האם הנדסת הקשר עובדת בשיווק?

הנדסת פרומפט וקידוד וייב. שני מונחים שזורקים הרבה באונליין. אחד הוא איך לנסח את השאלות שלך בצורה שמקבלת בדיוק את התגובה המושלמת ממודלים של בינה מלאכותית. השני מאפשר לאנשים, בעיקר מי שאינם מפתחים, ליצור פונקציות מבלי לכתוב שורת קוד אחת.

עכשיו, יש לנו שלישי בתערובת - הנדסת הקשר.

הנדסת הקשר היא הקבוצה העליונה של הנדסת פרומפט. מתודולוגיה שבה אתה בונה מערכות עבור מודלים של שפה גדולה (LLMs) שנותנים לסוכני הבינה המלאכותית שלך את המידע והכלים הנכונים, בפורמט הנכון, כדי שיוכלו להשלים משימה.

לא משנה כמה מורכב זה עשוי להיות.

מכיוון שהנדסת הקשר עובדת על ידי סנכרון נתונים, זיכרון, כלים וכוונת המשתמש, זו דרך בטוחה לקבל תוצאות שבאמת משנות, וככל שאיכות ההקשר שלך טובה יותר, כך הביצועים טובים יותר. כרגע, משתמשים בה ליצירת עוזרי קידוד של בינה מלאכותית וצ'אטבוטים של שירות שמאיצים את פיתוח המוצר ושירות הלקוחות.

אבל מה לגבי הנדסת הקשר בשיווק - איך זה עובד? במאמר זה, תמצאו את התשובות לשאלה זו ותלמדו כיצד משווקים יכולים להשתמש בה כדי להפחית עומס עבודה ולהשיג פרסונליזציה בקנה מידה.

מהי הנדסת הקשר?

למרות שזה יחסית חדש, הנדסת הקשר מושרשת בעקרונות של ניהול זרימת מידע למערכות בינה מלאכותית. זה לא יותר מאשר הפרקטיקה של הזנת מודל בינה מלאכותית בכל מה שהוא צריך, בין אם זה נתונים, כלים, או הוראות, כדי שיוכל לבצע את תפקידו באופן אמין, בכל פעם מחדש.

הנה ציוץ של אנדרי קרפתי, חבר לשעבר בצוות המייסד של OpenAI, על טבעה של הנדסת הקשר:

"אנשים מקשרים פרומפטים עם תיאורי משימות קצרים שתיתנו ל-LLM בשימוש היומיומי שלכם. כאשר בכל אפליקציית LLM תעשייתית, הנדסת הקשר היא האמנות והמדע העדין של מילוי חלון ההקשר במידע המדויק הנדרש לשלב הבא."

זה לא דומה להנדסת פרומפט, שבה תקלידו פקודה. אחרי הכל, פרומפט בודד יכול להוביל אותך רק עד נקודה מסוימת. כי, מה קורה כשבינה מלאכותית צריכה לזכור שיחות קודמות, לשלוף נתוני משתמש, לסכם דיונים קודמים, ואז לכתוב אימייל מותאם אישית למשתמש?

לא בחלקים, אלא בזרימת עבודה אחת?

לזה הנדסת הקשר נבנתה. היא מסיטה את הנרטיב מעיצובים ממוקדי-פרומפט למערכות הוליסטיות שנותנות למודלי LLM "מוח חיצוני" – כולל הקשר מובנה, יומני שיחות, מאגרי מסמכים, APIs ונתונים בזמן אמת.

כיצד פועלת הנדסת הקשר?

בואו נתחיל עם מה שה"הקשר" בהנדסת הקשר אומר. הקשר הוא כל מה שמודלי בינה מלאכותית מתייחסים אליו לפני יצירת פלט. וזה לא רק שאילתות המשתמש; זה כולל גם פרומפטים מערכתיים על איך הסוכן אמור להתנהג, יחד עם רשומות אינטראקציית משתמש, נתונים שנשלפים לפי דרישה, והכלים שהמודל יכול להשתמש בהם.

עם ההקשר הנכון, LLM חסר מצב הופך לסוכן שמרגיש כאילו הוא "זוכר", "מבין", ו"פועל" לפי ההנחיות שלך.

