Khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) ngày càng mạnh mẽ, việc tạo prompt không còn là phần khó khăn. Bối cảnh trở thành yếu tố hạn chế.
Kỹ thuật xử lý ngữ cảnh là việc cung cấp thông tin đúng đắn dưới định dạng phù hợp cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).
Điều gì khiến việc xử lý ngữ cảnh trở nên khó khăn?
Bạn cần thiết kế từng lớp của hệ thống để thu thập bối cảnh và làm cho nó có sẵn. Nếu gửi quá ít bối cảnh, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) sẽ không biết việc cần làm. Gửi quá nhiều bối cảnh, bạn sẽ hết token. Vậy, làm thế nào để tìm được sự cân bằng?
Dưới đây, chúng tôi chia sẻ mọi thứ bạn cần biết về kỹ thuật xử lý ngữ cảnh.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Kỹ thuật xử lý ngữ cảnh AI là quá trình thiết kế và tối ưu hóa các hướng dẫn và ngữ cảnh liên quan cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và các mô hình AI tiên tiến, đa phương thức để thực hiện các công việc của chúng một cách hiệu quả.
Điều này vượt xa việc viết prompt. Kỹ thuật xử lý ngữ cảnh quyết định:
- Thông tin nào được hiển thị
- Nguồn gốc của nó (bộ nhớ, công cụ, cơ sở dữ liệu, tài liệu)
- Cách nó được định dạng (các lược đồ, tóm tắt, ràng buộc)
- Khi bối cảnh được đưa vào vòng lặp suy luận của mô hình
🌟 Mục đích: Tối ưu hóa thông tin bạn cung cấp trong cửa sổ bối cảnh của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và lọc bỏ thông tin nhiễu.
Làm thế nào bối cảnh cải thiện phản hồi của AI?
Không có bối cảnh, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ dự đoán phần tiếp theo của văn bản có khả năng thống kê cao nhất. Mặt khác, kỹ thuật xử lý bối cảnh tốt sẽ cải thiện kết quả đầu ra bằng cách:
- Lý luận neo đậu: Mô hình dựa trên các sự thật đã biết thay vì các phỏng đoán thống kê để đưa ra phản hồi.
- Giảm thiểu ảo giác: Các ràng buộc rõ ràng và dữ liệu liên quan sẽ thu hẹp không gian giải pháp.
- Cải thiện tính nhất quán: Các đầu vào tương tự sẽ cho ra các đầu ra tương tự vì hình dạng bối cảnh ổn định.
- Giảm chi phí và độ trễ: Mục tiêu là bối cảnh được chọn lọc hiệu quả hơn so với việc đổ toàn bộ tài liệu hoặc lịch sử.
Tóm tắt lại bằng lời của Tobi Lutke, CEO của Shopify:
Tôi thực sự thích thuật ngữ "kỹ thuật xử lý ngữ cảnh" hơn "kỹ thuật tạo prompt". Nó mô tả kỹ năng cốt lõi tốt hơn: nghệ thuật cung cấp toàn bộ ngữ cảnh để công việc có thể được giải quyết một cách hợp lý bởi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
Tôi thực sự thích thuật ngữ "kỹ thuật xử lý ngữ cảnh" hơn "kỹ thuật tạo prompt". Nó mô tả kỹ năng cốt lõi tốt hơn: nghệ thuật cung cấp toàn bộ ngữ cảnh để công việc có thể được giải quyết một cách hợp lý bởi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
Vai trò của kỹ thuật xử lý ngữ cảnh trong các quy trình làm việc được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo (AI)
Trong các quy trình làm việc được điều khiển bởi AI, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) không phải là công cụ độc lập. Chúng hoạt động bên trong các hệ thống đã có dữ liệu, quy tắc và trạng thái.
Kỹ thuật xử lý ngữ cảnh cho phép mô hình hiểu vị trí của nó trong quy trình làm việc và những việc cần làm tiếp theo.
Khi mô hình nhận thức được trạng thái hiện tại, các hành động trong quá khứ và các đầu vào thiếu sót, nó có thể đề xuất hoặc thực hiện bước tiếp theo chính xác thay vì tạo ra lời khuyên chung chung.
Điều này cũng có nghĩa là phải cung cấp rõ ràng các quy tắc kinh doanh như quy tắc phê duyệt, ràng buộc tuân thủ và các đường dẫn nâng cấp. Khi những yếu tố này là một phần của bối cảnh, các quyết định của AI sẽ luôn phù hợp với thực tế vận hành.
Cuối cùng, kỹ thuật xử lý ngữ cảnh cho phép thực hiện các quy trình làm việc đa bước và có tính chủ động bằng cách đảm bảo việc chuyển giao trạng thái và quyết định một cách sạch sẽ ở mỗi bước.
Điều này ngăn chặn lỗi tích tụ khi quy trình làm việc mở rộng, từ đó nâng cao hiệu quả của ngữ cảnh.
👀 Bạn có biết? 95% các triển khai GenAI trong doanh nghiệp không đạt được mục tiêu, không phải vì mô hình yếu, mà vì các tổ chức không tích hợp AI vào các quy trình làm việc thực tế.
Các công cụ AI chung như ChatGPT hoạt động tốt cho cá nhân, nhưng gặp vấn đề khi mở rộng quy mô vì chúng không học hỏi từ bối cảnh hệ thống, quy tắc kinh doanh hoặc trạng thái thay đổi. Nói cách khác, hầu hết các thất bại của AI là do vấn đề tích hợp và bối cảnh, chứ không phải do mô hình.
📮ClickUp Insight: 62% số người tham gia khảo sát của chúng tôi dựa vào các công cụ AI trò chuyện như ChatGPT và Claude. Giao diện chatbot quen thuộc và khả năng đa dạng của chúng—tạo nội dung, phân tích dữ liệu và hơn thế nữa—có thể là lý do khiến chúng trở nên phổ biến trong nhiều vai trò và ngành nghề khác nhau. Tuy nhiên, nếu người dùng phải chuyển sang tab khác để hỏi AI mỗi lần, chi phí chuyển đổi ngữ cảnh và thời gian chuyển đổi sẽ tích lũy theo thời gian. Nhưng với ClickUp Brain, điều đó không xảy ra. Nó nằm ngay trong Không gian Làm việc ClickUp của bạn, hiểu bạn đang làm gì, có thể hiểu các lệnh văn bản thuần túy và cung cấp câu trả lời cực kỳ liên quan đến công việc của bạn! Trải nghiệm sự cải thiện gấp đôi về năng suất với ClickUp!
