Cách làm chủ Context Engineering và xây dựng các hệ thống AI thực sự thấu hiểu bạn (Khóa học toàn diện)

Hầu hết mọi người đều nghĩ bí quyết để có kết quả tốt hơn từ AI là viết prompt hay hơn.

Hãy đánh dấu & Lưu lại bài viết này nhé :)

Họ dành hàng giờ để trau chuốt một câu lệnh hoàn hảo. Họ thêm "hãy đóng vai một chuyên gia cấp cao." Họ chèn "hãy suy nghĩ từng bước một." Họ sửa một từ, chạy lại, sửa một từ khác, chạy lại.

Và kết quả hầu như không thay đổi.

Đây là lý do.

Kỹ thuật prompt (prompt engineering) là cú pháp. Kỹ thuật ngữ cảnh (context engineering) là cơ sở hạ tầng. Và cơ sở hạ tầng luôn đánh bại cú pháp.

Những người xây dựng các hệ thống AI thực sự hoạt động, những hệ thống ghi nhớ sở thích của bạn, truy cập dữ liệu của bạn, tuân theo các quy tắc của bạn một cách nhất quán và tạo ra đầu ra đáng tin cậy ngày này qua ngày khác, không phải là những người viết prompt hay hơn.

Họ đang thiết kế ngữ cảnh tốt hơn.

Kỹ thuật ngữ cảnh là việc thực hành thiết kế, cấu trúc và quản lý chính xác thông tin mà mô hình AI có thể truy cập khi nó tạo ra phản hồi. Đó là mọi thứ xung quanh prompt. Các tệp tin nó có thể đọc. Bộ nhớ nó mang từ các phiên trước. Các công cụ nó có thể sử dụng. Các ràng buộc định hình hành vi của nó. Các ví dụ hiệu chỉnh đầu ra của nó.

Một prompt được viết hoàn hảo trong một ngữ cảnh được thiết kế kém sẽ luôn cho kết quả trung bình.

Một prompt cơ bản trong một ngữ cảnh được thiết kế hoàn hảo sẽ luôn cho kết quả xuất sắc.

Đó là sự thay đổi mà hầu hết mọi người đang hoàn toàn bỏ lỡ.

Bài viết này là khóa học hoàn chỉnh. Sáu tuần. Từ việc hiểu kỹ thuật ngữ cảnh thực sự là gì đến xây dựng các hệ thống AI đạt trình độ sản xuất vượt trội hơn bất cứ thứ gì bạn từng có được từ một cửa sổ trò chuyện.

Tuần 1: Hiểu Tại Sao Chỉ Riêng Prompt Sẽ Không Bao Giờ Là Đủ

Vấn Đề Với Tư Duy Chỉ Dựa Vào Prompt

Khi bạn gõ một tin nhắn vào Claude, mô hình không chỉ nhìn thấy tin nhắn của bạn. Nó nhìn thấy mọi thứ trong cửa sổ ngữ cảnh. Prompt hệ thống, bất kỳ tài liệu nào được tải lên, lịch sử hội thoại, định nghĩa công cụ và tin nhắn mới nhất của bạn, tất cả đều được xử lý cùng nhau.

Prompt của bạn là một nguyên liệu. Ngữ cảnh là toàn bộ căn bếp.

Hầu hết mọi người ám ảnh về nguyên liệu và hoàn toàn bỏ qua căn bếp. Họ viết một prompt đẹp và dán nó vào một cuộc trò chuyện trống không với zero ngữ cảnh. Sau đó họ tự hỏi tại sao đầu ra lại có cảm giác chung chung.

Nó có cảm giác chung chung vì mô hình không có gì để cá nhân hóa. Nó không có kiến thức về công việc của bạn, khán giả của bạn, tiêu chuẩn của bạn, các quyết định trước đây của bạn hay mục tiêu của bạn. Nó đang làm việc trong bóng tối. Và một mô hình mù mặc định tạo ra phản hồi trung bình nhất, chung chung nhất và an toàn nhất mà nó có thể.