זאת אומרת, אלה הם הרכיבים החיוניים של "הקשר" בהנדסת הקשר:

• פרומפט מערכת: מגדיר את תפקיד הסוכן, הכללים, והטון ("אתה עוזר שיווק...").
• פרומפט משתמש: הבקשה או המשימה המיידית מהמשתמש.
• זיכרון קצר טווח: סיכום או היסטוריה של השיחה הנוכחית.
• זיכרון ארוך טווח: העדפות משתמש, ארכיוני פרויקטים, והיסטוריות שיחות קודמות המאוחסנות במאגר ידע חיצוני.
• ייצור מועשר באחזור (RAG): שליפה דינמית של מסמכים חיצוניים, מסדי נתונים, או APIs לאספקת עובדות מעודכנות.
• כלים והגדרות זמינים: קטלוג של פונקציות הניתנות לקריאה (APIs, מריצי קוד, מפענחי מסמכים) עם שמות ותיאורים.
• פלט מובנה: פורמטים מוגדרים מראש (JSON, טבלאות או תבניות מרקדאון) המנחים את צורת התגובה של המודל.
• מטא-דאטה: רמזים הקשריים כמו חותמות זמן, מיקום משתמש, או סוג מכשיר.

הנה כיצד האלמנטים האלה משתלבים יחד. ראשית, הנחיית המערכת מורה לעוזר הAI כיצד עליו להתנהג. לאחר מכן, המשתמש שואל שאלה. זה מפעיל תהליך אחזור מידע שמשלף מידע רלוונטי, בעוד שהזיכרון מספק גם את סיכום השיחה הנוכחית וגם את העדפות המשתמש מהעבר.

יש לנו גם את קטלוג הכלים בהמתנה. למשל, ממשקי API לשליחת אימיילים, מסדי נתונים לשאילתות רשומות לקוחות, או מפענחים לחילוץ תוכן PDF.

כל הרכיבים האלה מתמזגים ל"חבילת הקשר" שהמודל צורך בקריאה אחת. ה-LLM מעבד הכל — היסטוריית שיחה, נתונים חיצוניים, והוראות כלים — כמכלול אחד. לאחר מכן הוא מפיק פלט שמתיישר בצורה מושלמת עם הסכמה המוגדרת, בין אם זו טיוטת אימייל שיווקי או טבלת סיכום מוצר.

ברגע שהוא מייצר תגובה, מופעל מעגל משוב. אם התגובה דורשת התאמות, ניתן לעדן את רכיבי ההקשר. עם הזמן, כוונון חוזר זה מבטיח שכל חבילת הקשר הופכת מדויקת יותר ומכווננת היטב לצרכי המשתמש.

אז, למה הנדסת הקשר חשובה בימינו?

LLMs, כפי שאנחנו מכירים אותם, לא באמת נושאים משהו מאינטראקציה אחת לבאה. הם כמעט תמיד מתחילים כל שיחה חדשה ללא זיכרון מאירועי העבר.

AI סוכנותי לא יכול לנווט מי המשתמש או מה המשימה דורשת ללא מסגרת ברורה לאספקת הקשר רלוונטי. במקום זאת, הוא תועה מהנושא, ממחזר שגיאות, או פשוט מנחש. הנדסת הקשר ממלאת פערים אלה על ידי הרכבת כל מה שהמודל צריך ליחידה אחת, מובנית היטב.

עם חבילות הקשר, אתה מבטל את ארבעת הכשלים העיקריים הקשורים ל-LLMs: הזיות, חוסר מצב, תגובות גנריות, ותשובות מיושנות.

• הזיות מכיוון שהפלטים מבוססים על נתונים אמיתיים.
• חוסר מצב כאשר אתה בונה מערכות זיכרון לטווח קצר וארוך.
• תגובות גנריות בגלל העדפות משתמש ונתוני אינטראקציה מהעבר.
• תשובות מיושנות הודות למסמכים מעודכנים או הזנות API.

בדרך כלל, סוכן AI נכשל לא בגלל שאין לו את הנתונים או הכלים הנכונים לבצע את העבודה, אלא בגלל שה-LLM שעליו הוא רץ מתבלבל. זה בעיקר בגלל ש-LLMs לא מקבלים את ההקשר הנכון ליצירת תגובה טובה.