Công nghệ xử lý ngữ cảnh hoạt động như thế nào?
Kỹ thuật xử lý ngữ cảnh là công việc định hình thông tin một cách dần dần trước khi nó đến mô hình.
Cấu trúc của một hệ thống được thiết kế bối cảnh bao gồm:
- 𝗨𝘀𝗲𝗿 i𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: Ưu tiên, lịch sử và dữ liệu cá nhân hóa
- T𝗼𝗼𝗹 u𝘀𝗲: API, máy tính, công cụ tìm kiếm—bất kỳ công cụ nào mà mô hình ngôn ngữ lớn cần để hoàn thành việc cần làm.
- 𝗥𝗔𝗚 c𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁: Truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu vector như Weaviate
- 𝗨𝘀𝗲𝗿 i𝗻𝗽𝘂𝘁: Truy vấn hoặc công việc cụ thể đang được thực hiện
- 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁 r𝗲𝗮𝘀𝗼𝗻𝗶𝗻𝗴: Quy trình suy nghĩ và chuỗi ra quyết định của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)
- 𝗖𝗵𝗮𝘁 h𝗶𝘀𝘁𝗼𝗿𝘆: Các tương tác trước đó cung cấp tính liên tục
Lợi ích của Kỹ thuật xử lý ngữ cảnh trong hệ thống AI
Đây là lý do tại sao bạn cần kỹ thuật xử lý ngữ cảnh khi phát triển ứng dụng AI:
Kết quả chính xác hơn
Cung cấp bối cảnh có liên quan đến quyết định giúp giảm thiểu sự mơ hồ. Mô hình sẽ suy luận dựa trên các sự kiện, ràng buộc và trạng thái đã biết thay vì dựa vào các phỏng đoán xác suất.
Hành vi nhất quán trên quy mô lớn
Các cấu trúc bối cảnh ổn định tạo ra kết quả lặp lại. Các đầu vào tương tự dẫn đến các quyết định tương tự—điều này là thiết yếu cho các quy trình làm việc sản xuất.
Giảm chi phí và độ trễ
Bối cảnh được nén và tập trung giúp tránh lãng phí token. Hệ thống phản hồi nhanh hơn mà không cần tải lại toàn bộ lịch sử hoặc tài liệu nhiều lần.
Tự động hóa an toàn
Bối cảnh chứa đựng các quy tắc kinh doanh và quyền truy cập. Điều này cho phép AI hoạt động mà không vi phạm chính sách hoặc kích hoạt các hành động rủi ro.
Các quy trình làm việc nhiều bước hiệu quả hơn
Việc chuyển giao ngữ cảnh sạch sẽ giúp duy trì trạng thái qua các bước. Lỗi không tích lũy khi quy trình làm việc trở nên phức tạp hơn hoặc có tính tự chủ.
Dễ dàng hơn trong việc gỡ lỗi và lặp lại
Bối cảnh có cấu trúc giúp hiển thị lỗi. Bạn có thể truy vết lỗi đến các đầu vào thiếu sót, lỗi thời hoặc xếp hạng sai thay vì đổ lỗi cho mô hình.
Sự chấp nhận mạnh mẽ hơn từ phía doanh nghiệp
Các hệ thống AI tôn trọng bối cảnh công việc mang lại cảm giác đáng tin cậy—một sự khác biệt quan trọng giữa các công cụ thử nghiệm và các công cụ được áp dụng trên toàn doanh nghiệp.
📚 Đọc thêm: Cách tận dụng AI với dữ liệu thời gian thực
👀 Bạn có biết? Trí tuệ nhân tạo (AI) nhận thức bối cảnh có tác động trực tiếp đến năng suất. Một nghiên cứu của Boston Consulting Group cho thấy các nhóm truyền thông có thể lấy lại 26–36% thời gian của họ hiện nay nhờ AI tạo sinh, và với các quy trình làm việc được thiết kế lại và hệ thống tự động hiểu bối cảnh, năng suất có thể tăng lên đến 50%.
Kỹ thuật xử lý ngữ cảnh AI so với Kỹ thuật tạo prompt
Kỹ thuật tạo prompt: Yêu cầu ChatGPT viết email thông báo về tính năng mới. Bạn đang viết hướng dẫn cho một công việc cụ thể.
Kỹ thuật xử lý ngữ cảnh: Bạn đang xây dựng một chatbot dịch vụ khách hàng. Nó cần ghi nhớ các phiếu yêu cầu trước đó, truy cập thông tin tài khoản người dùng và duy trì lịch sử cuộc hội thoại.
Như AI Researcher, Andrej Karpathy đã giải thích:
Người ta thường liên tưởng các prompt với những mô tả công việc ngắn gọn mà bạn sẽ cung cấp cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong quá trình sử dụng hàng ngày. Tuy nhiên, trong mọi ứng dụng LLMs có quy mô công nghiệp, kỹ thuật xử lý ngữ cảnh là nghệ thuật và khoa học tinh tế của việc điền vào cửa sổ ngữ cảnh với chính xác thông tin cần thiết cho bước tiếp theo.
Người ta thường liên tưởng các prompt với những mô tả công việc ngắn gọn mà bạn sẽ cung cấp cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong quá trình sử dụng hàng ngày. Tuy nhiên, trong mọi ứng dụng LLMs có quy mô công nghiệp, kỹ thuật xử lý ngữ cảnh là nghệ thuật và khoa học tinh tế của việc điền vào cửa sổ ngữ cảnh với chính xác thông tin cần thiết cho bước tiếp theo.
+1 cho "kỹ thuật xử lý ngữ cảnh" thay vì "kỹ thuật xử lý prompt".
Người ta thường liên tưởng các prompt với những mô tả công việc ngắn gọn mà bạn sẽ cung cấp cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong quá trình sử dụng hàng ngày. Tuy nhiên, trong mọi ứng dụng LLMs có quy mô công nghiệp, kỹ thuật xử lý ngữ cảnh là nghệ thuật và khoa học tinh tế của việc điền vào cửa sổ ngữ cảnh… https://t.co/Ne65F6vFcf
— Andrej Karpathy (@karpathy) 25 tháng 6 năm 2025
+1 cho "kỹ thuật xử lý ngữ cảnh" thay vì "kỹ thuật xử lý prompt".