Kỹ thuật ngữ cảnh khắc phục điều này bằng cách cho mô hình "đôi mắt".

Ba Lớp Ngữ Cảnh

Mọi tương tác AI đều có ba lớp ngữ cảnh và hầu hết mọi người chỉ đang sử dụng một lớp.

Lớp một là ngữ cảnh tức thời. Đây là prompt của bạn. Câu hỏi bạn đặt ra, hướng dẫn bạn đưa ra, định dạng bạn yêu cầu. Đây là nơi 99% mọi người dừng lại.

Lớp hai là ngữ cảnh phiên. Đây là mọi thứ mô hình biết trong một cuộc trò chuyện duy nhất. Các tệp đã tải lên, lịch sử hội thoại, hướng dẫn hệ thống. Hầu hết mọi người sử dụng điều này một phần nhưng không thiết kế nó một cách có chủ đích.

Lớp ba là ngữ cảnh liên tục. Đây là kiến thức được mang qua các phiên. Hệ thống bộ nhớ, tệp ngữ cảnh, cơ sở kiến thức, sở thích đã lưu. Hầu như không ai sử dụng điều này đúng cách và đây là nơi có đòn bẩy lớn nhất.

Những Việc Cần Làm Trong Tuần Này

• Kiểm tra mười tương tác AI gần đây nhất của bạn và xác định bạn đã sử dụng những lớp ngữ cảnh nào
• Đọc tài liệu của Anthropic về prompt hệ thống, cửa sổ ngữ cảnh và bộ nhớ
• Tạo tài liệu ngữ cảnh đầu tiên của bạn: một tệp duy nhất mô tả bạn là ai, bạn làm gì, khán giả của bạn, tiêu chuẩn của bạn và sở thích của bạn
• Kiểm tra cùng một prompt có và không có tài liệu ngữ cảnh và so sánh kết quả
• Bắt đầu một thư viện ngữ cảnh cá nhân nơi bạn lưu các ngữ cảnh có thể tái sử dụng cho các loại công việc khác nhau

Tuần 2: Thiết Kế Kiến Trúc Ngữ Cảnh Của Bạn

Đừng Xử Lý Mọi Phiên Như Lần Đầu Tiên

Rò rỉ năng suất lớn nhất trong công việc có sự hỗ trợ của AI là việc phải giải thích lại bản thân bạn trong mỗi phiên.

Mỗi lần bạn mở một cuộc trò chuyện mới và gõ "Tôi là một chuyên gia tư vấn tiếp thị làm việc với các startup SaaS trong lĩnh vực B2B, khán giả của tôi là các nhà sáng lập và CMO, tôi viết với giọng điệu trò chuyện trực tiếp..." bạn đang lãng phí hai phút và nhận được kết quả hơi khác nhau mỗi lần vì bạn diễn đạt nó hơi khác nhau mỗi lần.

Kiến trúc ngữ cảnh giải quyết vấn đề này vĩnh viễn.

Bạn xây dựng nó một lần. Bạn tinh chỉnh nó theo thời gian. Và mọi phiên bắt đầu với việc mô hình đã biết mọi thứ nó cần biết.

Bốn Tệp Tin Mọi Chuyên Gia Cần

Tệp danh tính của bạn. Bạn là ai, bạn làm gì, chuyên môn của bạn, nền tảng của bạn, phong cách giao tiếp của bạn. Đây là "tài liệu giới thiệu" cho AI của bạn.

Tệp khán giả của bạn. Bạn đang tạo ra nội dung cho ai. Nhân khẩu học, tâm lý học, trình độ kiến thức, điểm đau, mục tiêu và ngôn ngữ họ sử dụng. Điều này đảm bảo mọi đầu ra đều được nhắm mục tiêu, không chung chung.

