Context Engineering คืออะไร: อธิบายอย่างละเอียด

คุณเคยสงสัยไหมว่าทำไมผู้ช่วย AI ของคุณบางครั้งก็ทำงานได้ดีเยี่ยม แต่บางครั้งกลับทำพลาดไปอย่างสิ้นเชิง? สปอยล์เลยว่า: มันไม่ใช่เรื่องความฉลาดของ AI เสมอไป—แต่บ่อยครั้งเป็นเรื่องของบริบทที่คุณให้มันต่างหาก ยินดีต้อนรับสู่โลกของ Context Engineering (วิศวกรรมบริบท) ซึ่งเป็นฮีโร่ที่ไม่ได้ถูกกล่าวถึงในการสร้างระบบ AI ที่ฉลาดและน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น ในคู่มือนี้ เราจะสำรวจว่าบริบทคืออะไร, Context Engineering เกี่ยวข้องกับอะไรบ้าง, แตกต่างจากการทำ Prompt Engineering อย่างไร, บทบาทของมันใน AI ที่เป็นตัวแทน (agentic AI), และเทคนิคเด็ดๆ บางอย่างที่จะทำให้ AI ของคุณโดดเด่น รัดเข็มขัดให้พร้อม แล้วมาทำให้ AI ทำงานได้อย่างมหัศจรรย์กันเถอะ!

บริบทคืออะไรกันแน่?

ลองจินตนาการว่าคุณกำลังขอให้เพื่อนวางแผนจัดงานเลี้ยงอาหารค่ำ ถ้าคุณแค่พูดว่า “วางแผนอาหารค่ำ” พวกเขาอาจจะงง—อาหารอิตาเลียนหรือซูชิ? มังสวิรัติหรือกินเนื้อ? ที่บ้านคุณหรือร้านอาหาร? แต่ถ้าคุณเพิ่มข้อมูลว่า “สำหรับชมรมหนังสือมังสวิรัติของฉัน ที่บ้านฉัน งบ 50 ดอลลาร์” เพื่อนของคุณก็จะเห็นภาพชัดเจน ข้อมูลเพิ่มเติมนั้นคืออะไร? นั่นคือบริบท—รายละเอียดเบื้องหลังที่ทำให้งานสามารถทำได้

ในโลกของ AI บริบทคือทุกสิ่งที่โมเดล “เห็น” ก่อนที่จะตอบสนอง มันไม่ใช่แค่คำสั่งของคุณ (เช่น “เขียนทวีต”) แต่มันรวมถึง:

• คำสั่งระบบ (System Instructions): กฎเกณฑ์เช่น “ทำหน้าที่เป็นติวเตอร์ที่เป็นมิตร” หรือ “ส่งออกเฉพาะ JSON”
• คำสั่งจากผู้ใช้ (User Prompts): คำถามหรืองานที่เฉพาะเจาะจง เช่น “สรุปบทความนี้”
• ประวัติการสนทนา (Conversation History): การโต้ตอบที่ผ่านมาเพื่อให้เรื่องราวต่อเนื่อง
• ข้อมูลภายนอก (External Data): เอกสาร, ฐานข้อมูล, หรือผลลัพธ์ API ที่ป้อนให้กับโมเดล
• เครื่องมือ (Tools): การเข้าถึงสิ่งต่างๆ เช่น การค้นหาเว็บหรือเครื่องคิดเลข

หากไม่มีบริบทที่ถูกต้อง แม้แต่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ซับซ้อนที่สุดอย่าง Claude หรือ Gemini ก็เหมือนกับเชฟที่ไม่มีส่วนผสม—ทำอะไรไม่ถูก Context Engineering คือการจัดการข้อมูลเหล่านี้เพื่อให้ AI ของคุณประสบความสำเร็จ

Context Engineering คืออะไร?

ลองนึกภาพ Context Engineering ว่าเป็นศิลปะและวิทยาศาสตร์ในการสร้าง “การสรุปข้อมูล” ที่สมบูรณ์แบบสำหรับ AI ของคุณ มันไม่ใช่แค่การปรับแต่งคำสั่งเดียวให้ฟังดูฉลาด—แต่เป็นการออกแบบระบบที่ส่งมอบข้อมูลที่ถูกต้อง ในรูปแบบที่ถูกต้อง ในเวลาที่เหมาะสม ดังที่ โทบี ลุทเก ซีอีโอของ Shopify กล่าวไว้ว่า มันคือ “ศิลปะในการให้บริบททั้งหมดเพื่อให้ LLM สามารถแก้ไขงานได้อย่างสมเหตุสมผล”

