ของ OpenAI

ผู้ใช้จริงพูดถึง OpenAI API อย่างไรบ้าง?

ตามที่ผู้ใช้บน Reddit กล่าวไว้:

API ของ OpenAI ก็เหมือนกับ API อื่น ๆ ดังนั้นจากมุมมองทางเทคนิคแล้ว ไม่ควรมีเส้นโค้งการเรียนรู้เลย จุดสิ้นสุดทั้งหมด พารามิเตอร์ และตัวอย่างการตอบสนองได้รับการบันทึกไว้อย่างดี หากคุณมีประสบการณ์การพัฒนาพื้นฐาน คุณไม่ควรต้องการคอร์ส ฉันเห็นด้วยกับประเด็นข้างต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ Python ไลบรารีของ Python มีข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดเพื่อทำให้ชีวิตง่ายขึ้น มีไลบรารีของ Node ด้วยหากคุณต้องการใช้ JS ต่อไป สิ่งที่ต้องเรียนรู้มากที่สุดคือวิธีการใช้พวกมันอย่างมีกลยุทธ์ ใช้เวลาสักหน่อยในการลองใช้ข้อความระบบ, คำเตือนผู้ใช้, และพารามิเตอร์ใน Playground ก่อนที่คุณจะพยายามสร้างมันด้วยโค้ด (ค่อนข้างแน่ใจว่าคุณสามารถหาตัวอย่างโค้ดจาก Playground ได้หลังจากที่คุณพบสิ่งที่ทำงานได้)

3. LlamaIndex (ดีที่สุดสำหรับระบบการเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหา)

LlamaIndex เป็นเฟรมเวิร์กข้อมูลแบบโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อให้ข้อมูลภายนอกสามารถเข้าถึงและใช้งานได้สำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่

มันให้ตัวเชื่อมต่อ, ดัชนี, และอินเตอร์เฟซการค้นหาที่เปลี่ยนแปลงข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างให้กลายเป็นตัวแทนที่ LLMs สามารถคิดวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

คุณสามารถสร้างระบบ RAG ได้โดยไม่ต้องมีโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อน มันจะทำการแยกการค้นหา การแปลงเป็นเวกเตอร์ และการจัดอันดับความเกี่ยวข้อง

มักใช้สำหรับกรณีการใช้งานเช่น การค้นหาเชิงความหมาย, การสรุป, และการตอบคำถาม โดยมีพื้นฐานจากข้อมูลจริง

คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ LlamaIndex

ราคาของ LlamaIndex

คะแนนและรีวิวของ LlamaIndex

ผู้ใช้จริงพูดถึง LlamaIndex อย่างไรบ้าง?

ผู้ใช้คนหนึ่งแชร์บน Reddit:

พูดตามตรง ผมคิดว่าเฟรมเวิร์ก AI รุ่นใหม่อย่าง langchain, llamaindex นั้นไม่ได้ดีขนาดนั้น และทำให้โค้ดซับซ้อนมากขึ้นด้วย จะใช้ Python แบบพื้นฐานจะดีกว่า

4. ClickUp BrainGPT (ดีที่สุดในฐานะผู้ช่วย AI สำหรับพื้นที่ทำงานของคุณ)

เครื่องมือส่วนใหญ่ในรายการนี้ช่วยให้คุณจัดการกับส่วนเฉพาะของการวิศวกรรมบริบท พวกมันประกอบคำสั่ง, ดึงข้อมูล, หรือประสานงานการทำงาน

ClickUp Brainใช้วิธีการที่แตกต่างออกไปในฐานะพื้นที่ทำงาน AI แบบรวมศูนย์แห่งแรกของโลก ClickUp รวมโครงการ งาน เอกสาร และการสื่อสารของคุณไว้ในแพลตฟอร์มเดียว พร้อมด้วย AI ที่รับรู้บริบทฝังอยู่ภายใน

นี่คือวิธี 👇

ทำงานร่วมกับ AI ที่เข้าใจคุณและงานของคุณ

ClickUp Brain เข้าใจบริบทของงานของคุณ

มันดึงบริบทจากงานใน ClickUp ของคุณ เอกสาร ความคิดเห็น การพึ่งพา สถานะ ไทม์ไลน์ และเจ้าของงาน คุณไม่จำเป็นต้องวางข้อมูลพื้นหลังหรืออธิบายประวัติโครงการทุกครั้งที่คุณถามคำถามโดยใช้ข้อมูลจากพื้นที่ทำงาน

📌 ตัวอย่างเช่น เมื่อผู้จัดการถามว่า "อะไรที่ทำให้แคมเปญไตรมาส 3 ล่าช้า?" ระบบจะสแกนพื้นที่ทำงานและแสดงอุปสรรคที่ชัดเจน เช่น:

คุณจะได้รับรายงานการบล็อกที่แสดงเจ้าของการดำเนินการและผลกระทบต่อเวลา

การเขียนด้วย AI ที่สอดคล้องกับการนำไปปฏิบัติแล้ว

ClickUp Brain ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยเขียนด้วย AI แต่มีความแตกต่างที่สำคัญ: มันเขียนด้วยความตระหนักถึงสิ่งที่ทีมกำลังสร้างอยู่

เมื่อผู้จัดการโครงการหรือนักการตลาดร่างข้อความเปิดตัวภายในเอกสาร ClickUp Brain สามารถ:

ที่สำคัญกว่านั้น งานเขียนนั้นยังคงเชื่อมโยงกับงานที่ต้องทำ กำหนดเวลา และการอนุมัติ ไม่มีช่องว่างระหว่างเอกสารกับงานที่ทำอยู่ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาได้มาก เนื่องจากไม่จำเป็นต้องตีความเนื้อหาใหม่ในภายหลัง

💡 เคล็ดลับมืออาชีพ: เลือกใช้โมเดล AI หลากหลายจากตระกูล ChatGPT, Claude และ Gemini ได้โดยตรงใน ClickUp Brain!

• ใช้โมเดลที่รวดเร็วและน้ำหนักเบาเพื่อสรุปบันทึกการประชุมภายในงาน
• เปลี่ยนไปใช้โมเดลที่เน้นการให้เหตุผลมากขึ้นเมื่อคุณกำลังวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแคมเปญในเอกสาร งาน และแดชบอร์ด

การเคลื่อนไหวที่ทรงพลังจริง ๆ คืออะไร? การจับคู่การเลือกแบบจำลองกับบริบทที่เชื่อมต่อของ ClickUp—งาน, ความคิดเห็น, เอกสาร,และฟิลด์ที่กำหนดเอง—เพื่อให้แบบจำลองไม่เพียงแต่ "ฉลาด" แต่ยังทำงานภายในความเป็นจริงของพื้นที่ทำงานของคุณจริง ๆ

การทำงานอัตโนมัติตามบริบทของงานที่ช่วยลดภาระงานที่ต้องทำด้วยตนเอง

ด้วยงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI, ClickUp เปลี่ยนบริบทให้เป็นการกระทำ. คุณสมบัติหลักประกอบด้วย:

นี่คือวิธีที่คุณสามารถใช้ระบบอัตโนมัติสำหรับงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI ใน ClickUp เพื่อลดงานที่ซ้ำซาก 👇

เนื่องจากระบบอัตโนมัติขับเคลื่อนด้วยบริบทแบบเรียลไทม์ ทีมงานจึงใช้เวลาน้อยลงในการแปลงเจตนาให้เป็นโครงสร้าง งานดำเนินไปข้างหน้าโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงด้วยมืออย่างต่อเนื่อง

ให้ตัวแทน AI ทำงานหนักแทนคุณ

ClickUp Super Agentsขยายขีดความสามารถของ AI เชิงบริบทของ ClickUp จากเพียงการตอบคำถามเดี่ยว ไปสู่การดำเนินการอัตโนมัติหลายขั้นตอน

แทนที่จะรอคำสั่งเฉพาะตัวแทน AI สำหรับการทำงานอัตโนมัติเหล่านี้จะดำเนินการ แทนคุณภายในพื้นที่ทำงาน โดยทำงานผ่านงาน กฎ และผลลัพธ์ต่างๆ ตามบริบทและเป้าหมายที่คุณกำหนด

สิ่งที่ทำให้พวกเขาแตกต่างจากตัวแทนทั่วไป:

คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ ClickUp

ข้อจำกัดของ ClickUp

ราคาของ ClickUp

คะแนนและรีวิว ClickUp

ผู้ใช้จริงพูดถึง ClickUp AI อย่างไรบ้าง?

ผู้ใช้ ClickUpยังแบ่งปันประสบการณ์ของพวกเขาบน G2:

ClickUp Brain MAX เป็นส่วนเสริมที่ยอดเยี่ยมสำหรับเวิร์กโฟลว์ของฉัน วิธีที่มันรวม LLM หลายตัวไว้ในแพลตฟอร์มเดียวทำให้การตอบสนองรวดเร็วและเชื่อถือได้มากขึ้น และการแปลงเสียงเป็นข้อความทั่วทั้งแพลตฟอร์มช่วยประหยัดเวลาได้มาก ฉันยังชื่นชมความปลอดภัยระดับองค์กรซึ่งให้ความสบายใจเมื่อจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน […] สิ่งที่โดดเด่นที่สุดคือวิธีที่มันช่วยให้ฉันตัดผ่านเสียงรบกวนและคิดได้ชัดเจนขึ้น — ไม่ว่าจะเป็นการสรุปการประชุม, การร่างเนื้อหา, หรือการคิดค้นไอเดียใหม่ ๆ มันรู้สึกเหมือนมีผู้ช่วย AI ที่ครบครันในตัวเดียวที่สามารถปรับตัวให้เข้ากับสิ่งที่ฉันต้องการได้