או שההקשר חסר, או שהוא מפורמט בצורה גרועה.

ואפילו המודלים הטובים ביותר לא יעזרו אם איכות ההקשר ירודה. לכן, ככל שתהליכי העבודה של ה-AI שלך הופכים מורכבים יותר, שמירה על שיטות עבודה מומלצות, כמו הגדרת סכמה ברורה או תיוג מקורות מידע, מבטיחה שלסוכן שלך תמיד יהיה המידע הנכון בפורמט הנכון.

על ידי הנדסת הקשר, החלטה בדיוק מה הסוכן "רואה", כיצד הוא רואה את זה ובאיזה סדר, אתה הופך יוצר טקסט חד-פעמי למסייע רב-שלבי אמין. הדבר הכי טוב בזה? הוא מציית לחוקים שלך ולומד משגיאות העבר.

הנדסת הקשר לעומת הנדסת פרומפטים

אולי אתם חושבים, "האם הנדסת הקשר היא פשוט הנדסת פרומפטים מתוחכמת?" לא בדיוק. הנדסת פרומפטים עוסקת בבחירת הביטויים, מילות המפתח ומבני המשפטים הנכונים כדי לקבל את התגובה הטובה ביותר מ-LLM.

עם זאת, כשהיא עומדת בפני עצמה, שיטה זו פועלת בחלל ריק: היא אינה מספקת למודל נתונים נוספים, אינה מטמיעה הוראות ואינה מתחברת לכלים חיצוניים. כל מה שהיא עושה הוא לכוונן פקודה בודדת מבלי לתת למודל את האינטליגנציה הנדרשת לפתרון אתגרים מורכבים.

מצד שני, הנדסת הקשר משלבת כללים, מסמכים, מערכי נתונים דינמיים וכלים למסגרת אחת. בשיווק, זה עשוי לכלול הזנת קטלוג מוצרים, הנחיות מותג ונתוני התנהגות משתמשים ל-LLM, יחד עם הוראות ברורות לגבי טון ופורמט.

אינפוגרפיקה מאת Dex Horthy, פורסם ב-X/Twitter.

זה לא אומר שפרומפטים אינם חשובים במערכת מהונדסת-הקשר.

יצירת שאלות ספציפיות עוזרת ליישומי בינה מלאכותית לנווט נכון במאגר הידע הנרחב שלהם. אבל פרומפטים הם רק חלק מהתמונה הגדולה. כשאתם בונים סוכן בינה מלאכותית שיכול לזכור שיחות קודמות, למשוך נתונים חיצוניים, או להתממשק עם CRM, אתם מתרגלים הנדסת הקשר.

הפרומפטים שלכם מנחים את פעולות המודל, אבל ההקשר מספק את ה"זיכרון", הנתונים והכללים של המודל.

ארבעה יישומים עיקריים של הנדסת הקשר

לפי טובי לוטקה, המנכ"ל של שופיפיי, "[הנדסת הקשר]... מתארת את המיומנות הבסיסית (של הנדסת פרומפט) בצורה טובה יותר: אמנות מתן כל ההקשר הנדרש כדי שהמשימה תהיה פתירה באופן סביר על ידי ה-LLM."

השיטה מאפשרת לך לבנות מערכות דינמיות שיכולות לא רק לגשת למידע חיצוני אלא גם להשתמש בכלים חיצוניים במהלך שיחות. הן יכולות לחפש מסמכים, למצוא מידע רלוונטי באמצעות ממשקי API, ולכלול אותו בחלון ההקשר לצד השאלה או המשימה. וככל שמשתמשים בהן יותר, הן עובדות טוב יותר.

לכן, אין זה מפתיע שניתן להשתמש בהנדסת הקשר למטרות שונות, חלקן מכוסות להלן.

עוזרי קידוד AI

הנדסת הקשר נמצאת במרכז עוזרי הקידוד המודרניים. ווינדסרף וקרסור הם הדוגמאות הטובות ביותר במקרה זה, המשלבים RAG עם התנהגות דמוית סוכן לאינטראקציה עם בסיסי קוד מובנים ומקושרים מאוד.

