क्या संदर्भ इंजीनियरिंग मार्केटिंग में काम करती है?

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और वाइब कोडिंग। दो शब्द जो ऑनलाइन बहुत प्रचलित हैं। एक वह जहां आप अपने प्रश्नों को इस तरह से प्रस्तुत करते हैं जो एआई मॉडल से बिल्कुल सटीक प्रतिक्रिया प्राप्त करता है। दूसरा लोगों को, मुख्य रूप से नॉन-डेवलपर्स को, एक भी कोड लाइन लिखे बिना फंक्शन बनाने की अनुमति देता है।

अब, हमारे पास मिश्रण में एक तीसरा है - कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग।

कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का सुपरसेट है। एक पद्धति जहां आप लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (एलएलएम) के लिए सिस्टम बनाते हैं जो आपके एआई एजेंट्स को सही जानकारी और टूल्स, सही प्रारूप में देते हैं, ताकि वे कोई कार्य पूरा कर सकें।

चाहे वह कितना भी जटिल क्यों न हो।

चूंकि कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग डेटा, मेमोरी, टूल्स और यूजर इंटेंट को सिंक करके काम करती है, यह ऐसे परिणाम प्राप्त करने का एक निश्चित तरीका है जो वास्तव में मायने रखते हैं, और आपकी कॉन्टेक्स्ट क्वालिटी जितनी बेहतर होगी, प्रदर्शन उतना ही बेहतर होगा। वर्तमान में, इसका उपयोग एआई कोडिंग असिस्टेंट और सर्विस चैटबॉट बनाने के लिए किया जा रहा है जो प्रोडक्ट डेवलपमेंट और कस्टमर सर्विस को तेज करते हैं।

लेकिन मार्केटिंग में कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग के बारे में क्या - यह कैसे काम करती है? इस लेख में, आपको इस प्रश्न के उत्तर मिलेंगे और आप सीखेंगे कि मार्केटर्स कार्यभार को कम करने और बड़े पैमाने पर वैयक्तिकरण प्राप्त करने के लिए इसका उपयोग कैसे कर सकते हैं।

कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग क्या है?

हालांकि अपेक्षाकृत नया है, कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग एआई सिस्टम के लिए सूचना प्रवाह के प्रबंधन के सिद्धांतों में निहित है। यह एआई मॉडल को वह सब कुछ देने की प्रथा से अधिक कुछ नहीं है, चाहे वह डेटा हो, टूल्स हों, या निर्देश हों, ताकि यह हर बार विश्वसनीय रूप से अपना काम कर सके।

यहाँ एंड्रेज कारपैथी का ट्वीट, OpenAI की संस्थापक टीम के पूर्व सदस्य, कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग की प्रकृति पर:

"लोग प्रॉम्प्ट्स को छोटे कार्य विवरणों से जोड़ते हैं जो आप एलएलएम को अपने दैनिक उपयोग में देंगे। जबकि हर इंडस्ट्रियल-स्ट्रेंथ एलएलएम ऐप में, कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग अगले चरण के लिए कॉन्टेक्स्ट विंडो को बिल्कुल सही जानकारी से भरने की नाजुक कला और विज्ञान है।"

यह प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग जैसा बिल्कुल नहीं है, जहां आप एक कमांड टाइप करेंगे। आखिरकार, एक प्रॉम्प्ट आपको केवल एक सीमा तक ले जा सकता है। क्योंकि, क्या होता है जब एआई को पिछली बातचीत याद करनी हो, यूजर डेटा निकालना हो, पिछली चर्चाओं का सारांश लिखना हो, और फिर यूजर को एक व्यक्तिगत ईमेल लिखना हो?

टुकड़ों में नहीं, बल्कि एक वर्कफ्लो में?

यही कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग के लिए बनाया गया है। यह कथानक को प्रॉम्प्ट-केंद्रित डिज़ाइन से समग्र सिस्टम की ओर स्थानांतरित करता है जो एलएलएम मॉडल को एक "बाहरी दिमाग" देता है – संरचित संदर्भ, वार्तालाप लॉग, दस्तावेज स्टोर, एपीआई, और रीयल-टाइम डेटा के साथ।

कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग कैसे काम करती है?