Tệp tiêu chuẩn của bạn. "Tốt" trông như thế nào. Tiêu chí chất lượng của bạn, sở thích định dạng của bạn, hướng dẫn giọng điệu của bạn, các phản mẫu của bạn, ví dụ về công việc xuất sắc và công việc tồi tệ của bạn. Đây là hệ thống kiểm soát chất lượng của bạn.

Tệp dự án của bạn. Bạn đang làm việc gì ngay bây giờ. Mục tiêu hiện tại, dự án đang hoạt động, quyết định gần đây, câu hỏi mở, thời hạn. Đây là lớp động thay đổi hàng tuần hoặc hàng tháng.

Tải bốn tệp này khi bắt đầu mỗi phiên và mô hình sẽ chuyển đổi từ một trợ lý chung chung thành một cộng tác viên có nhận thức về ngữ cảnh, người đã hiểu thế giới của bạn.

Những Việc Cần Làm Trong Tuần Này

• Viết tất cả bốn tệp ngữ cảnh: danh tính, khán giả, tiêu chuẩn, dự án
• Giữ mỗi tệp dưới 2.000 từ để dễ dàng vừa với cửa sổ ngữ cảnh
• Kiểm tra thiết lập bốn tệp với ba loại công việc khác nhau: viết lách, phân tích và động não
• So sánh chất lượng đầu ra với các phiên trước đây của bạn khi không có tệp ngữ cảnh
• Tinh chỉnh từng tệp dựa trên nơi đầu ra vẫn còn thiếu sót

Tuần 3: Làm Chủ Việc Tải Ngữ Cảnh Động

Không Phải Mọi Nhiệm Vụ Đều Cần Cùng Một Ngữ Cảnh

Tải toàn bộ cơ sở kiến thức của bạn vào mọi cuộc trò chuyện là một sự lãng phí token và thực sự làm giảm hiệu suất. Khi cửa sổ ngữ cảnh bị tràn ngập thông tin không liên quan, sự tập trung của mô hình bị phân tán. Nó cố gắng sử dụng mọi thứ và cuối cùng không sử dụng hiệu quả thứ gì.

Tải ngữ cảnh động có nghĩa là cung cấp cho mô hình chính xác thông tin phù hợp cho nhiệm vụ cụ thể trong tay. Không phải mọi thứ bạn biết. Chỉ những gì quan trọng ngay lúc này.

Hãy nghĩ về cách một chuyên gia con người làm việc. Một bác sĩ phẫu thuật không xem lại mọi sách giáo khoa y khoa trước mỗi ca phẫu thuật. Họ xem xét hồ sơ bệnh nhân cụ thể, ghi chú quy trình cụ thể và kết quả hình ảnh cụ thể. Họ tải ngữ cảnh có liên quan, không phải tất cả ngữ cảnh.

Các hệ thống AI của bạn nên hoạt động theo cùng một cách.

Cách Thiết Kế Quy Tắc Tải Ngữ Cảnh

Đối với mọi loại công việc định kỳ, hãy xác định tệp ngữ cảnh nào được tải.

Nhiệm vụ viết lách tải tệp danh tính, tệp khán giả và tệp tiêu chuẩn của bạn cùng với các ví dụ về nội dung hoạt động tốt nhất của bạn ở định dạng đó.

Nhiệm vụ phân tích tải tệp danh tính và tệp dự án của bạn cùng với dữ liệu thô và bất kỳ phân tích nào trước đây về cùng chủ đề.

Nhiệm vụ nghiên cứu tải tệp dự án của bạn cùng với tài liệu phương pháp nghiên cứu của bạn và bất kỳ nghiên cứu hiện có nào bạn muốn mô hình xây dựng dựa trên đó.

Nhiệm vụ chiến lược tải tất cả bốn tệp cùng với tài liệu bối cảnh cạnh tranh của bạn và dữ liệu ngành có liên quan.

Bằng cách xác định trước các quy tắc tải này, mọi phiên bắt đầu với ngữ cảnh chính xác phù hợp đã được tải. Không còn phải phỏng đoán. Không còn tải quá nhiều. Không còn tải thiếu.