קח בקשה כמו שיפור פונקציה. זה עשוי להיראות כאילו אתה רק כותב מחדש כמה שורות. אבל עוזר AI זקוק להקשר נוסף. הוא צריך לדעת היכן הפונקציה הזו משמשת בכל בסיס הקוד, סוגי הנתונים שהיא מטפלת בהם, כיצד היא מתקשרת עם תלויות חיצוניות, ומה עלול להישבר אם הלוגיקה משתנה, אפילו במעט.

ניהול ידע

עבור חברות המעסיקות מערכות סוכנים פנימיות, הנדסת הקשר מחברת בין מאגרי מידע מבוזרים - רשומות CRM, כרטיסי ג'ירה, וויקי פנימי ועוד - כדי לספק תשובות מעודכנות מבלי להציף את עמיתיהם האנושיים.

מערכות אלה מסכמות אוטומטית היסטוריית פגישות, מאחזרות מסמכים רלוונטיים בזמן אמת, ומיישמות כללים מותאמים אישית כך שכל תשובה תתאים להנחיות הפנימיות. במקביל, הן מתאמות זיכרון והחלפת משימות בין מחלקות, כך שה-AI יכול לטפל בשאילתות מרובות שלבים ועדיין להגיב בתשובה אחת.

צ'אטבוט(ים) לשירות לקוחות

בשירות לקוחות, ניתן להשתמש בהנדסת הקשר כדי לבנות צ'אטבוטים אינטואיטיביים ומערכות AI שיחתיות המנחות כל אינטראקציה עם לקוחות.

דע שצ'אטבוט בסיסי מספק תשובות כלליות, לעתים עם נתונים לא מעודכנים.

עם זאת, הנדסת הקשר הופכת את הבוטים הבסיסיים האלה למערכות שנותנות תחושה של היכרות.

מכיוון שיש להם גישה למגוון נתונים, כמו תמלילי תמיכה, שאילתות חיוב, סטטוס חשבונות משתמשים, העדפות ומסמכי מוצרים, הם יכולים לספק באופן עקבי מידע מותאם אישית למשתמש.

אז בסופו של דבר, יש לך סוכני תמיכה שפונים אליך בשמך, זוכרים במה עסקו הפניות הקודמות שלך, ובודקים את מצב החשבון שלך לפני שהם ממליצים על פתרון.

סוכני AI

סוכני AI אוטונומיים הם השלב הבא בהנדסת הקשר. הם חורגים ממערכות RAG בסיסיות והופכים ליישויות דינמיות, מונחות מטרה שיכולות להסיק, לתכנן ולפעול.

סוכנים אלה לא רק מגיבים להנחיות; הם פותרים בעיות.

הנדסת הקשר מעצימה את יכולתם לנהל זיכרון, להגדיר מטרות ולהשתמש בכלים הנכונים, גם במהלך מפגשים ארוכים או מורכבים. לדוגמה, הם עשויים להתקשר ל-API שיווקי כדי למשוך תובנות מודעות או לחבר מספר כלים להשלמת תהליך עבודה מלא של קמפיין. הם מחליטים באילו כלים להשתמש על בסיס המשימה הנוכחית בזמן אמת.

במקום לתת תשובות חד-פעמיות, סוכנים אלה מסתגלים למצבים משתנים ומבצעים משימות מרובות שלבים בתנאים אמיתיים. הם פועלים כמו עמיתים דיגיטליים, מזהים בעיות ומספקים תוצאות עם פיקוח אנושי מינימלי.

עד עכשיו, סקרנו ארבעה מקרי שימוש של הנדסת הקשר במגזרים שונים.

אז, האם ניתן ליישם הנדסת הקשר בשיווק? בהחלט. בחלק הבא, נבחן כיצד היא הופכת פנייה גנרית לחוויות מותאמות אישית שמניעות מעורבות באופן אמיתי.

הקשר, סוכני בינה מלאכותית, ותהליכי עבודה בשיווק

לפני זמן מה, כריסטינה ג'. אינג', מרצה לשיווק באוניברסיטת הארווארד, הציגה את Delve AI בעדכון חדשות שיווק ובינה מלאכותית ואנליטיקס שלה בלינקדאין.