Người ta thường liên tưởng các prompt với những mô tả công việc ngắn gọn mà bạn sẽ cung cấp cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong quá trình sử dụng hàng ngày. Tuy nhiên, trong mọi ứng dụng LLMs có quy mô công nghiệp, kỹ thuật xử lý ngữ cảnh là nghệ thuật và khoa học tinh tế của việc điền vào cửa sổ ngữ cảnh… https://t.co/Ne65F6vFcf
— Andrej Karpathy (@karpathy) 25 tháng 6 năm 2025
| Phương pháp tiếp cận | Điều nó tập trung vào | Phù hợp nhất cho |
| Kỹ thuật tạo prompt | Thiết kế hướng dẫn và định dạng đầu ra cho mô hình | Các công việc đơn lẻ, tạo nội dung, đầu ra theo định dạng cụ thể |
| Kỹ thuật xử lý ngữ cảnh | Cung cấp dữ liệu, trạng thái và ràng buộc phù hợp cho mô hình | Trí tuệ nhân tạo cuộc hội thoại, công cụ phân tích tài liệu, trợ lý lập trình mã |
| Cả hai yếu tố đều quan trọng. | Kết hợp hướng dẫn rõ ràng với bối cảnh cấp hệ thống | Các ứng dụng AI sản xuất cần hiệu suất ổn định và đáng tin cậy. |
Hầu hết các ứng dụng sử dụng kết hợp giữa kỹ thuật tạo prompt và kỹ thuật xử lý ngữ cảnh. Bạn vẫn cần các prompt được viết tốt trong hệ thống xử lý ngữ cảnh của mình.
Sự khác biệt là những lời nhắc này hoạt động với thông tin nền được quản lý cẩn thận. Bạn không cần phải bắt đầu lại từ đầu mỗi lần.
📮 ClickUp Insight: Hơn một nửa số người được khảo sát sử dụng ba công cụ trở lên mỗi ngày, phải đối mặt với " AI Sprawl " và các quy trình làm việc phân tán.
Mặc dù có thể cảm thấy hiệu quả và bận rộn, bối cảnh của bạn đơn giản là bị phân tán giữa các ứng dụng, chưa kể đến việc gõ phím gây mệt mỏi. Brain MAX kết hợp tất cả lại: chỉ cần nói một lần, các cập nhật, công việc và ghi chú của bạn sẽ được lưu trữ chính xác tại nơi chúng thuộc về trong ClickUp. Không còn phải chuyển đổi, không còn hỗn loạn — chỉ là sự năng suất liền mạch, tập trung.
Ứng dụng của Kỹ thuật xử lý ngữ cảnh trong Trí tuệ nhân tạo
Các lĩnh vực chính mà kỹ thuật xử lý ngữ cảnh AI đã được áp dụng là 👇
Tự động hóa hỗ trợ khách hàng và trung tâm hỗ trợ
Hầu hết các chatbot đều coi mỗi tin nhắn là mới, buộc người dùng phải lặp lại thông tin nhiều lần.
Với kỹ thuật xử lý ngữ cảnh, AI có thể tham khảo lịch sử người dùng, các tương tác trước đó, hồ sơ mua hàng và tài liệu sản phẩm. Nhờ đó, nó phản hồi như một đồng nghiệp đã nắm rõ vấn đề.
📌 Ví dụ thực tế: Đội ngũ hỗ trợ của Coda xử lý các câu hỏi kỹ thuật về sản phẩm, yêu cầu hiểu các tin nhắn trước đó và tham khảo tài liệu sản phẩm. Để mở rộng quy mô hỗ trợ, họ sử dụng Intercom Fin. Fin đọc tài liệu và các cuộc hội thoại trước đó trước khi trả lời, giúp giải quyết 50–70% câu hỏi của khách hàng một cách tự động đồng thời duy trì điểm CSAT cao.
Trợ lý viết lách AI và trợ lý năng suất làm việc
Các công cụ viết AI chỉ mang lại giá trị khi chúng hiểu công việc bạn đang làm, tại sao nó quan trọng và những gì đã tồn tại. Nếu thiếu bối cảnh đó, chúng có thể tiết kiệm thời gian trong giai đoạn soạn thảo nhưng vẫn yêu cầu chỉnh sửa nặng nề và điều chỉnh thủ công.
Đây chính là lúc công nghệ xử lý ngữ cảnh AI thay đổi kết quả. Bằng cách định hướng AI dựa trên trạng thái công việc, tài liệu, quyết định trước đó và quy ước của nhóm, các trợ lý viết lách chuyển từ việc tạo nội dung chung chung sang hỗ trợ có ý thức về quy trình làm việc.
📌 Ví dụ thực tế: ClickUp Brain, hệ thống AI tích hợp sẵn của ClickUp, áp dụng kỹ thuật xử lý ngữ cảnh ở cấp độ không gian làm việc. Thay vì yêu cầu người dùng dán thông tin nền vào các lời nhắc, nó trực tiếp trích xuất ngữ cảnh từ các công việc, tài liệu, bình luận, ưu tiên và dòng thời gian.
Một khả năng quan trọng là ra quyết định dựa trên bối cảnh. Nó đánh giá các dự án đang diễn ra cùng với sức chứa của nhóm và hiệu suất trong quá khứ để đưa ra những thông tin có thể hành động.
Đầu tiên, Brain có thể phát hiện quá tải, trễ và điểm nghẽn. Ngoài việc tóm tắt vấn đề, nó còn đề xuất các điều chỉnh cụ thể - dưới dạng phân phối lại công việc, cập nhật dòng thời gian và điều chỉnh lại ưu tiên.
Vì các quyết định này dựa trên bối cảnh không gian làm việc thực tế, kết quả đầu ra có thể sử dụng ngay lập tức. Không cần phải trình bày lại bối cảnh, giải thích ưu tiên hoặc điều chỉnh thủ công các đề xuất cho phù hợp với thực tế.
Các nhóm sử dụng ClickUp Brain báo cáo tỷ lệ tích hợp đầy đủ cao hơn 2,26 lần và điểm thất vọng về AI thấp nhất (27,1%).
Trí tuệ bán hàng và CRM
Các quy trình bán hàng bao gồm email, cuộc họp, hệ thống CRM và bảng tính. Nếu thiếu bối cảnh, AI không thể hiểu được động lực của giao dịch hoặc ý định của người mua.
Kỹ thuật xử lý ngữ cảnh giúp AI hiển thị các cuộc hội thoại của khách hàng, dòng thời gian, giọng điệu giao tiếp và tương tác trong quá khứ. Điều này giúp phát hiện các thông tin quan trọng, nhận diện các giao dịch bị đình trệ và đề xuất hành động tiếp theo phù hợp.