ความท้าทายและข้อควรพิจารณาเมื่อทำงานกับวิศวกรรมบริบท AI

นี่คือความท้าทายหลักที่คุณต้องตระหนักไว้ บริบทสามารถหลุดจากการควบคุมได้ แม้แต่เมื่อโมเดลรองรับหน้าต่างบริบทถึง 1 ล้านโทเค็น นี่คือความท้าทายหลักที่คุณต้องตระหนักไว้ 👇

การปนเปื้อนบริบท

หากภาพหลอนหรือการอนุมานที่ไม่ถูกต้องแทรกเข้ามาในบริบทและถูกอ้างถึงซ้ำๆ โมเดลจะถือว่าสิ่งนั้นเป็นข้อเท็จจริง บริบทที่ ถูกปนเปื้อน นี้สามารถล็อคการทำงานให้ยึดติดกับสมมติฐานที่ไม่ถูกต้องซึ่งคงอยู่เป็นเวลานานและทำให้คุณภาพของผลลัพธ์ลดลง

การเสียสมาธิจากบริบท

บริบทที่ใหญ่ขึ้นนั้นน่าดึงดูดใจ แต่เมื่อบริบทขยายใหญ่เกินไป โมเดลจะเริ่ม มุ่งเน้นไปที่ประวัติที่สะสมมากเกินไป และใช้ประโยชน์จากสิ่งที่เรียนรู้ระหว่างการฝึกอบรมน้อยลง สิ่งนี้อาจทำให้ AI วนเวียนอยู่กับรายละเอียดในอดีตแทนที่จะสังเคราะห์ขั้นตอนที่ดีที่สุดถัดไป

👀 คุณรู้หรือไม่?การศึกษาของ Databricksพบว่าความแม่นยำของโมเดล Llama 3.1 405B เริ่มลดลงเมื่อถึงประมาณ 32,000 โทเค็น ซึ่งเกิดขึ้นก่อนที่หน้าต่างบริบทจะเต็มเสียอีก โมเดลที่เล็กกว่านั้นยิ่งเสื่อมประสิทธิภาพเร็วกว่านั้นอีก

โมเดลมักสูญเสียคุณภาพการให้เหตุผลไปนานก่อนที่พวกมันจะ "หมด" บริบท ทำให้การเลือกและการบีบอัดบริบทมีคุณค่ามากกว่าขนาดบริบทดิบ

ความสับสนในบริบท

ข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องหรือมีสัญญาณต่ำในบริบทจะแข่งขันเพื่อความสนใจกับข้อมูลที่สำคัญ เมื่อโมเดลรู้สึกว่าจำเป็นต้องใช้ทุกโทเค็นในบริบท การตัดสินใจจะกลายเป็นเรื่องสับสนและความแม่นยำจะลดลง—แม้ว่าจะมีข้อมูล "มากกว่า" ในทางเทคนิคก็ตาม

ความขัดแย้งของบริบท

เมื่อข้อมูลสะสมเพิ่มขึ้น ข้อเท็จจริงใหม่หรือคำอธิบายเครื่องมืออาจขัดแย้งกับเนื้อหาเดิม เมื่อบริบทที่ขัดแย้งกันเกิดขึ้น โมเดลจะพยายามปรับข้อมูลที่ขัดแย้งกันให้สอดคล้องกัน ซึ่งอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกันหรือไม่สมเหตุสมผล

ปัญหาการใช้เครื่องมือมากเกินไปและการเลือกเครื่องมือ

เมื่อมีการรวมคำจำกัดความของเครื่องมือมากเกินไปในบริบทโดยไม่มีการกรอง โมเดลอาจเรียกใช้เครื่องมือที่ไม่เกี่ยวข้องหรือให้ความสำคัญกับเครื่องมือที่ไม่เหมาะสม การโหลดเครื่องมือที่เกี่ยวข้องเท่านั้นจะช่วยลดความสับสนและปรับปรุงคุณภาพการตัดสินใจ