आइए कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग में "कॉन्टेक्स्ट" से शुरू करें। कॉन्टेक्स्ट वह सब कुछ है जिसका एआई मॉडल आउटपुट जनरेट करने से पहले संदर्भ लेते हैं। और यह सिर्फ यूजर के प्रश्न नहीं हैं; इसमें एजेंट को कैसे व्यवहार करना चाहिए इस पर सिस्टम प्रॉम्प्ट्स, यूजर इंटरैक्शन रिकॉर्ड्स, मांग पर प्राप्त डेटा, और मॉडल द्वारा उपयोग किए जा सकने वाले टूल्स भी शामिल हैं।

सही कॉन्टेक्स्ट के साथ, एक स्टेटलेस एलएलएम को एक ऐसे एजेंट में बदल दिया जाता है जो "याद रखता", "समझता" और आपके निर्देशों पर "कार्य करता" महसूस होता है।

कहा जाए तो, कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग में "कॉन्टेक्स्ट" के ये आवश्यक घटक हैं:

• सिस्टम प्रॉम्प्ट: एजेंट की भूमिका, नियम और आवाज को परिभाषित करता है ("आप एक मार्केटिंग असिस्टेंट हैं...")।
• यूजर प्रॉम्प्ट: यूजर से तत्काल अनुरोध या कार्य।
• शॉर्ट-टर्म मेमोरी: वर्तमान बातचीत का सारांश या इतिहास।
• लॉन्ग-टर्म मेमोरी: बाहरी नॉलेज बेस में संग्रहीत यूजर प्राथमिकताएं, प्रोजेक्ट आर्काइव्स और पिछली बातचीत का इतिहास।
• रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी): अप-टू-डेट तथ्यों की आपूर्ति के लिए बाहरी दस्तावेजों, डेटाबेस या एपीआई का डायनामिक फेचिंग।
• उपलब्ध टूल्स और परिभाषाएं: कॉल करने योग्य फंक्शंस (एपीआई, कोड रनर्स, डॉक्यूमेंट पार्सर्स) का नाम और विवरण के साथ कैटलॉग।
• संरचित आउटपुट: पूर्वनिर्धारित प्रारूप (JSON, टेबल्स, या मार्कडाउन टेम्पलेट्स) जो मॉडल की प्रतिक्रिया को आकार देते हैं।
• मेटाडेटा: प्रासंगिक संकेत जैसे टाइमस्टैम्प, उपयोगकर्ता स्थान, या डिवाइस प्रकार।

यह सब कैसे एक साथ आता है। सबसे पहले, सिस्टम प्रॉम्प्ट AI असिस्टेंट को निर्देश देता है कि उसे कैसे व्यवहार करना चाहिए। फिर, उपयोगकर्ता एक प्रश्न पूछता है। यह प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करने की प्रक्रिया शुरू करता है, जबकि मेमोरी वर्तमान वार्तालाप सारांश और पिछली उपयोगकर्ता प्राथमिकताएं दोनों प्रदान करती है।

हमारे पास टूल्स कैटलॉग भी स्टैंडबाय पर है। उदाहरण के लिए, ईमेल भेजने के लिए APIs, ग्राहक रिकॉर्ड्स को क्वेरी करने के लिए डेटाबेस, या PDF सामग्री निकालने के लिए पार्सर्स।

ये सभी घटक एक "कॉन्टेक्स्ट बंडल" में विलय हो जाते हैं जिसे मॉडल एक ही कॉल में उपभोग करता है। LLM सब कुछ प्रोसेस करता है - वार्तालाप इतिहास, बाहरी डेटा, और टूल निर्देश - एक एकीकृत पूर्ण के रूप में। फिर यह परिभाषित स्कीमा के साथ पूरी तरह से संरेखित एक आउटपुट उत्पन्न करता है, चाहे वह मार्केटिंग ईमेल ड्राफ्ट हो या प्रोडक्ट समरी टेबल।

एक बार जब यह प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है, तो एक फीडबैक लूप शुरू होता है। यदि प्रतिक्रिया में समायोजन की आवश्यकता है, तो आप कॉन्टेक्स्ट घटकों को परिष्कृत कर सकते हैं। समय के साथ, यह पुनरावर्ती ट्यूनिंग सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक कॉन्टेक्स्ट बंडल अधिक सटीक और उपयोगकर्ता की जरूरतों के अनुरूप बन जाता है।

तो, कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग आजकल क्यों महत्वपूर्ण है?