📌 Ví dụ thực tế: Nhóm bán hàng của Microsoft sử dụng Copilot for Sales, công cụ này thu thập bối cảnh từ Outlook, cuộc gọi Teams, cập nhật CRM và ghi chú để đưa ra những thông tin phù hợp và soạn thảo các bước tiếp theo. Các nhóm nội bộ ghi nhận tăng 20% số giao dịch thành công và tăng 9,4% doanh thu trên mỗi nhân viên bán hàng, cho thấy cách AI dựa trên bối cảnh có thể nâng cao hiệu suất.
Trợ lý AI trong lĩnh vực y tế và lâm sàng
Quyết định y tế dựa trên lịch sử bệnh án, báo cáo xét nghiệm, đơn thuốc và ghi chú của bác sĩ, nhưng thông tin này thường nằm rải rác trong các hệ thống không kết nối. Điều này khiến bác sĩ mất nhiều thời gian nhập lại dữ liệu và có nguy cơ bỏ sót chi tiết quan trọng. Họ đôi khi dành gần 40% thời gian cho công việc hành chính.
Kỹ thuật xử lý ngữ cảnh AI kết nối các điểm dữ liệu này. Nó hỗ trợ các chuyên gia y tế với các tóm tắt chính xác, tài liệu dự thảo, nhấn mạnh lịch sử liên quan và phát hiện các rủi ro tiềm ẩn hoặc các bước tiếp theo.
📌 Ví dụ thực tế: Atrium Health sử dụng Nuance DAX Copilot, được phát triển hợp tác với Microsoft, để tự động ghi chép các cuộc thăm khám lâm sàng dựa trên hồ sơ trước đó và cuộc hội thoại thời gian thực. Kết quả là, các bác sĩ tiết kiệm được 30–40 phút mỗi ngày cho việc ghi chép, trong khi một nghiên cứu trên 12 chuyên khoa y tế cho thấy hiệu quả và sự hài lòng của nhà cung cấp cao hơn mà không ảnh hưởng đến an toàn của bệnh nhân.
Trợ lý nhân sự và tuyển dụng
Quyết định tuyển dụng phụ thuộc vào bối cảnh, như kỹ năng, phản hồi phỏng vấn, sự phù hợp với vai trò và dữ liệu tuyển dụng trước đây. Kỹ thuật xử lý bối cảnh AI cho phép bạn phân tích CV, mô tả công việc, bản ghi phỏng vấn và các mẫu lịch sử để xác định các ứng viên phù hợp nhanh hơn.
📌 Ví dụ thực tế: Các nhóm doanh nghiệp tại Micron sử dụng Eightfold AI, một nền tảng trí tuệ nhân tài phân tích CV, vai trò công việc, lộ trình sự nghiệp nội bộ và kết quả tuyển dụng trước đây để dự đoán sự phù hợp với công việc. Nền tảng này đánh giá ứng viên dựa trên kỹ năng và tiềm năng. Kết quả? Mở rộng nguồn nhân lực và tuyển dụng thêm tám ứng viên mỗi tháng với đội ngũ tuyển dụng gọn nhẹ.
Các công cụ và nền tảng hỗ trợ kỹ thuật xử lý ngữ cảnh
Các công cụ nào giúp bạn triển khai kỹ thuật xử lý ngữ cảnh trên quy mô lớn?
1. LangChain (Phương pháp tốt nhất để lắp ráp bối cảnh một cách lập trình)
LangChain là một khung làm việc điều phối mã nguồn mở để xây dựng các hệ thống AI nơi bối cảnh phải được lắp ráp, cập nhật và định tuyến một cách lập trình.
Công cụ trợ lý AI giúp nhà phát triển kết nối các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) với các công cụ, nguồn dữ liệu, bộ nhớ và logic điều khiển thay vì phụ thuộc vào các lời nhắc tĩnh.
Core LangChain xử lý việc kết nối và truy xuất, trong khi LangGraph cho phép các luồng công việc có trạng thái, dựa trên đồ thị cho các tác vụ suy luận phức tạp, nhiều bước.
DeepAgents xây dựng trên nền tảng này để hỗ trợ các tác nhân tự động hoạt động lâu dài với khả năng lập kế hoạch, tác nhân con và bối cảnh liên tục.
Các thành phần này kết hợp lại tạo nên LangChain - một lớp điều khiển cho kỹ thuật xử lý ngữ cảnh, quyết định khi nào ngữ cảnh được lấy, cách nó phát triển và nơi nó lưu chuyển qua các luồng công việc của các tác nhân.
Các tính năng nổi bật của LangChain
- Sử dụng các công cụ quan sát để đang theo dõi các cuộc gọi mô hình, độ trễ, lỗi và luồng ngữ cảnh từ đầu đến cuối nhằm mục đích gỡ lỗi và phân tích hiệu suất.
- Đánh giá hành vi của mô hình một cách có hệ thống bằng cách sử dụng các khung thử nghiệm tích hợp sẵn, đo lường độ chính xác, so sánh kết quả đầu ra và xác minh các thay đổi so với các tiêu chuẩn tham chiếu.
- Triển khai quy trình làm việc quy mô lớn với môi trường được quản lý hỗ trợ quản lý phiên bản, kiểm soát triển khai và thực thi sẵn sàng cho sản xuất của các chuỗi và tác nhân.
Giới hạn của LangChain
- Công cụ này có đường cong học tập dốc đối với người mới bắt đầu, và tài liệu hướng dẫn, được cập nhật mỗi vài ngày, khiến nó trở nên quá tải.
Giá cả của LangChain
- Nhà phát triển: Miễn phí
- Plus: $39/người dùng/tháng
- Doanh nghiệp: Giá cả tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về LangChain
- G2: 4. 7/5, (30+ đánh giá)
- Capterra: Không đủ đánh giá và nhận xét
Người dùng thực tế đang nói gì về LangChain?
Theo một người dùng trên Reddit:
Sau khi thử nghiệm một số phương pháp khác nhau, điều tôi ưa thích là sử dụng cách gọi công cụ tiêu chuẩn với các workflow của Langgraph. Tôi đóng gói các workflow xác định trước thành các tác nhân mà mô hình ngôn ngữ lớn chính gọi như các công cụ. Cách này cho phép mô hình ngôn ngữ lớn chính cung cấp trải nghiệm người dùng động thực sự và chuyển giao việc cần làm cho workflow, sau đó workflow sẽ trả về kết quả một cách gọn gàng cho mô hình ngôn ngữ lớn chính.