Những Việc Cần Làm Trong Tuần Này

• Liệt kê năm loại công việc có sự hỗ trợ của AI phổ biến nhất của bạn
• Đối với mỗi loại, xác định chính xác tệp ngữ cảnh nào nên được tải
• Tạo một tài liệu đơn giản ánh xạ mỗi loại công việc với quy tắc tải ngữ cảnh của nó
• Kiểm tra từng cấu hình và xác minh rằng đầu ra được cải thiện so với việc tải mọi thứ
• Xây dựng thói quen chọn ngữ cảnh một cách có chủ đích trước khi bắt đầu bất kỳ phiên nào

Tuần 4: Xây Dựng Hệ Thống Bộ Nhớ Duy Trì Qua Các Phiên

Vấn Đề Bộ Nhớ Không Phải Là Một Lỗi. Nó Là Một Tính Năng Mà Bạn Chưa Sử Dụng.

Mọi cuộc trò chuyện với Claude đều bắt đầu mới. Mô hình không nhớ những gì bạn đã thảo luận hôm qua, tuần trước hay tháng trước.

Hầu hết mọi người coi đây là một hạn chế. Những người thông minh nhất coi đây là một cơ hội thiết kế.

Khi bạn xây dựng một hệ thống bộ nhớ, bạn kiểm soát chính xác những gì mô hình nhớ. Bạn quản lý ngữ cảnh. Bạn loại bỏ thông tin lỗi thời. Bạn thêm các bài học mới. Bạn định hình cơ sở kiến thức của mô hình một cách có chủ đích thay vì để nó tích lũy một cách ngẫu nhiên.

Một nhân viên con người nhớ mọi thứ, bao gồm cả thói quen xấu, giả định lỗi thời và diễn giải sai lệch của họ. Một AI với hệ thống bộ nhớ được thiết kế chỉ nhớ những gì bạn muốn nó nhớ, được cập nhật để phản ánh suy nghĩ mới nhất của bạn.

Ba Cách Tiếp Cận Bộ Nhớ AI

Tài liệu bộ nhớ thủ công. Cách tiếp cận đơn giản nhất. Bạn duy trì một tài liệu đang chạy ghi lại các quyết định chính, bài học, sở thích và lịch sử dự án. Khi bắt đầu mỗi phiên, bạn dán các phần có liên quan vào cuộc trò chuyện. Điều này hiệu quả cho các cá nhân và công việc quy mô nhỏ.

Cơ sở kiến thức có cấu trúc. Cách tiếp cận trung gian. Bạn xây dựng một hệ thống có tổ chức gồm các tệp markdown trong một cấu trúc thư mục. Obsidian là lý tưởng cho việc này. Bạn phân loại thông tin theo dự án, chủ đề hoặc lĩnh vực. Khi bạn cần ngữ cảnh cụ thể, bạn tải các tệp cụ thể. Claude Code có thể đọc các tệp này trực tiếp từ hệ thống tệp của bạn.

Cơ sở dữ liệu vector và RAG. Cách tiếp cận nâng cao. Bạn nhúng các tài liệu của mình vào một cơ sở dữ liệu vector và xây dựng một hệ thống truy xuất tự động tìm và tải ngữ cảnh phù hợp nhất cho bất kỳ truy vấn nào. Điều này mở rộng quy mô lên hàng nghìn tài liệu và là những gì các hệ thống AI sản xuất sử dụng.

Bắt đầu với tài liệu bộ nhớ thủ công. Chuyển lên cơ sở kiến thức có cấu trúc khi bạn có hơn 20 tài liệu ngữ cảnh. Chuyển sang cơ sở dữ liệu vector khi cơ sở kiến thức của bạn vượt quá những gì bạn có thể quản lý thủ công.