LLMs, जैसा कि हम जानते हैं, एक इंटरैक्शन से दूसरे में वास्तव में कुछ भी नहीं ले जाते। वे लगभग हमेशा पिछली घटनाओं की कोई याद के बिना प्रत्येक नई वार्तालाप शुरू करते हैं।

एक एजेंटिक AI प्रासंगिक संदर्भ प्रदान करने के लिए एक स्पष्ट ढांचे के बिना उपयोगकर्ता कौन है या कार्य क्या मांग करता है, यह नेविगेट नहीं कर सकता। इसके बजाय, यह विषय से भटक जाता है, त्रुटियों को दोहराता है, या बस अनुमान लगाता है। कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग मॉडल को आवश्यक सभी चीजों को एक एकल, अच्छी तरह से संरचित इकाई में एकत्रित करके इन अंतरालों को भरता है।

कॉन्टेक्स्ट बंडल्स के साथ, आप LLMs से जुड़ी चार प्रमुख विफलताओं को समाप्त करते हैं: हैल्यूसिनेशन्स, स्टेटलेसनेस, जेनेरिक प्रतिक्रियाएं, और पुराने उत्तर।

• हैल्यूसिनेशन्स क्योंकि आउटपुट वास्तविक डेटा पर आधारित होते हैं।
• स्टेटलेसनेस क्योंकि आप अल्पकालिक और दीर्घकालिक मेमोरी सिस्टम बनाते हैं।
• जेनेरिक प्रतिक्रियाएं क्योंकि उपयोगकर्ता प्राथमिकताएं और पिछले इंटरैक्शन डेटा के कारण।
• पुराने उत्तर अप-टू-डेट दस्तावेजों या API फीड्स के कारण।

आमतौर पर, एक AI एजेंट विफल नहीं होता क्योंकि उसके पास काम करने के लिए सही डेटा या टूल्स नहीं हैं, बल्कि इसलिए क्योंकि जिस LLM पर यह चलता है वह गड़बड़ कर देता है। यह मुख्य रूप से इसलिए है क्योंकि LLMs को अच्छी प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए सही संदर्भ नहीं मिलता।

या तो संदर्भ गायब है, या यह खराब तरीके से फॉर्मेट किया गया है।

और यहां तक कि सर्वश्रेष्ठ मॉडल भी मदद नहीं करेंगे यदि संदर्भ की गुणवत्ता खराब है। इसलिए, जैसे-जैसे आपके AI वर्कफ्लो अधिक जटिल होते जाते हैं, सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करना, जैसे एक स्पष्ट स्कीमा को परिभाषित करना या डेटा स्रोतों को टैग करना, यह सुनिश्चित करता है कि आपके एजेंट के पास हमेशा सही प्रारूप में सही जानकारी हो।

संदर्भ को इंजीनियर करके, यह निर्धारित करके कि एजेंट क्या "देखता है," कैसे देखता है, और किस क्रम में देखता है, आप एक-प्रॉम्प्ट टेक्स्ट जेनरेटर को एक विश्वसनीय, बहु-चरणीय सहायक में बदल देते हैं। इसके बारे में सबसे अच्छी बात? यह आपके नियमों का पालन करता है और पिछली गलतियों से सीखता है।

कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग बनाम प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग

आप सोच रहे होंगे, "क्या कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग सिर्फ एक फैंसी प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग नहीं है?" बिल्कुल नहीं। प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग एलएलएम से सर्वोत्तम संभव प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए सही वाक्यांशों, कीवर्ड और वाक्य संरचनाओं को चुनने के बारे में है।