Sau khi thử nghiệm một số phương pháp khác nhau, điều tôi ưa thích là sử dụng cách gọi công cụ tiêu chuẩn với các workflow của Langgraph. Tôi đóng gói các workflow xác định trước thành các tác nhân mà mô hình ngôn ngữ lớn chính gọi như các công cụ. Cách này cho phép mô hình ngôn ngữ lớn chính cung cấp trải nghiệm người dùng động thực sự và chuyển giao việc cần làm cho workflow, sau đó workflow sẽ trả về kết quả một cách gọn gàng cho mô hình ngôn ngữ lớn chính.
2. API OpenAI (API Trí tuệ Nhân tạo Bối cảnh cung cấp bối cảnh có cấu trúc, gọi công cụ và kiểm soát cấp hệ thống)
Giao diện API của OpenAI là một giao diện đa năng để truy cập các mô hình AI sinh thành tiên tiến, có phạm vi ứng dụng rộng.
Các nhà phát triển sử dụng nó để tích hợp khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ vào sản phẩm. Nó cũng hỗ trợ tóm tắt, dịch thuật, hỗ trợ mã nguồn và suy luận.
API hỗ trợ trò chuyện, nhúng, gọi hàm, kiểm duyệt và đầu vào đa phương thức, cho phép tương tác có cấu trúc với các mô hình. OpenAI rất phù hợp cho việc phát triển nhanh, vì nó xử lý xác thực, mở rộng quy mô và quản lý phiên bản.
Sự dễ sử dụng được quy cho cách API trừu tượng hóa hành vi phức tạp của mô hình thành các điểm cuối đơn giản và đáng tin cậy.
Các tính năng nổi bật của API OpenAI
- Tạo ra các đầu ra có khả năng nhận thức bối cảnh trên văn bản, mã và đầu vào đa phương tiện cho các công việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên và suy luận.
- Tạo các embedding phong phú để hỗ trợ tìm kiếm ngữ nghĩa, phân cụm và các quy trình truy xuất dựa trên vector.
- Gọi các hàm và công cụ thông qua các cuộc gọi có cấu trúc cho phép mô hình tương tác với các hệ thống và dịch vụ bên ngoài.
Giới hạn của API OpenAI
- Không có bộ nhớ dài hạn tích hợp sẵn. Giao diện API mặc định là không có trạng thái.
Giá dịch vụ API của OpenAI
GPT-5. 2
- Đầu vào: $1.750 / 1 triệu token
- Dữ liệu đầu vào đã lưu trữ: $0.175 / 1 triệu token
- Kết quả: $14.000 / 1 triệu token
GPT-5.2 Pro
- Đầu vào: $21.00 / 1 triệu token
- Dữ liệu đầu vào đã lưu trữ: Không có sẵn
- Kết quả: $168.00 / 1 triệu token
GPT-5 Mini
- Đầu vào: $0.250 / 1 triệu token
- Dữ liệu đầu vào đã lưu trữ: $0.025 / 1 triệu token
- Kết quả: $2.000 / 1 triệu token
Đánh giá và nhận xét về API OpenAI
- G2: Không đủ đánh giá
- Capterra: Không đủ đánh giá
Người dùng thực tế đang nói gì về API OpenAI?
Theo một người dùng trên Reddit:
Các API của OpenAI cũng giống như bất kỳ API nào khác, vì vậy từ góc độ kỹ thuật, không có đường cong học tập nào. Tất cả các điểm cuối, tham số và phản hồi ví dụ đều được tài liệu hóa đầy đủ. Nếu bạn có kinh nghiệm phát triển cơ bản, bạn không cần phải tham gia khóa học. Tôi đồng ý với ý kiến trên về việc học Python. Các thư viện Python có đầy đủ thông tin cần thiết để làm việc dễ dàng hơn. Nếu bạn muốn tiếp tục sử dụng JavaScript, cũng có các thư viện Node. Khó khăn lớn nhất sẽ là cách sử dụng chúng một cách chiến lược. Hãy dành thời gian thử nghiệm các tin nhắn hệ thống, lời nhắc người dùng và tham số trong Playground trước khi bắt đầu xây dựng bằng mã nguồn. (Tôi chắc chắn bạn có thể lấy mẫu mã từ Playground sau khi tìm được thứ gì đó hoạt động.)
Các API của OpenAI cũng giống như bất kỳ API nào khác, vì vậy từ góc độ kỹ thuật, không có đường cong học tập nào. Tất cả các điểm cuối, tham số và ví dụ phản hồi đều được tài liệu hóa đầy đủ. Nếu bạn có kinh nghiệm phát triển cơ bản, bạn không cần phải tham gia khóa học. Tôi đồng ý với ý kiến trên về việc học Python. Các thư viện Python có đầy đủ thông tin cần thiết để làm việc dễ dàng hơn. Nếu bạn muốn tiếp tục sử dụng JavaScript, cũng có các thư viện Node. Khó khăn lớn nhất sẽ là cách sử dụng chúng một cách chiến lược. Hãy dành thời gian thử nghiệm các tin nhắn hệ thống, lời nhắc người dùng và tham số trong Playground trước khi bắt đầu xây dựng bằng mã nguồn. (Tôi chắc chắn bạn có thể lấy mẫu mã từ Playground sau khi tìm được thứ gì đó hoạt động.)
3. LlamaIndex (Tốt nhất cho hệ thống tăng cường tìm kiếm và sinh nội dung)
LlamaIndex là một khung dữ liệu mã nguồn mở được thiết kế để giúp dữ liệu bên ngoài trở nên dễ tiếp cận và sử dụng cho các mô hình ngôn ngữ lớn.
Nó cung cấp các kết nối, chỉ mục và giao diện truy vấn để chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc thành các biểu diễn mà các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể xử lý một cách hiệu quả.
Bạn có thể xây dựng hệ thống RAG mà không cần cơ sở hạ tầng tùy chỉnh phức tạp. Nó trừu tượng hóa quá trình truy xuất, vectơ hóa và xếp hạng độ liên quan.
Nó thường được sử dụng cho các trường hợp sử dụng như tìm kiếm ngữ nghĩa, tóm tắt và trả lời câu hỏi, dựa trên dữ liệu thực tế.
Các tính năng nổi bật của LlamaIndex
- Chỉ mục các nguồn dữ liệu đa dạng vào các cấu trúc có thể truy vấn để các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể truy vấn hiệu quả.
- Sử dụng tìm kiếm vector và kế hoạch truy vấn để lấy bối cảnh một cách chiến lược, nhằm đưa ra bằng chứng chính xác.
- Nén và tóm tắt bối cảnh để duy trì hiệu quả và tính liên quan của quá trình suy luận.