בהתחלה, היא דיברה על איך ניתן למנף את התוכנה כדי ליצור פרסונה באמצעות נתוני האתר שלך. מה שמעניין הוא המקרה שימוש שהיא הזכירה בהמשך: להזין את ה-פרסונה שנוצרו ל-ChatGPT ולהנחות אותו ליצור לוחות זמנים לתוכן, לבדוק אסטרטגיות מסרים, ולדמות תגובות של קבוצות מיקוד.

זו לא סתם עוד דוגמה לניסוי באוטומציה; זה תרגיל בהנדסת הקשר.

סוג השילוב שאתם רואים כאן בין פרסונה לבין בינה מלאכותית יוצרת, שבו כלי אחד מזין טקסט עשיר בנתונים לאחר כדי ליצור אסטרטגיית שיווק, זה בדיוק מה שהנדסת הקשר בשיווק עוסקת בו.

כאשר גישה זו משולבת עם סוכנים — ישויות בינה מלאכותית אוטונומית המסוגלות להשתמש בכלים ולקבל החלטות עם מעורבות אנושית מינימלית — נעשה אפשרי לאוטמט חלקים גדולים מתהליכי העבודה השיווקיים שלכם מבלי לאבד את העומק האסטרטגי שהייתם מצפים מצוות בהובלה אנושית.

זה עשוי להתבטא בהפעלת קמפיין אימייל מקצה לקצה.

סוכן האימייל לא רק יכתוב אימיילים; הוא יפלח את קהל היעד שלך, יבדוק את היומן שלך, ישאב מידע מה-CRM שלך, יסתגל למבצעים, וימדוד מעורבות. הוא ישתמש בכל כלי ונקודת מידע זמינים כדי להשיג את יעדי השיווק שלך.

אבל בשונה מבני אדם, הוא לא יוצף כשינהל אלפי לקוחות. הוא לא ישכח פרטים או יאבד הקשר.

מה הנדסת הקשר אומרת למשווקים...

זה אומר ליצור סוכן שיווק, או קופילוט, שפועל על מערכת שיש לה את ההקשר הרלוונטי: פרופילי קהל היעד שלך, נתוני ביצועי קמפיין, נכסי מותג, ניתוח תחרותי, יעדים עסקיים, אותות שוק, ועוד.

כך שזה לא סתם מחולל טקסט גנרי אלא עוזר דינמי ומודע הקשר.

הנדסת פרומפט היא חדשות ישנות. משווקים צריכים להתקדם מעבר לשימוש שטחי בכלים כמו ChatGPT ו-Claude, ולהגביר מעורבות והמרות עם הנדסת הקשר.

במקום להסתכל על נתונים, פונקציות וכלים כרכיבים מבודדים, אתם צריכים לבנות מערכת מקושרת והוליסטית שמבינה: מיהו הלקוח, היכן הוא נמצא במסע, מה המותג מייצג, ואיך קמפיינים קודמים ביצעו כדי להשלים משימות ולקבל החלטות.

ברגע שסיימת לבנות הקשר, לאחד נכסים, כלים, נתוני שוק, כללים ומדדי ביצוע עסקיים, סוכן הבינה המלאכותית שלך יכול:

• ליצור חומרי שיווק התואמים את קול המותג והמסרים.
• לספק תוכן מותאם אישית והמלצות מוצרים על בסיס היסטוריית הגלישה והתנהגות הרכישה.
• לנצל נתונים בזמן אמת כמו מיקום או מזג אוויר כדי להעניק הנחות או קופונים.
• לאוטומט משימות שיווק חוזרות כמו לכידת לידים, מעקבים וזרימות טיפוח.
• לחזות צרכי משתמש ולהמליץ על המוצר או התוכן הבא הטוב ביותר לפני שהמשתמש מבקש זאת.

סוכני בינה מלאכותית אלה מעניקים לך את היכולת להתאים אישית הכל בקנה מידה גדול ולמטב אוטומטית את תוכניות השיווק שלך על בסיס נתוני שוק בזמן אמת, עם לולאת משוב תגובתית שממשיכה להשתפר.