फिर भी, अकेले यह विधि एक शून्य में काम करती है: यह मॉडल को कोई अतिरिक्त डेटा प्रदान नहीं करती है, न ही यह निर्देशों को एम्बेड करती है या बाहरी टूल्स से कनेक्ट करती है। यह सिर्फ एक एकल कमांड को फाइन-ट्यून करती है, मॉडल को जटिल चुनौतियों को हल करने के लिए आवश्यक बुद्धिमत्ता दिए बिना।

दूसरी ओर, कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग नियमों, दस्तावेजों, गतिशील डेटा सेट और टूल्स को एक फ्रेमवर्क में एकीकृत करती है। मार्केटिंग में, इसमें एलएलएम को प्रोडक्ट कैटलॉग, ब्रांड गाइडलाइन्स और यूजर व्यवहार डेटा को टोन और फॉर्मेट पर स्पष्ट निर्देशों के साथ फीड करना शामिल हो सकता है।

डेक्स होर्थी से इन्फोग्राफिक, X/Twitter पर पोस्ट किया गया।

इसका मतलब यह नहीं है कि कॉन्टेक्स्ट-इंजीनियर्ड सिस्टम में प्रॉम्प्ट्स महत्वपूर्ण नहीं हैं।

विशिष्ट प्रश्न बनाना एआई एप्लिकेशन्स को उनके विस्तृत ज्ञान आधार में सही तरीके से नेविगेट करने में मदद करता है। लेकिन प्रॉम्प्ट्स बड़ी तस्वीर का सिर्फ एक हिस्सा हैं। जब आप एक एआई एजेंट बनाते हैं जो पिछली बातचीत को याद रख सकता है, बाहरी डेटा खींच सकता है, या सीआरएम के साथ एकीकृत हो सकता है, तो आप कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग का अभ्यास कर रहे हैं।

आपके प्रॉम्प्ट्स मॉडल की क्रियाओं को निर्देशित करते हैं, लेकिन कॉन्टेक्स्ट मॉडल की "मेमोरी," डेटा और नियम प्रदान करता है।

कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग के चार प्रमुख अनुप्रयोग

टोबी लुत्के, Shopify के सीईओ के अनुसार, "[कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग]... मूल कौशल (प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का) को बेहतर तरीके से वर्णित करता है: एलएलएम द्वारा कार्य को संभवतः हल करने योग्य बनाने के लिए सभी संदर्भ प्रदान करने की कला।"

यह विधि आपको गतिशील प्रणालियाँ बनाने की अनुमति देती है जो न केवल बाहरी डेटा तक पहुंच सकती हैं बल्कि वार्तालाप के दौरान बाहरी उपकरणों का भी उपयोग कर सकती हैं। वे दस्तावेज़ों को देख सकते हैं, एपीआई का उपयोग करके प्रासंगिक जानकारी खोज सकते हैं, और इसे प्रश्न या कार्य के साथ संदर्भ विंडो में शामिल कर सकते हैं। और जितना अधिक आप उनका उपयोग करते हैं, वे उतना ही बेहतर काम करते हैं।

इस प्रकार, यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग का उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है, जिनमें से कुछ को हमने नीचे कवर किया है।

एआई कोडिंग सहायक

कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग आधुनिक कोडिंग सहायकों का केंद्र है। Windsurf और Cursor इस मामले में सर्वश्रेष्ठ उदाहरण हैं, जो अत्यधिक संरचित, परस्पर जुड़े कोडबेस के साथ बातचीत करने के लिए एजेंट जैसे व्यवहार के साथ आरएजी को मिलाते हैं।

एक फ़ंक्शन को रीफैक्टर करने के अनुरोध को लें। ऐसा लग सकता है कि आप केवल कुछ पंक्तियाँ फिर से लिख रहे हैं। लेकिन एक एआई सहायक को अधिक संदर्भ की आवश्यकता होती है। इसे जानना होगा कि वह फ़ंक्शन कोडबेस में कहाँ उपयोग किया जाता है, यह किस प्रकार के डेटा को संभालता है, यह बाहरी निर्भरताओं के साथ कैसे बातचीत करता है, और यदि तर्क थोड़ा भी बदलता है तो क्या टूट सकता है।

