Context engineering là bước tiến vượt ra khỏi prompt engineering và RAG

• Prompt engineering – giai đoạn đầu trong phát triển mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) – chỉ đơn giản là viết câu lệnh thông minh để tạo phản hồi mong muốn. Nhưng với các ứng dụng AI ngày càng phức tạp, cách tiếp cận này không còn đủ.

• Context engineering là kỹ thuật thiết kế hệ thống ngữ cảnh toàn diện mà mô hình sẽ nhìn thấy trước khi phản hồi. Nó không chỉ là một câu hỏi mà còn bao gồm: vai trò hệ thống, lịch sử hội thoại, kiến thức lưu trữ, kết quả truy xuất RAG, đầu ra từ công cụ bên ngoài, và cả định dạng đầu ra có cấu trúc.

• Kỹ sư ngữ cảnh phải biết chọn lọc, sắp xếp và nén nội dung vì LLM có giới hạn token. Khả năng này quyết định hiệu quả và tính nhất quán của mô hình qua nhiều tình huống.

• Context engineering là tập hợp bao trùm cả prompt engineering, từ đó giúp xây dựng hệ thống AI ổn định, tái sử dụng và có khả năng tổng quát cao hơn thay vì phụ thuộc vào điều chỉnh thủ công từng prompt.

• RAG (retrieval-augmented generation) là một thành phần của context engineering. Nó giúp đưa thông tin thực tế vào mô hình bằng cách truy xuất từ cơ sở dữ liệu ngoài, nhưng vẫn phụ thuộc vào kỹ thuật ngữ cảnh để xác định đoạn nào nên được giữ lại, đặt ở đâu và nén như thế nào.

• Nếu không có kỹ thuật ngữ cảnh tốt, RAG có thể phản tác dụng do chèn các đoạn dư thừa hoặc không liên quan, gây nhiễu và làm giảm chất lượng phản hồi.

• Các mô hình với context dài (long context) đang được thử nghiệm như một cách vượt qua RAG, nhưng chi phí tính toán cao, độ trễ lớn và chất lượng suy giảm nếu ngữ cảnh bị "rác hóa".

• Context engineering giúp AI giữ nguyên mục tiêu hành động, hạn chế lan truyền lỗi trong hệ thống tác nhân (agentic workflow), và tăng tính ổn định trong xử lý liên tục.

• Đây không chỉ là viết lệnh, mà là kiến trúc tổng thể như thiết kế phần mềm, giúp AI trở nên thông minh, nhớ lâu và có khả năng suy luận đa tầng.

• Bằng cách kiểm soát cách thông tin được cung cấp, nén, định dạng và phân bổ trong cửa sổ ngữ cảnh, context engineering biến LLM thành “bộ não” thực sự của các hệ thống tác nhân tự động.

📌 Context engineering là giai đoạn tiến hóa mới giúp AI vượt khỏi giới hạn của prompt và RAG. Bằng cách tổ chức toàn bộ thông tin trong cửa sổ ngữ cảnh – từ lệnh hệ thống đến dữ liệu truy xuất – kỹ sư ngữ cảnh giúp AI hành động nhất quán, hiệu quả và đáng tin cậy. Đây là nền tảng để AI trở thành tác nhân tự trị, xử lý nhiệm vụ phức tạp mà không cần điều chỉnh thủ công từng bước.

https://thenewstack.io/context-engineering-going-beyond-prompt-engineering-and-rag/