Những Việc Cần Làm Trong Tuần Này

• Tạo tài liệu bộ nhớ đầu tiên của bạn: một nhật ký đang chạy về các quyết định chính, bài học và sở thích từ công việc có sự hỗ trợ của AI của bạn
• Thiết lập một kho Obsidian hoặc một cấu trúc thư mục đơn giản được tổ chức theo dự án và chủ đề
• Thực hành tải ngữ cảnh bộ nhớ khi bắt đầu ba phiên liên tiếp trên cùng một dự án
• Nhận thấy chất lượng đầu ra thay đổi như thế nào khi mô hình có quyền truy cập vào ngữ cảnh tích lũy của bạn
• Thiết lập thói quen hàng tuần cập nhật tài liệu bộ nhớ của bạn với các bài học mới

Tuần 5: Kết Nối Ngữ Cảnh Với Công Cụ Bằng MCP

Ngữ Cảnh Mà Không Có Công Cụ Giống Như Kiến Thức Mà Không Có Đôi Tay

Bạn có thể cung cấp cho một mô hình AI ngữ cảnh hoàn hảo về doanh nghiệp của bạn. Nó có thể biết khán giả của bạn, tiêu chuẩn của bạn, dự án của bạn và toàn bộ lịch sử quyết định của bạn.

Nhưng nếu nó không thể truy cập dữ liệu của bạn, truy vấn cơ sở dữ liệu của bạn, tìm kiếm web, đọc email của bạn hoặc tương tác với các công cụ của bạn, nó vẫn chỉ là một trình tạo văn bản được cung cấp thông tin rất tốt.

MCP, Model Context Protocol, là thứ cho phép mô hình AI giàu ngữ cảnh của bạn có khả năng hành động dựa trên những gì nó biết.

Khi bạn kết hợp ngữ cảnh sâu sắc với quyền truy cập công cụ MCP, mô hình không còn là một cố vấn nữa mà bắt đầu là một người vận hành. Nó không chỉ biết báo cáo hàng tuần của bạn nên chứa những gì. Nó kéo dữ liệu, chạy số liệu, định dạng báo cáo và lưu nó vào ổ đĩa của bạn.

Mẫu Tích Hợp Ngữ Cảnh-MCP

Mẫu tạo ra kết quả tốt nhất là ngữ cảnh trước, công cụ sau.

Prompt hệ thống của bạn thiết lập ngữ cảnh. Mô hình là ai, nó biết gì, nó tuân theo tiêu chuẩn nào, các ưu tiên hiện tại của nó là gì.

Các máy chủ MCP của bạn cung cấp các khả năng. Tìm kiếm web, truy cập tệp, truy vấn cơ sở dữ liệu, tích hợp API, truy cập email, truy cập lịch.

Prompt nhiệm vụ của bạn kết hợp chúng lại với nhau. "Dựa trên những gì bạn biết về mục tiêu Q2 của chúng ta và bối cảnh cạnh tranh của chúng ta, hãy kéo dữ liệu thị trường mới nhất, so sánh nó với các chỉ số nội bộ của chúng ta và tạo ra một bản tóm tắt chiến lược hàng tuần."

Ngữ cảnh cho mô hình biết tại sao và cái gì. Các công cụ cho mô hình biết làm thế nào. Nhiệm vụ cho mô hình biết khi nào và ở đâu.

Những Việc Cần Làm Trong Tuần Này

• Xác định các công cụ bên ngoài và nguồn dữ liệu nào mà quy trình làm việc AI của bạn cần truy cập
• Thiết lập máy chủ MCP đầu tiên của bạn, bắt đầu với tìm kiếm web hoặc truy cập tệp
• Xây dựng một quy trình làm việc hoàn chỉnh kết hợp các tệp ngữ cảnh của bạn với quyền truy cập công cụ MCP
• Kiểm tra quy trình làm việc từ đầu đến cuối và xác định nơi ngữ cảnh và công cụ cần tích hợp tốt hơn
• Ghi lại quy trình làm việc để bạn có thể sao chép và tinh chỉnh nó

Tuần 6: Xây Dựng Hệ Thống Sản Xuất và Mở Rộng Quy Mô

Từ Năng Suất Cá Nhân Đến Cơ Sở Hạ Tầng Chuyên Nghiệp

Mọi thứ bạn đã xây dựng trong năm tuần qua là một hệ thống kỹ thuật ngữ cảnh cá nhân. Nó làm cho cá nhân bạn nhanh hơn, nhất quán hơn và hiệu quả hơn với AI.