अच्छे कोडिंग एजेंट इस जटिलता को संभालने के लिए बनाए गए हैं। वे आपकी कोडिंग शैली के अनुकूल होते हैं, प्रोजेक्ट संरचना और फ़ाइल संबंधों की जागरूकता बनाए रखते हैं, और सिस्टम की कार्यशील स्मृति विकसित करने के लिए हाल के कमिट्स को ट्रैक करते हैं।

ज्ञान प्रबंधन

कंपनियों के लिए जो आंतरिक रूप से एजेंटिक सिस्टम का उपयोग करती हैं, कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग खंडित डेटा साइलो को एक साथ लाता है – सीआरएम रिकॉर्ड्स, Jira टिकट्स, आंतरिक विकी, और अधिक – अपने मानवीय साथियों को अभिभूत किए बिना अप-टू-डेट उत्तर देने के लिए।

ये सिस्टम स्वचालित रूप से सत्र इतिहास को सारांशित करते हैं, प्रासंगिक दस्तावेज़ों को तुरंत प्राप्त करते हैं, और वैयक्तिकृत नियमों को लागू करते हैं ताकि प्रत्येक प्रतिक्रिया आंतरिक दिशानिर्देशों के अनुरूप हो। साथ ही, वे विभागों में स्मृति और कार्य-स्विचिंग का समन्वय करते हैं, ताकि एआई परतदार, बहु-चरण वाले प्रश्नों को संभाल सके और फिर भी एक ही उत्तर के साथ प्रतिक्रिया दे सके।

कस्टमर सर्विस चैटबॉट

ग्राहक सेवा में, कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग का उपयोग सहज चैटबॉट और वार्तालाप एआई सिस्टम बनाने के लिए किया जा सकता है जो प्रत्येक ग्राहक इंटरैक्शन का मार्गदर्शन करते हैं।

जानें कि एक बेसिक चैटबॉट सामान्य प्रतिक्रियाएं प्रदान करता है, कभी-कभी पुराने डेटा के साथ।

हालाँकि, कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग इन बेसिक बॉट्स को ऐसी प्रणालियों में बदल देता है जो परिचितता का एहसास देती हैं।

चूंकि उनके पास सपोर्ट ट्रांसक्रिप्ट्स, बिलिंग प्रश्न, यूजर अकाउंट स्थिति, प्राथमिकताएं और प्रोडक्ट डॉक्यूमेंट्स जैसे विभिन्न डेटा तक पहुंच है, वे उपयोगकर्ता के लिए व्यक्तिगत जानकारी लगातार प्रदान कर सकते हैं।

तो, अंत में, आपके पास सपोर्ट एजेंट हैं जो आपको नाम से संबोधित करते हैं, आपकी पिछली पूछताछ को याद करते हैं, और समाधान की सिफारिश करने से पहले आपकी अकाउंट स्थिति की जांच करते हैं।

एआई एजेंट्स

स्वायत्त एआई एजेंट्स कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग में अगला कदम हैं। वे बेसिक आरएजी सिस्टम्स से आगे बढ़कर डायनामिक, लक्ष्य-उन्मुख इकाइयां बन जाते हैं जो सोच-विचार, योजना और कार्रवाई कर सकते हैं।

ये एजेंट्स सिर्फ प्रॉम्प्ट्स का जवाब नहीं देते; वे समस्याओं का समाधान करते हैं।

कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग उनकी मेमोरी प्रबंधन, लक्ष्य निर्धारण और सही टूल्स का उपयोग करने की क्षमता को संचालित करती है, यहां तक कि लंबे या जटिल सत्रों के दौरान भी। उदाहरण के लिए, वे विज्ञापन इनसाइट्स प्राप्त करने के लिए मार्केटिंग एपीआई को कॉल कर सकते हैं या पूर्ण कैंपेन वर्कफ्लो को पूरा करने के लिए कई टूल्स को कनेक्ट कर सकते हैं। वे रीयल टाइम में कार्य के आधार पर किन टूल्स का उपयोग करना है, यह तय करते हैं।