ลองนึกภาพ Context Window ของ LLM เหมือนหน่วยความจำระยะสั้น (เช่น RAM ในคอมพิวเตอร์) มันมีขีดจำกัด—อาจจะ 8,000 หรือ 128,000 โทเค็น—ดังนั้นคุณไม่สามารถแค่โยนทุกอย่างเข้าไปแล้วหวังว่าจะดีที่สุด Context Engineering เกี่ยวข้องกับการเลือก, จัดระเบียบ, และจัดการข้อมูลนั้นอย่างมีกลยุทธ์ เพื่อให้การตอบสนองของ AI ของคุณถูกต้อง, ตรงประเด็น, และสอดคล้องกัน มันเหมือนกับการเป็นเชฟที่เลือกเครื่องเทศที่เหมาะสมสำหรับอาหารจานหนึ่ง ไม่ใช่ทั้งตู้กับข้าว

ทำไมเรื่องนี้ถึงสำคัญ? เพราะความล้มเหลวส่วนใหญ่ของ AI ไม่ใช่เรื่องที่โมเดล “โง่” แต่เป็นเรื่องของความล้มเหลวของบริบท—ข้อมูลที่ขาดหายไป, เสียงรบกวนที่ไม่เกี่ยวข้อง, หรือข้อมูลนำเข้าที่จัดรูปแบบไม่ดี ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างแชทบอท, ผู้ช่วยเขียนโค้ด, หรือ AI ระดับองค์กร, Context Engineering คือกุญแจสำคัญในการปลดล็อกประสิทธิภาพที่เชื่อถือได้

Context Engineering เทียบกับ Prompt Engineering

คุณอาจกำลังคิดว่า “นี่ก็แค่ Prompt Engineering ที่มีขั้นตอนเพิ่มขึ้นไม่ใช่เหรอ?” ไม่เชิง! Prompt Engineering ก็เหมือนกับการเขียนคำสั่งที่กระชับเพียงคำสั่งเดียว: “เขียนทวีตแบบ Elon Musk” มันเป็นส่วนหนึ่งของ Context Engineering ซึ่งใช้แนวทางที่กว้างขึ้นในระดับระบบ นี่คือความแตกต่างของทั้งสอง:

• Prompt Engineering: มุ่งเน้นไปที่การสร้างคำสั่งแบบครั้งเดียวจบ เป็นเรื่องของการใช้ถ้อยคำ เช่น การเพิ่ม “คิดทีละขั้นตอน” เพื่อให้ได้การให้เหตุผลที่ดีขึ้น เหมาะสำหรับงานด่วน แต่ไม่เพียงพอสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอน
• Context Engineering: ออกแบบ “ระบบนิเวศข้อมูล” ทั้งหมดรอบๆ โมเดล ซึ่งรวมถึงคำสั่ง (prompts) แต่ยังจัดการประวัติการสนทนา, ดึงข้อมูลภายนอก, ผสานรวมเครื่องมือ, และปรับปรุง Context Window มันเป็นเรื่องที่โมเดล รู้ ไม่ใช่แค่สิ่งที่คุณ พูด

ตัวอย่างเช่น แชทบอทที่ใช้ Prompt Engineering อาจตอบสนองต่อ “จองการประชุม” ด้วยการตอบกลับแบบทั่วไป แต่แชทบอทที่ใช้ Context Engineering จะดึงข้อมูลปฏิทินของคุณ, ความชอบของทีม, และการจองที่ผ่านมา เพื่อแนะนำช่วงเวลาที่เหมาะสมที่สุด Prompt Engineering เป็นเพียงโน้ตตัวเดียว; แต่ Context Engineering คือซิมโฟนีทั้งวง

Context Engineering สำหรับเอเจนต์

เอเจนต์ AI—ลองนึกถึงบอทอัตโนมัติที่จัดการการสนับสนุนลูกค้าหรืองานเขียนโค้ด—คือจุดที่ Context Engineering แสดงพลังอย่างแท้จริง ต่างจากแชทบอทธรรมดา เอเจนต์จะจัดการงานที่มีหลายขั้นตอน, ใช้เครื่องมือหลายอย่าง, และคงหน่วยความจำไว้ตลอดเซสชัน หากไม่มีบริบทที่เหมาะสม พวกมันก็เหมือน GPS ที่ไม่มีแผนที่

อันเดรย์ คาร์ปาธี เปรียบเทียบ LLM กับ CPU โดยมี Context Window เป็น RAM Context Engineering จะคัดสรรสิ่งที่เข้าสู่ RAM นั้น เพื่อให้แน่ใจว่าเอเจนต์มีสิ่งที่ต้องการในแต่ละขั้นตอน ตัวอย่างเช่น เอเจนต์ฝ่ายสนับสนุนลูกค้าอาจต้องการ:

• ประวัติผู้ใช้: ตั๋วที่ผ่านมาเพื่อหลีกเลี่ยงการแก้ปัญหาซ้ำซ้อน
• ฐานความรู้: คำถามที่พบบ่อย (FAQs) หรือคู่มือสำหรับคำตอบที่ถูกต้อง
• เครื่องมือ: การเข้าถึง CRM เพื่อตรวจสอบสถานะคำสั่งซื้อ

บริบทที่ไม่ดีนำไปสู่ “ความสับสนในบริบท” (AI เลือกเครื่องมือผิด) หรือ “การปนเปื้อนบริบท” (การหลอนถูกนำกลับมาใช้ซ้ำ) Context Engineering ป้องกันสิ่งเหล่านี้โดยการอัปเดตบริบทแบบไดนามิก, กรองสิ่งรบกวน, และจัดลำดับความสำคัญของความเกี่ยวข้อง เครื่องมืออย่าง LangGraph (จาก LangChain) ทำให้สิ่งนี้ง่ายขึ้นโดยการให้การควบคุมการไหลของบริบทในเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ได้อย่างแม่นยำ

ลองดูเอเจนต์เขียนโค้ดอย่าง Claude Code มันไม่ได้แค่เติมโค้ดอัตโนมัติ—แต่มันต้องการบริบทเกี่ยวกับโค้ดเบสของคุณ, การคอมมิตล่าสุด, และสไตล์การเขียนโค้ด Context Engineering ทำให้มั่นใจว่ามันจะดึงไฟล์ที่ถูกต้องและจัดรูปแบบให้เข้าใจง่าย ทำให้มันเป็นผู้ร่วมงานที่แท้จริง

เทคนิคและกลยุทธ์สำหรับ Context Engineering

แล้วคุณจะ *ทำ* Context Engineering ได้อย่างไร? มาทำความเข้าใจสี่กลยุทธ์หลัก—เขียน, เลือก, บีบอัด, และแยก—นี่คือชุดเครื่องมือของคุณสำหรับการสร้างระบบ AI ที่ยอดเยี่ยม

1. เขียน: การสร้างและคงอยู่ของบริบท

การเขียนบริบทคือการสร้างและบันทึกข้อมูลภายนอก Context Window เพื่อนำทาง AI ซึ่งรวมถึง:

• คำสั่งระบบ (System Prompts): กำหนดบทบาทของ AI เช่น “คุณคือผู้ช่วยทางกฎหมาย” หรือ “ส่งออกเฉพาะ JSON” คำแนะนำที่ชัดเจนเป็นการกำหนดทิศทาง
• การจดบันทึก (Note-Taking): ใช้ “สมุดร่าง” เพื่อเก็บแผนหรือขั้นตอนกลาง ตัวอย่างเช่น นักวิจัยหลายเอเจนต์ของ Anthropic จะบันทึกกลยุทธ์ของตนลงในหน่วยความจำ เพื่อให้แน่ใจว่ามันจะคงอยู่แม้ Context Window มีข้อจำกัด
• ตัวอย่างแบบ Few-Shot (Few-Shot Examples): จัดเตรียมตัวอย่างข้อมูลนำเข้าและผลลัพธ์เพื่อแสดงให้ AI เห็นว่าคุณต้องการอะไร ตัวอย่างเช่น การรวมตัวอย่างทวีตเพื่อกำหนดน้ำเสียง

การเขียนบริบทก็เหมือนกับการทิ้งโพสต์อิทไว้ให้ AI ของคุณใช้อ้างอิงในภายหลัง ทำให้มันทำงานที่ซับซ้อนได้อย่างถูกต้อง

2. เลือก: การดึงบริบทที่ถูกต้อง

การเลือกบริบทหมายถึงการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่สุดเท่านั้น ข้อมูลรบกวนมากเกินไป AI ก็จะวอกแวก; น้อยเกินไป AI ก็จะไม่ได้รับข้อมูล เทคนิคสำคัญได้แก่:

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): ดึงเอกสารที่เกี่ยวข้องจากฐานความรู้ (เช่น vector store) โดยใช้การค้นหาเชิงความหมาย ตัวอย่างเช่น บอทสนับสนุนจะดึงคำถามที่พบบ่อยที่ตรงกับคำถามของผู้ใช้ RAG ช่วยลดการหลอนโดยการให้ AI อ้างอิงจากข้อมูลจริง
• การเลือกเครื่องมือ (Tool Selection): ใช้ RAG เพื่อเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับงาน การศึกษาแสดงให้เห็นว่าสิ่งนี้สามารถเพิ่มความแม่นยำในการเลือกเครื่องมือได้สามเท่าโดยการจับคู่เครื่องมือกับเจตนาของคำถาม
• การจัดอันดับ (Ranking): จัดเรียงบริบทตามความเกี่ยวข้องหรือความใหม่ สำหรับงานที่ต้องคำนึงถึงเวลา ให้จัดลำดับความสำคัญของข้อมูลใหม่กว่าเพื่อหลีกเลี่ยงการตอบสนองที่ล้าสมัย

การเลือกบริบทก็เหมือนกับการจัดเพลย์ลิสต์—คุณเลือกเพลงฮิตที่เข้ากับบรรยากาศ ไม่ใช่ทุกเพลงที่คุณมี

3. บีบอัด: การปรับบริบทให้เข้ากับข้อจำกัด

Context Window มีจำกัด ดังนั้นการบีบอัดจึงเป็นสิ่งสำคัญ คุณไม่สามารถยัดห้องสมุดทั้งห้องลงใน 32,000 โทเค็นได้! เทคนิคการบีบอัดได้แก่:

• การสรุป (Summarization): ย่อเอกสารยาวๆ หรือประวัติการสนทนา คุณสมบัติ “auto-compact” ของ Claude Code จะสรุปการโต้ตอบเมื่อ Context Window ถึง 95%
• การสรุปแบบวนซ้ำ (Recursive Summarization): สรุปบทสรุปเพื่อประหยัดพื้นที่มากยิ่งขึ้น เหมาะสำหรับการสนทนาที่ยาวนาน
• การตัดแต่ง (Pruning): ตัดข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องหรือไม่จำเป็นออก ดรูว์ บรอยนิก เรียกสิ่งนี้ว่า “การตัดแต่ง” เพื่อให้บริบทกระชับและมุ่งเน้น
• การแบ่งส่วน (Chunking): แบ่งข้อมูลนำเข้าขนาดใหญ่เป็นส่วนย่อยๆ เพื่อการประมวลผลแบบวนซ้ำ ทำให้มั่นใจว่า AI จะไม่ติดขัดกับข้อมูลขนาดใหญ่

การบีบอัดก็เหมือนกับการจัดกระเป๋าเดินทาง—คุณเก็บเฉพาะสิ่งจำเป็นและทิ้งถุงเท้าส่วนเกินไว้

4. แยก: การหลีกเลี่ยงความขัดแย้งของบริบท

การแยกบริบทช่วยป้องกันความสับสนโดยการแยกข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องออกจากกัน นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับระบบหลายเอเจนต์หรืองานที่มีหลายรอบ เทคนิคได้แก่:

• บริบทแบบโมดูลาร์ (Modular Context): กำหนดบริบทเฉพาะให้กับแต่ละงานหรือเอเจนต์ ตัวอย่างเช่น เอเจนต์หนึ่งจัดการคำถามของผู้ใช้ อีกเอเจนต์ประมวลผลการชำระเงิน โดยแต่ละเอเจนต์มีบริบทที่ปรับแต่งมาโดยเฉพาะ
• การแบ่งส่วนบริบท (Context Partitioning): แยกหน่วยความจำระยะสั้น (การแชทล่าสุด) ออกจากหน่วยความจำระยะยาว (ความชอบของผู้ใช้) เพื่อหลีกเลี่ยงการทับซ้อน
• การแยกเครื่องมือ (Tool Isolation): จำกัดเครื่องมือให้เหลือเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับแต่ละงานเพื่อหลีกเลี่ยง “ความสับสนในบริบท” ซึ่ง AI เลือกเครื่องมือผิด

การแยกบริบทก็เหมือนกับการจัดระเบียบโต๊ะทำงานของคุณ—เก็บปากกาไว้ในลิ้นชักหนึ่งและกระดาษไว้ในอีกลิ้นชักหนึ่งเพื่อหลีกเลี่ยงความยุ่งเหยิง

ทำไม Context Engineering จึงสำคัญ

Context Engineering คืออนาคตของ AI เพราะมันเปลี่ยนจุดเน้นจากการปรับแต่งโมเดลไปสู่การออกแบบข้อมูลนำเข้า เมื่อ LLM ฉลาดขึ้น คอขวดไม่ใช่เรื่องของการให้เหตุผล—แต่เป็นคุณภาพของบริบทต่างหาก นี่คือเหตุผลว่าทำไมมันถึงสำคัญมาก:

• ลดการหลอน: การให้ AI อ้างอิงจากข้อมูลจริงผ่าน RAG ช่วยลดคำตอบที่สร้างขึ้นเอง
• ปรับขนาดตามความซับซ้อน: เอเจนต์ที่จัดการงานหลายขั้นตอนต้องการบริบทที่เปลี่ยนแปลงได้และมีการจัดการที่ดีเพื่อให้สอดคล้องกัน
• ประหยัดค่าใช้จ่าย: บริบทที่มีประสิทธิภาพ (ผ่านการบีบอัดและการเลือก) ช่วยลดการใช้โทเค็น ทำให้ค่าใช้จ่าย API ลดลง
• เปิดใช้งานการปรับแต่งส่วนบุคคล: หน่วยความจำระยะยาวช่วยให้ AI จดจำความชอบของผู้ใช้ ทำให้การโต้ตอบรู้สึกเหมือนได้รับการปรับแต่งมาโดยเฉพาะ

เฟรมเวิร์กอย่าง LangChain และ LlamaIndex กำลังทำให้ Context Engineering ง่ายขึ้นโดยการนำเสนอเครื่องมือสำหรับ RAG, การจัดการหน่วยความจำ, และ Prompt Chains ตัวอย่างเช่น เฟรมเวิร์ก Workflows ของ LlamaIndex จะแบ่งงานออกเป็นขั้นตอน โดยแต่ละขั้นตอนมีบริบทที่ปรับให้เหมาะสม เพื่อป้องกันการโอเวอร์โหลด

ความท้าทายและหนทางข้างหน้า

Context Engineering ไม่ได้ปราศจากอุปสรรค การรักษาสมดุลระหว่างความกว้าง (ข้อมูลเพียงพอ) และความเกี่ยวข้อง (ไม่มีสิ่งรบกวน) เป็นเรื่องที่ซับซ้อน บริบทที่มากเกินไปเสี่ยงต่อ “การรบกวนบริบท” ซึ่ง AI จะยึดติดกับรายละเอียดที่ไม่เกี่ยวข้อง น้อยเกินไป AI ก็จะไม่รู้เรื่อง กำลังมีการวิจัยการให้คะแนนความเกี่ยวข้องอัตโนมัติ (เช่น การใช้ BM25 หรือ cosine similarity) เพื่อแก้ไขปัญหานี้

ความท้าทายอีกประการคือต้นทุนการคำนวณ การรวบรวมบริบทแบบเรียลไทม์—การดึงข้อมูล, การสรุป, การจัดรูปแบบ—อาจช้าและมีราคาแพง วิศวกรต้องปรับปรุงประสิทธิภาพสำหรับความหน่วงและขนาดที่ขยายได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับระบบที่มีผู้ใช้หลายคน

มองไปข้างหน้า Context Engineering กำลังพัฒนาไปเรื่อยๆ โมเดลในอนาคตอาจร้องขอรูปแบบบริบทเฉพาะแบบไดนามิก หรือเอเจนต์อาจตรวจสอบบริบทของตนเองเพื่อหาข้อผิดพลาด แม่แบบบริบทที่เป็นมาตรฐาน (เช่น JSON สำหรับข้อมูล) อาจเกิดขึ้น ทำให้ระบบ AI สามารถทำงานร่วมกันได้ ดังที่ Andrej Karpathy กล่าวว่า “บริบทคือการอัปเดตน้ำหนักใหม่”—มันคือวิธีที่เรา “ตั้งโปรแกรม” AI โดยไม่ต้องฝึกฝนใหม่

บทสรุป

เฮ้อ, เป็นการเดินทางที่ยอดเยี่ยม! Context Engineering ก็เหมือนกับการมอบพลังพิเศษให้กับ AI ของคุณ: ความสามารถในการทำความเข้าใจ, ให้เหตุผล, และดำเนินการได้อย่างแม่นยำ ด้วยการจัดการบริบทที่เหมาะสม—ผ่านการเขียน, การเลือก, การบีบอัด, และการแยก—คุณจะเปลี่ยน LLM ทั่วไปให้เป็นคู่หูที่ปรับแต่งมาโดยเฉพาะและเชื่อถือได้ ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างแชทบอท, ผู้ช่วยเขียนโค้ด, หรือ AI ระดับองค์กร, การเชี่ยวชาญ Context Engineering คือกุญแจสู่ประสิทธิภาพระดับถัดไป

พร้อมที่จะลองหรือยัง? เริ่มต้นเล็กๆ: เพิ่ม System Prompt ที่ชัดเจน, ทดลองใช้ RAG, หรือสรุปข้อมูลนำเข้าที่ยาวๆ เครื่องมืออย่าง LangChain และ LlamaIndex คือเพื่อนของคุณ