הבעיות עם הנדסת הקשר

למרות שהנדסת הקשר מציעה יתרונות גדולים, היא גם מביאה אתגרים שדורשים פתרונות חכמים כדי לעבוד היטב.

1. הרעלת הקשר

כאשר ה-AI הוזה או מפרש לא נכון את נתוני האימון שלו, התגובה השגויה יכולה להתגנב להקשר שלו. מנקודה זו והלאה, המערכת עלולה להמשיך לצטט או לבנות על פרטים שגויים. עם הזמן, השגיאות האלה מצטברות, והסרתן הופכת למטרד.

פתרון: בנה בדיקות אימות קפדניות ומאגרי הקשר מגורסאות. כאשר אתה מזהה קטע שגוי, אתה יכול לחזור אחורה או להחליף רק את אותו קטע, מבלי למחוק הכל.

2. הסחת הקשר

כשאתה מתחיל להזין יותר נתונים למודל, עשויים להיווצר מצבים בהם הוא מתחיל להתמקד בהיסטוריה המצטברת. במקום להסתמך על האימון שלו, הוא חוזר על תשובות ישנות.

פתרון: השתמש בסיכום והפשטה של ההקשר. דחס תקופתית היסטוריות ארוכות לסיכומים תמציתיים. זה שומר על ה-AI ממוקד במידע טרי ורלוונטי.

3. בלבול הקשר

העמסת יתר של ההקשר במידע נוסף יכולה להוביל לתשובות מבולבלות. מידע לא רלוונטי, כמו הנחיות שיווק כשאתה מנסח מייל תמיכה, יכול להסיט את ה-AI מהמסלול. אתה מקבל תשובות שמערבבות שתי משימות או יותר.

פתרון: החל מסנני הקשר. לפני כל קריאה, סנן החוצה מסמכים או תיאורי כלים לא קשורים כך שהמודל "רואה" רק את מה שהוא צריך למשימה הזו.

4. התנגשות הקשר

לפעמים, שני מקורות בהקשר סותרים זה את זה, נניח, שתי גרסאות של מפרט מוצר או תמחור מיושן לעומת תעריפים נוכחיים. ה-AI צריך אז לנחש במי לבטוח, מה שמוביל לתשובות מבולבלות.

פתרון: השתמש בגיזום הקשר. סרוק באופן קבוע אחר רשומות מיושנות או מתנגשות והסר אותן. זה שומר על ה"זיכרון" קוהרנטי ואמין.

התמודדות עם אתגרים אלה היא המפתח לבניית תהליכי עבודה שיווקיים שהם יעילים ומדויקים.

דרך קדימה

הנדסת הקשר היא אחת מהמיומנויות החיוניות ביותר בעידן הבינה המלאכותית. היא, באופן די ברור, עברה את הנדסת הפרומפט המסורתית, ומעניקה למשתמשיה יתרון משמעותי על פני המתחרים.

אינך זקוק לפרומפט מושלם כדי לכתוב טקסט פרסומי יותר; אתה זקוק למערכת חכמה שמנהלת ומבצעת קמפיינים שלמים.

עם הנדסת הקשר וסוכני בינה מלאכותית, אתה יכול להתאים אישית תוכן בקנה מידה גדול, להסתגל להעדפות לקוח מתפתחות, ולספק תשובות ספציפיות לתחום שבונות ערך מותג, ללא קלט ידני.

זה לא איזה עתיד רחוק. עם הנדסת הקשר, אתה יכול לבנות תהליכי עבודה בהם סוכני בינה מלאכותית עובדים כעוזרי שיווק. הם מכירים את הלקוחות שלך, מדברים את שפת המותג שלך, ומקבלים החלטות מבוססות נתונים.

כמובן, עדיין יש אנשים במרכז, מנחים את הסוכן ומשפרים את תוצאות הקמפיין. אבל המשימות החוזרות ונשנות, עתירות ההקשר? את זה אפשר כעת לטפל על ידי העמיתים מבוססי הבינה המלאכותית שלך.

ועבור משווקים שרוצים להתקדם מהר בלי לאבד ניואנסים, זה ניצחון גדול.