एक बार के जवाब देने के बजाय, ये एजेंट्स बदलती परिस्थितियों के अनुकूल होते हैं और वास्तविक दुनिया की स्थितियों में बहु-चरणीय कार्यों को पूरा करते हैं। वे डिजिटल सहकर्मियों की तरह काम करते हैं, समस्याओं को पहचानते हैं और न्यूनतम मानवीय निरीक्षण के साथ परिणाम देते हैं।

अब तक, हमने विभिन्न क्षेत्रों में कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग के चार उपयोग केस को कवर किया है।

तो, क्या कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग को मार्केटिंग में लागू किया जा सकता है? बिल्कुल। अगले खंड में, हम देखेंगे कि यह सामान्य आउटरीच को कैसे व्यक्तिगत अनुभवों में बदलती है जो वास्तव में एंगेजमेंट को बढ़ाते हैं।

संदर्भ, एआई एजेंट्स, और मार्केटिंग वर्कफ्लो

कुछ समय पहले, हार्वर्ड विश्वविद्यालय की मार्केटिंग प्रशिक्षक क्रिस्टीना जे. इंगे ने लिंक्डइन पर अपने मार्केटिंग एआई एंड एनालिटिक्स न्यूज डाइजेस्ट में Delve AI को प्रदर्शित किया।

शुरुआत में, उन्होंने बताया कि आप अपने वेबसाइट डेटा का उपयोग करके पर्सोना बनाने के लिए सॉफ्टवेयर का लाभ कैसे उठा सकते हैं। दिलचस्प बात यह है कि उन्होंने बाद में जिस उपयोग का जिक्र किया: उत्पन्न पर्सोना को ChatGPT में फीड करना और इसे कंटेंट कैलेंडर बनाने, मैसेजिंग रणनीतियों का परीक्षण करने और फोकस ग्रुप प्रतिक्रियाओं का सिमुलेशन करने के लिए प्रेरित करना।

यह स्वचालन में एक और प्रयोग का उदाहरण भर नहीं है; यह संदर्भ इंजीनियरिंग में एक अभ्यास है।

पर्सोना और जेनरेटिव एआई के बीच जो फ्यूजन आप यहां देखते हैं, जहां एक टूल मार्केटिंग रणनीति बनाने के लिए दूसरे में डेटा-समृद्ध टेक्स्ट फीड करता है, यही मार्केटिंग में संदर्भ इंजीनियरिंग है।

जब इस दृष्टिकोण को एजेंट्स के साथ जोड़ा जाता है — स्वायत्त एआई इकाइयां जो न्यूनतम मानवीय भागीदारी के साथ टूल्स का उपयोग करने और निर्णय लेने में सक्षम हैं — तो मानव-नेतृत्व वाली टीम से अपेक्षित रणनीतिक गहराई खोए बिना अपने मार्केटिंग वर्कफ्लो के बड़े हिस्से को स्वचालित करना संभव हो जाता है।

इसका मतलब एक एंड-टू-एंड ईमेल अभियान चलाना हो सकता है।

ईमेल एजेंट केवल ईमेल नहीं लिखेगा; यह आपके दर्शकों को विभाजित करेगा, आपका कैलेंडर जांचेगा, आपके सीआरएम से जानकारी लेगा, प्रमोशन के अनुसार अनुकूल होगा, और संलग्नता को मापेगा। यह आपके मार्केटिंग लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए उपलब्ध हर टूल और डेटा पॉइंट का उपयोग करेगा।

लेकिन मनुष्य के विपरीत, यह हजारों ग्राहकों का प्रबंधन करते समय अभिभूत नहीं होगा। यह विवरण नहीं भूलेगा या संदर्भ नहीं खोएगा।

मार्केटर्स के लिए संदर्भ इंजीनियरिंग का क्या अर्थ है...