Giá cả của LlamaIndex
- Miễn phí
- Gói cơ bản: $50/tháng
- Ưu điểm: $500/tháng
- Doanh nghiệp: Giá cả tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét của LlamaIndex
- G2: Không đủ đánh giá
- Capterra: Không đủ đánh giá
Người dùng thực tế đang nói gì về LlamaIndex?
Một người dùng chia sẻ trên Reddit:
Thành thật mà nói, tôi nghĩ hầu hết các khung công nghệ AI thế hệ mới như LangChain, LlamaIndex không thực sự tốt và làm cho mã trở nên phức tạp hơn. Tốt hơn là sử dụng Python thuần túy.
Thành thật mà nói, tôi nghĩ hầu hết các khung công nghệ AI thế hệ mới như LangChain, LlamaIndex không thực sự tốt và làm cho mã trở nên phức tạp hơn. Tốt hơn là sử dụng Python thuần túy.
4. ClickUp BrainGPT (Tốt nhất là trợ lý AI cho không gian làm việc của bạn)
Hầu hết các công cụ trong danh sách công việc giúp bạn xử lý các khía cạnh cụ thể của kỹ thuật xử lý ngữ cảnh. Chúng tạo ra các prompt, thu thập dữ liệu hoặc điều phối các quy trình làm việc.
ClickUp Brain tiếp cận theo cách khác. Là không gian làm việc AI tích hợp đầu tiên trên thế giới, ClickUp thống nhất các dự án, công việc, tài liệu và giao tiếp của bạn vào một nền tảng duy nhất, với AI nhận thức ngữ cảnh được tích hợp sẵn bên trong.
Dưới đây là cách làm 👇
Hợp tác với AI hiểu công việc của bạn
ClickUp Brain hiểu bối cảnh công việc của bạn.
Nó lấy bối cảnh từ các nhiệm vụ ClickUp, tài liệu, bình luận, phụ thuộc, trạng thái, dòng thời gian và quyền sở hữu của bạn. Bạn không cần phải dán bối cảnh hoặc giải thích lịch sử dự án mỗi khi hỏi nó một câu hỏi dựa trên dữ liệu không gian làm việc.
📌 Ví dụ, khi một quản lý hỏi: “Điều gì đang làm chậm chiến dịch quý 3?” Hệ thống sẽ quét không gian làm việc và hiển thị các rào cản cụ thể như:
- Các công việc chưa được phân công
- Đang chờ phê duyệt
- Đánh giá bị đình trệ
- Các phụ thuộc đang chờ tài nguyên
Bạn nhận được báo cáo chặn hiển thị chủ sở hữu hành động và tác động thời gian.
Viết AI đã được đồng bộ hóa với quá trình thực thi
ClickUp Brain hoạt động như một trợ lý viết AI, nhưng có một điểm khác biệt quan trọng: nó viết với sự hiểu biết về những gì nhóm đang xây dựng.
Khi một nhà quản lý sản phẩm (PM) hoặc nhà tiếp thị soạn thảo thông điệp ra mắt trong một tài liệu ClickUp, Brain có thể:
- Xác định các giá trị cốt lõi dựa trên bối cảnh sản phẩm hiện có
- Tùy chỉnh thông điệp cho các nhóm đối tượng khác nhau
- Viết lại nội dung để phù hợp với giọng điệu, độ rõ ràng hoặc mục tiêu định vị vị trí.
Quan trọng hơn, việc viết lách phải kết nối với các công việc, dòng thời gian và quy trình phê duyệt. Không có sự tách biệt giữa tài liệu và công việc. Điều này giúp tiết kiệm thời gian đáng kể vì nội dung không cần phải giải thích lại sau này.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Chọn giữa các mô hình AI từ các gia đình ChatGPT, Claude và Gemini ngay trong ClickUp Brain!
- Sử dụng mô hình nhanh, nhẹ để tóm tắt ghi chú cuộc họp trong một công việc.
- Chuyển sang mô hình có khả năng suy luận cao hơn khi phân tích hiệu suất chiến dịch trên tài liệu, công việc và bảng điều khiển.
Bước đi chiến lược thực sự? Kết hợp việc lựa chọn mô hình với bối cảnh kết nối của ClickUp — Công việc, bình luận, Tài liệu và Trường Tùy chỉnh — để mô hình không chỉ "thông minh" mà còn hoạt động trong không gian làm việc thực tế của bạn.
Tự động hóa công việc dựa trên ngữ cảnh giúp giảm bớt công sức thủ công.
Với các công việc được hỗ trợ bởi AI, ClickUp biến ngữ cảnh thành hành động. Các tính năng chính bao gồm:
- Chuyển đổi các cuộc trò chuyện từ ClickUp Chat thành các công việc
- Tạo các công việc con và mô tả công việc từ tiêu đề công việc hiện có dựa trên phạm vi.
- Đề xuất các bước tiếp theo khi công việc bị đình trệ
- Tự động hóa các cập nhật định kỳ dựa trên trạng thái thực tế của dự án
Dưới đây là cách bạn có thể sử dụng tự động hóa tác vụ được hỗ trợ bởi AI trong ClickUp để giảm bớt công việc vất vả 👇
Vì tự động hóa được điều khiển bởi bối cảnh thời gian thực, các nhóm sẽ dành ít thời gian hơn để chuyển đổi ý định thành cấu trúc. Công việc tiến triển mà không cần can thiệp thủ công liên tục.
Hãy để các tác nhân AI thực hiện việc cần làm.
ClickUp Super Agents mở rộng khả năng AI bối cảnh của ClickUp từ các truy vấn đơn lẻ sang thực thi tự động, đa bước.
Thay vì chờ đợi các lệnh cụ thể, các tác nhân AI tự động hóa này sẽ hành động thay mặt bạn trong Không gian Làm việc, xử lý các công việc, quy tắc và kết quả dựa trên bối cảnh và mục tiêu mà bạn định nghĩa.
Điều gì phân biệt chúng với các tác nhân thông thường:
- Thực thi tác vụ chủ động: Các tác nhân phân tích bối cảnh không gian làm việc — công việc, phụ thuộc, dòng thời gian — và thực hiện các chuỗi tác vụ như cập nhật trạng thái, tạo công việc con hoặc thông báo cho chủ sở hữu mà không cần hướng dẫn thủ công.
- Quy trình làm việc hướng mục tiêu: Bạn xác định một mục tiêu cấp cao (ví dụ: “Giải quyết các rào cản trong chiến dịch quý 3”), và hệ thống sẽ lập kế hoạch, thu thập bối cảnh và thực hiện các hành động để đẩy công việc tiến triển.