Cấp độ tiếp theo là xây dựng các hệ thống kỹ thuật ngữ cảnh cho người khác.

Các doanh nghiệp cần các hệ thống AI hiểu được lĩnh vực cụ thể của họ, tuân theo các quy tắc cụ thể của họ, truy cập dữ liệu cụ thể của họ và tạo ra đầu ra phù hợp với các tiêu chuẩn cụ thể của họ. Đó là kỹ thuật ngữ cảnh được đóng gói như một sản phẩm hoặc dịch vụ.

Người có thể bước vào một công ty, kiểm tra quy trình làm việc AI của họ, thiết kế một kiến trúc ngữ cảnh, triển khai hệ thống bộ nhớ, kết nối các công cụ MCP và cung cấp một hệ thống AI đạt trình độ sản xuất chính là người mà các công ty đang trả từ $5.000 đến $25.000 mỗi dự án ngay bây giờ.

Nhu cầu cho kỹ năng này đang tăng nhanh hơn nguồn cung. Và nó sẽ tiếp tục tăng trong nhiều năm tới vì kỹ thuật ngữ cảnh không phải là một xu hướng. Nó là lớp cơ sở hạ tầng cơ bản giúp mọi ứng dụng AI hoạt động tốt hơn.

Những Việc Cần Làm Trong Tuần Này

• Đóng gói hệ thống kỹ thuật ngữ cảnh của bạn thành một khuôn khổ có thể lặp lại
• Ghi lại kiến trúc bốn tệp ngữ cảnh, quy tắc tải, hệ thống bộ nhớ và tích hợp MCP của bạn
• Xây dựng một hệ thống kỹ thuật ngữ cảnh hoàn chỉnh cho một trường hợp sử dụng thực tế bên ngoài công việc của riêng bạn
• Chia sẻ khuôn khổ của bạn một cách công khai và bắt đầu định vị bản thân như một người xây dựng hệ thống AI, không phải người viết prompt
• Xác định ba doanh nghiệp có thể hưởng lợi từ kỹ thuật ngữ cảnh và bắt đầu cuộc trò chuyện

Sự Thay Đổi Thay Đổi Mọi Thứ

Hầu hết mọi người sẽ tiếp tục viết prompt hay hơn.

Họ sẽ tiếp tục tìm kiếm những từ kỳ diệu. Họ sẽ tiếp tục tinh chỉnh câu từ. Họ sẽ tiếp tục nhận được những cải tiến gia tăng trong khi tự hỏi tại sao người khác lại nhận được kết quả mang tính chuyển đổi.

Sự khác biệt không nằm ở prompt.

Sự khác biệt nằm ở ngữ cảnh xung quanh prompt.

Hãy thiết kế ngữ cảnh. Hãy xây dựng kiến trúc. Hãy tạo bộ nhớ. Hãy kết nối các công cụ. Hãy cấu trúc thông tin. Hãy định hình môi trường.

Làm điều đó và mọi prompt bạn viết sẽ tạo ra kết quả mà những người chỉ nghĩ về prompt không thể sao chép được cho dù họ có trau chuốt yêu cầu của mình đến mức hoàn hảo.

Kỹ thuật prompt là kỹ năng của năm 2024.

Kỹ thuật ngữ cảnh là kỹ năng của năm 2026 và xa hơn nữa.

Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, hãy theo dõi tôi @eng_khairallah1 để biết thêm nội dung AI như thế này. Tôi đăng các bài phân tích, khóa học và công cụ mỗi tuần.

hy vọng điều này hữu ích cho bạn, Khairallah ❤️