इसका मतलब है एक मार्केटिंग एजेंट, या कोपायलट बनाना, जो प्रासंगिक संदर्भ वाली प्रणाली पर चल रहा है: आपकी दर्शक प्रोफाइल, अभियान प्रदर्शन डेटा, ब्रांड संपत्तियां, प्रतिस्पर्धी विश्लेषण, व्यावसायिक उद्देश्य, बाजार संकेत, और अधिक।

ताकि यह केवल एक सामान्य टेक्स्ट जनरेटर नहीं बल्कि एक गतिशील, संदर्भ-जागरूक सहायक हो।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग पुरानी खबर है। मार्केटर्स को ChatGPT और Claude जैसे टूल्स के सतही उपयोग से आगे बढ़ना होगा, और संदर्भ इंजीनियरिंग के साथ जुड़ाव और रूपांतरण बढ़ाना होगा।

डेटा, फंक्शंस और टूल्स को अलग-अलग घटकों के रूप में देखने के बजाय, आपको एक परस्पर जुड़ी, समग्र प्रणाली बनाने की आवश्यकता है जो समझती है: ग्राहक कौन है, वे यात्रा में कहां हैं, ब्रांड किसका प्रतिनिधित्व करता है, और कार्यों को पूरा करने और निर्णय लेने के लिए पिछले अभियानों ने कैसा प्रदर्शन किया है।

एक बार जब आप संदर्भ बनाना, परिसंपत्तियों को एकीकृत करना, टूल्स, मार्केट डेटा, नियम और बिजनेस KPI को एकजुट कर लेते हैं, तो आपका AI एजेंट:

• ब्रांड की आवाज़ और संदेश के अनुरूप मार्केटिंग सामग्री बना सकता है।
• ब्राउज़िंग इतिहास और खरीदारी व्यवहार के आधार पर व्यक्तिगत सामग्री और उत्पाद सिफारिशें प्रदान कर सकता है।
• छूट या कूपन देने के लिए स्थान या मौसम जैसे रीयल-टाइम डेटा का लाभ उठा सकता है।
• लीड कैप्चर, फॉलो-अप और नर्चर फ्लो जैसे दोहराए जाने वाले मार्केटिंग कार्यों को स्वचालित कर सकता है।
• उपयोगकर्ता की ज़रूरतों की भविष्यवाणी कर सकता है और उपयोगकर्ता के अनुरोध से पहले अगला-सर्वोत्तम उत्पाद या सामग्री की सिफारिश कर सकता है।

ये AI एजेंट आपको हर चीज को बड़े पैमाने पर व्यक्तिगत बनाने की क्षमता देते हैं और रीयल-टाइम मार्केट डेटा के आधार पर आपकी मार्केटिंग योजनाओं को स्वचालित रूप से अनुकूलित करते हैं, एक प्रतिक्रियाशील फीडबैक लूप के साथ जो लगातार बेहतर होता जाता है।

कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग की समस्याएं

हालांकि कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग बड़े लाभ प्रदान करती है, यह ऐसी चुनौतियां भी लाती है जिनके लिए अच्छी तरह काम करने के लिए स्मार्ट समाधान की आवश्यकता होती है।

1. कॉन्टेक्स्ट विषाक्तता

जब AI भ्रमित होता है या अपने प्रशिक्षण डेटा की गलत व्याख्या करता है, तो वह गलत प्रतिक्रिया उसके कॉन्टेक्स्ट में छिप सकती है। उस बिंदु से, सिस्टम गलत विवरणों का हवाला देता या उन पर निर्माण करता रह सकता है। समय के साथ, ये त्रुटियां बढ़ती जाती हैं, और उन्हें हटाना एक परेशानी बन जाती है।

समाधान: सख्त मान्यता जांच और संस्करण कॉन्टेक्स्ट स्टोर बनाएं। जब आप एक खराब अंश को देखते हैं, तो आप बाकी सब कुछ मिटाए बिना केवल उस टुकड़े को वापस रोल या बदल सकते हैं।

2. कॉन्टेक्स्ट विचलन

जैसे-जैसे आप मॉडल को अधिक डेटा फ़ीड करना शुरू करते हैं, ऐसी स्थितियां आ सकती हैं जहां यह संचित इतिहास पर ध्यान केंद्रित करना शुरू कर देता है। अपने प्रशिक्षण से सीखने के बजाय, यह पुरानी प्रतिक्रियाओं को दोहराता है।