- Bối cảnh và trí nhớ liên tục: Các tác nhân duy trì trạng thái qua các bước, cho phép chúng suy luận về những gì đã được hoàn thành và những gì còn lại, từ đó nâng cao độ chính xác và giảm thiểu công việc trùng lặp.
- Tích hợp với các công cụ không gian làm việc: Chúng tương tác với nhiệm vụ ClickUp, tài liệu và bình luận cũng như các công cụ kết nối, phối hợp giữa các hệ thống để hoàn thành quy trình làm việc thay vì đề xuất các hành động mà không có bối cảnh.
📚 Đọc thêm: Các tác nhân phản xạ dựa trên mô hình là gì?
Các tính năng nổi bật của ClickUp
- Đưa AI vào máy tính để bàn và các ứng dụng kết nối của bạn với ClickUp Brain MAX: Tìm kiếm trong không gian làm việc của bạn, chuyển đổi giọng nói thành văn bản, chuyển đổi giữa các mô hình AI hàng đầu và thực hiện hành động trên các công việc, tài liệu và cuộc trò chuyện mà không cần rời khỏi luồng làm việc của bạn.
- Tìm câu trả lời ngay lập tức với Enterprise Search : Tìm kiếm qua các công việc, tài liệu, bình luận, tệp tin và các công cụ kết nối để bối cảnh quan trọng không bao giờ bị ẩn hoặc cô lập.
- Ghi lại ý tưởng nhanh chóng với Talk to Text: Dictate ghi chú, kế hoạch hoặc cập nhật và chuyển đổi giọng nói thành công việc có cấu trúc mà không làm gián đoạn tập trung hoặc mất đà.
- Giảm thiểu công việc thủ công với ClickUp Dashboards : Tự động kích hoạt cập nhật công việc, phân công công việc và theo dõi tiến độ dựa trên ngữ cảnh và trạng thái thực tế của không gian làm việc.
- Giữ cho các cuộc hội thoại có tính hành động với ClickUp Chat: Thảo luận về quyết định, phản hồi và phê duyệt trực tiếp bên cạnh các công việc để các cuộc hội thoại luôn gắn liền với việc thực thi.
- Thay thế các cuộc họp bằng SyncUps : Chia sẻ cập nhật không đồng bộ, nhận tóm tắt do AI tạo ra và duy trì sự đồng bộ của nhóm mà không cần các cuộc gọi định kỳ.
- Quản lý nhóm với Teams Hub: Xem hoạt động, quyền sở hữu, ưu tiên và sức chứa của nhóm trong một nơi duy nhất để phát hiện rủi ro và điều chỉnh công việc kịp thời.
- Lập kế hoạch cho ngày của bạn với ClickUp Calendar : Nhận kế hoạch hàng ngày được hỗ trợ bởi AI dựa trên hạn chót, ưu tiên và khối lượng công việc, để sự tập trung cá nhân phù hợp với mục tiêu của nhóm.
Giới hạn của ClickUp
- Bộ tính năng và các tùy chọn tùy chỉnh của nó có thể làm cho người dùng mới cảm thấy choáng ngợp.
Giá cả của ClickUp
Đánh giá và nhận xét về ClickUp
- G2: 4. 7/5 (10.585+ đánh giá)
- Capterra: 4. 6/5 (4.500+ đánh giá)
Người dùng thực tế đang nói gì về ClickUp AI?
Một người dùng ClickUp cũng chia sẻ kinh nghiệm của họ trên G2:
ClickUp Brain MAX đã trở thành một phần không thể thiếu trong quy trình làm việc của tôi. Cách nó kết hợp nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) trên một nền tảng giúp phản hồi nhanh hơn và đáng tin cậy hơn, và tính năng chuyển đổi giọng nói thành văn bản trên toàn nền tảng là một công cụ tiết kiệm thời gian đáng kể. Tôi cũng rất đánh giá cao tính bảo mật cấp doanh nghiệp, mang lại sự an tâm khi xử lý thông tin nhạy cảm. […] Điều nổi bật nhất là cách nó giúp tôi loại bỏ những thông tin không cần thiết và suy nghĩ rõ ràng hơn — dù là tóm tắt cuộc họp, soạn thảo nội dung hay brainstorming ý tưởng mới. Nó giống như có một trợ lý AI tất cả trong một, có thể thích ứng với mọi nhu cầu của tôi.
ClickUp Brain MAX đã trở thành một phần không thể thiếu trong quy trình làm việc của tôi. Cách nó kết hợp nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) trên một nền tảng giúp phản hồi nhanh hơn và đáng tin cậy hơn, và tính năng chuyển đổi giọng nói thành văn bản trên toàn nền tảng là một công cụ tiết kiệm thời gian đáng kể. Tôi cũng rất đánh giá cao tính bảo mật cấp doanh nghiệp, mang lại sự an tâm khi xử lý thông tin nhạy cảm. […] Điều nổi bật nhất là cách nó giúp tôi loại bỏ những thông tin không cần thiết và suy nghĩ rõ ràng hơn — dù là tóm tắt cuộc họp, soạn thảo nội dung hay brainstorming ý tưởng mới. Nó giống như có một trợ lý AI tất cả trong một, có thể thích ứng với mọi nhu cầu của tôi.
Thách thức và Yếu tố cần xem xét trong công việc với Kỹ thuật xử lý ngữ cảnh AI
Dưới đây là những thách thức chính bạn cần lưu ý. Bối cảnh có thể trở nên phức tạp, ngay cả khi mô hình hỗ trợ cửa sổ bối cảnh 1 triệu token. Dưới đây là những thách thức chính bạn cần lưu ý 👇
Ngộ độc ngữ cảnh
Nếu một ảo giác hoặc suy luận sai lầm lọt vào bối cảnh và được tham chiếu lặp đi lặp lại, mô hình sẽ coi nó là sự thật. Bối cảnh bị nhiễm độc này có thể khóa các quy trình làm việc vào những giả định sai lầm, khiến chúng tồn tại theo thời gian và làm suy giảm chất lượng đầu ra.
Sự phân tâm do bối cảnh
Bối cảnh lớn hơn có sức hấp dẫn, nhưng khi bối cảnh trở nên quá lớn, các mô hình bắt đầu quá tập trung vào lịch sử tích lũy và sử dụng không hiệu quả những gì đã học được trong quá trình đào tạo. Điều này có thể khiến AI lặp lại các chi tiết trong quá khứ thay vì tổng hợp bước tiếp theo tốt nhất.