ความซับซ้อนทางวิศวกรรมและการบำรุงรักษา

การจัดการบริบทอย่างมีประสิทธิภาพต้องอาศัยการตัดแต่ง การสรุป การถ่ายโอน และการกักกันบริบทอย่างต่อเนื่อง ระบบต้องตัดสินใจว่าจะบีบอัดประวัติเมื่อใดและจะดึงข้อมูลใหม่เมื่อใด ซึ่งต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่รอบคอบมากกว่าการใช้เทคนิคการกระตุ้นแบบเฉพาะกิจ

วินัยงบประมาณแบบสัญลักษณ์

ทุกโทเค็นมีอิทธิพลต่อพฤติกรรม; หน้าต่างบริบทที่ใหญ่ขึ้นไม่ได้รับประกันผลลัพธ์ที่ดีกว่า คุณจำเป็นต้องจัดการบริบทเสมือนเป็นทรัพยากรที่ต้องดูแล โดยพิจารณาความเกี่ยวข้องและความใหม่ของข้อมูลเทียบกับต้นทุนของโทเค็นและงบประมาณความสนใจของโมเดล

อนาคตของวิศวกรรมบริบท

นี่เป็นการเปลี่ยนผ่านจากการทดลองไปสู่การขยายขนาด บริบทจะไม่ถูกจัดการโดยมนุษย์อีกต่อไป แต่จะถูกสร้างและจัดการโดยโค้ด มันจะเป็นฟังก์ชันของโครงสร้างของระบบเอง

เราจะสรุปสิ่งนี้โดยใช้บทความที่ยอดเยี่ยมของSerge Liatko เกี่ยวกับชุมชนนักพัฒนา OpenAI เป็นพื้นฐาน:

วิศวกรรมบริบทพัฒนาไปสู่สถาปัตยกรรมเวิร์กโฟลว์

วิศวกรรมบริบทจะค่อยๆ เปิดทางให้กับสถาปัตยกรรมเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ งานจะไม่จำกัดเพียงแค่การป้อนโทเค็นที่ถูกต้องเท่านั้น

การสร้างบริบทที่มีประสิทธิภาพจะต้องมีการประสานงาน ลำดับเหตุผล เครื่องมือ และการไหลของข้อมูลทั้งหมด ที่ปรับตัวอย่างอัตโนมัติตามความต้องการที่เปลี่ยนแปลง

ซึ่งหมายถึงการสร้างระบบที่มีความยืดหยุ่นซึ่งสามารถ จัดการบริบทที่เหมาะสมได้ด้วยตัวเอง ภายในกระบวนการทำงานแบบองค์รวม

การประสานงานอัตโนมัติแทนการแจ้งเตือนด้วยตนเอง

อนาคตถัดไปคือ AI ที่สามารถจัดระเบียบตัวเองได้ มันจะเชื่อมโยงการค้นหา, เครื่องมือ, ความจำ, และตรรกะทางธุรกิจโดยไม่ต้องให้มนุษย์สร้างคำสั่งหรือชุดข้อมูลบริบทแต่ละชุดขึ้นมาเอง แทนที่จะให้ข้อมูลทุกชิ้นอย่างชัดเจน ระบบจะอนุมานบริบทที่เกี่ยวข้องและ จัดการมันโดยอัตโนมัติ ตามเป้าหมายและประวัติการทำงาน

ระบบอัตโนมัติแบบครบวงจรกลายเป็นตัวขับเคลื่อนประสิทธิภาพที่แท้จริง

เมื่อวิศวกรรมบริบทพัฒนาขึ้น การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานจะมาจาก กระบวนการทำงานอัตโนมัติ LLMs ทำหน้าที่เป็นตัวแทน ประสานงานเครื่องมือต่างๆ ตรวจสอบสถานะ และดำเนินการตามตรรกะหลายขั้นตอนโดยไม่ต้องมีการจัดการอย่างละเอียดจากผู้ใช้

คุณไม่จำเป็นต้องป้อนบริบทที่ขาดหายไปด้วยตนเอง ระบบจะคัดสรรบริบทเพื่อสนับสนุนความจำระยะยาวและการใช้เหตุผล

บริบทที่รวมเป็นหนึ่งทำให้ AI ทำงานได้ดีขึ้น

ความแม่นยำของ AI จะลดลงเมื่อบริบทถูกแบ่งแยกข้ามเครื่องมือ, กระบวนการทำงาน, และบุคคล. เมื่อข้อมูลถูกกระจาย, แบบจำลองจะถูกบังคับให้เดา.

พื้นที่ทำงานแบบรวม AI อย่าง ClickUp โดดเด่นในเรื่องนี้—รวมการทำงาน ข้อมูล และ AI เข้าด้วยกันในกลยุทธ์ตามบริบทของคุณ

พร้อมที่จะลองหรือยัง?ลงทะเบียนกับ ClickUp ฟรี