समाधान: कॉन्टेक्स्ट सारांश और सार का उपयोग करें। समय-समय पर लंबे इतिहास को संक्षिप्त सारांश में संकुचित करें। यह AI को ताज़ी, प्रासंगिक जानकारी पर केंद्रित रखता है।

3. कॉन्टेक्स्ट भ्रम

अतिरिक्त जानकारी के साथ कॉन्टेक्स्ट को ओवरलोड करने से उलझे हुए उत्तर मिल सकते हैं। अप्रासंगिक डेटा, जैसे सपोर्ट ईमेल लिखते समय मार्केटिंग दिशानिर्देश, AI को गलत दिशा में ले जा सकते हैं। आपको ऐसी प्रतिक्रियाएं मिलती हैं जो दो या अधिक कार्यों को मिश्रित करती हैं।

समाधान: कॉन्टेक्स्ट फ़िल्टर लागू करें। प्रत्येक कॉल से पहले, किसी भी असंबंधित दस्तावेज़ या टूल विवरण को फ़िल्टर करें ताकि मॉडल केवल वही "देखे" जो उस कार्य के लिए आवश्यक है।

4. कॉन्टेक्स्ट टकराव

कभी-कभी, कॉन्टेक्स्ट में दो स्रोत एक-दूसरे का विरोध करते हैं, जैसे, एक उत्पाद स्पेक के दो संस्करण या पुरानी कीमतें बनाम वर्तमान दरें। AI को तब अनुमान लगाना पड़ता है कि किस पर भरोसा करना है, जिससे अस्पष्ट उत्तर मिलते हैं।

समाधान: कॉन्टेक्स्ट प्रूनिंग का उपयोग करें। नियमित रूप से पुराने या विरोधाभासी प्रविष्टियों की जांच करें और उन्हें हटा दें। यह "मेमोरी" को सुसंगत और विश्वसनीय बनाए रखता है।

इन चुनौतियों से निपटना कुशल और सटीक मार्केटिंग वर्कफ़्लो बनाने की कुंजी है।

एक मार्ग आगे

एआई के युग में कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग सबसे आवश्यक कौशलों में से एक है। यह स्पष्ट रूप से पारंपरिक प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग से आगे निकल गया है, जो अपने उपयोगकर्ताओं को प्रतिस्पर्धियों पर महत्वपूर्ण लाभ देता है।

अब विज्ञापन कॉपी लिखने के लिए एक परफेक्ट प्रॉम्प्ट की आवश्यकता नहीं है; आपको एक स्मार्ट सिस्टम की आवश्यकता है जो पूरे अभियानों को प्रबंधित और निष्पादित करता है।

कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग और एआई एजेंट्स के साथ, आप बड़े पैमाने पर सामग्री को वैयक्तिकृत कर सकते हैं, विकसित होती ग्राहक प्राथमिकताओं के अनुरूप ढल सकते हैं, और डोमेन-विशिष्ट उत्तर दे सकते हैं जो बिना किसी मैनुअल इनपुट के ब्रांड वैल्यू बनाते हैं।

यह कोई दूर का भविष्य नहीं है। कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग के साथ, आप ऐसे वर्कफ्लो बना सकते हैं जहां एआई एजेंट मार्केटिंग सहायक की तरह काम करते हैं। वे आपके ग्राहकों को जानते हैं, आपकी ब्रांड भाषा बोलते हैं, और डेटा-आधारित निर्णय लेते हैं।

निश्चित रूप से, केंद्र में अभी भी लोग हैं, जो एजेंट का मार्गदर्शन कर रहे हैं और अभियान परिणामों को परिष्कृत कर रहे हैं। लेकिन दोहराव वाले, कॉन्टेक्स्ट-भारी कार्य? वह अब आपके एआई-संचालित सहयोगियों द्वारा संभाला जा सकता है।

और उन मार्केटर्स के लिए जो नुआंस खोए बिना तेजी से आगे बढ़ना चाहते हैं, यह एक बड़ी जीत है।