👀 Bạn có biết? Một nghiên cứu của Databricks cho thấy độ chính xác của mô hình Llama 3.1 405B bắt đầu giảm từ khoảng 32.000 token, trước khi cửa sổ ngữ cảnh đầy. Các mô hình nhỏ hơn thậm chí còn suy giảm sớm hơn.
Các mô hình thường mất khả năng suy luận từ lâu trước khi chúng "hết" bối cảnh, khiến việc lựa chọn và nén bối cảnh trở nên quan trọng hơn so với kích thước bối cảnh thô.
Sự nhầm lẫn về ngữ cảnh
Thông tin không liên quan hoặc có tín hiệu yếu trong bối cảnh sẽ cạnh tranh sự chú ý với dữ liệu quan trọng. Khi mô hình cảm thấy bắt buộc phải sử dụng mọi token bối cảnh, các quyết định trở nên mơ hồ và độ chính xác bị ảnh hưởng—ngay cả khi về mặt kỹ thuật có "nhiều" thông tin hơn.
Xung đột ngữ cảnh
Khi thông tin tích lũy, các sự kiện mới hoặc mô tả công cụ có thể mâu thuẫn với nội dung trước đó. Khi tồn tại ngữ cảnh mâu thuẫn, các mô hình gặp khó khăn trong việc hòa giải các tín hiệu đối lập, dẫn đến kết quả không nhất quán hoặc không logic.
Quá tải công cụ và vấn đề lựa chọn
Khi quá nhiều định nghĩa công cụ được bao gồm trong bối cảnh mà không được lọc, mô hình có thể gọi các công cụ không liên quan hoặc ưu tiên các công cụ không tối ưu. Việc tải chọn lọc chỉ các công cụ liên quan giúp giảm bớt sự nhầm lẫn và cải thiện chất lượng quyết định.
Kỹ thuật phức tạp và bảo trì
Quản lý bối cảnh hiệu quả đòi hỏi việc liên tục loại bỏ, tóm tắt, chuyển giao và cách ly bối cảnh. Hệ thống phải quyết định khi nào nén lịch sử và khi nào lấy thông tin mới, đòi hỏi cơ sở hạ tầng được thiết kế cẩn thận thay vì các thủ thuật prompt tạm bợ.
Kỷ luật ngân sách token
Mỗi token đều ảnh hưởng đến hành vi; cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn không đảm bảo kết quả tốt hơn. Bạn cần xem ngữ cảnh như một tài nguyên được quản lý, cân nhắc giữa mức độ liên quan và tính mới mẻ so với chi phí token và ngân sách chú ý của mô hình.
⚠️ Cảnh báo thống kê: Gần 60% nhân viên thừa nhận họ sử dụng các công cụ AI công khai không được phép trong công việc, thường dán dữ liệu nhạy cảm của công ty vào các nền tảng không có sự giám sát nào.
Và tình hình còn tồi tệ hơn: 63% tổ chức không có chính sách quản trị AI nào để giám sát, hạn chế hoặc thậm chí phát hiện việc sử dụng AI ngầm này.
Kết quả? Dữ liệu của bạn đang bị rò rỉ vì không ai giám sát cách AI được sử dụng.
Tương lai của Kỹ thuật xử lý ngữ cảnh
Điều này đánh dấu sự chuyển đổi từ giai đoạn thử nghiệm sang giai đoạn mở rộng quy mô. Bối cảnh sẽ không còn được quản lý bởi con người mà sẽ được tạo ra và quản lý bởi mã. Nó sẽ trở thành một hàm của cấu trúc hệ thống.
Chúng ta sẽ tóm tắt điều này dựa trên bài viết xuất sắc của Serge Liatko trên cộng đồng phát triển OpenAI:
Kỹ thuật xử lý ngữ cảnh phát triển thành kiến trúc quy trình làm việc
Kỹ thuật xử lý ngữ cảnh sẽ ngày càng nhường chỗ cho kiến trúc quy trình làm việc tự động hóa. Công việc không chỉ giới hạn ở việc cung cấp các token phù hợp.
Kỹ thuật xử lý ngữ cảnh hiệu quả sẽ bao gồm việc phối hợp toàn bộ chuỗi suy luận, công cụ và luồng dữ liệu có khả năng tự động điều chỉnh theo nhu cầu thay đổi.
Điều này có nghĩa là xây dựng các hệ thống động có khả năng tự quản lý bối cảnh phù hợp trong các quy trình làm việc tổng thể.
Tự động hóa quy trình thay thế việc nhập lệnh thủ công
Tiền tuyến tiếp theo là AI tự tổ chức. Nó sẽ kết nối việc truy xuất, công cụ, bộ nhớ và logic kinh doanh mà không cần con người phải tạo thủ công từng prompt hoặc gói ngữ cảnh. Thay vì cung cấp mọi dữ liệu một cách rõ ràng, hệ thống sẽ suy luận ngữ cảnh nào là liên quan và quản lý nó tự động dựa trên mục tiêu và lịch sử.
🧠 Điều này đã đang diễn ra với ClickUp Super Agents. Chúng là những đồng nghiệp AI luôn sẵn sàng và hoạt động liên tục, giúp chúng hiểu và thực hiện công việc giống như con người. Chúng liên tục cải thiện từ các tương tác trước đó bằng cách sử dụng bộ nhớ phong phú — học hỏi sở thích, hành động gần đây và lịch sử dự án — và có thể chủ động thực hiện hành động, nâng cấp vấn đề hoặc đưa ra thông tin mà không cần chờ đợi lệnh.
Tự động hóa end-to-end trở thành yếu tố quyết định năng suất thực sự.
Khi kỹ thuật xử lý ngữ cảnh phát triển, sự gia tăng năng suất đến từ các quy trình làm việc tự động hóa. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) hoạt động như các tác nhân, điều phối các công cụ, theo dõi trạng thái và thực thi logic nhiều bước mà không cần sự can thiệp chi tiết của người dùng.
Bạn không cần phải nhập bối cảnh thiếu sót một cách thủ công. Hệ thống sẽ tự động chọn lọc bối cảnh để hỗ trợ trí nhớ dài hạn và khả năng suy luận.
Bối cảnh thống nhất giúp AI thực hiện công việc hiệu quả hơn
Độ chính xác của AI bị ảnh hưởng khi ngữ cảnh bị phân mảnh giữa các công cụ, quy trình làm việc và con người. Khi thông tin bị phân tán, các mô hình buộc phải đoán mò.
Các không gian làm việc AI tích hợp như ClickUp rất giỏi trong việc này — thống nhất công việc, dữ liệu và AI trong chiến lược bối cảnh của bạn.
Sẵn sàng thử ngay? Đăng ký miễn phí trên ClickUp.