Tại Sao Tương Lai của AI Tạo Sinh Không Nằm Ở Prompt – Mà Ở Context Engineering?

Trong kỷ nguyên AI tạo sinh, Prompt Engineering (kỹ thuật tạo câu lệnh) bỗng trở thành “hot trend”. Các chuyên gia mọc lên như nấm, khóa học hàng ngàn đô ra đời chỉ để dạy bạn cách “ra lệnh” cho AI sao cho hiệu quả.

Nhưng có một sự thật khó nuốt: nếu bạn vẫn đang loay hoay tinh chỉnh từng câu chữ trong prompt, rất có thể bạn đang giải quyết sai vấn đề.

Tương lai không nằm ở Prompt Engineering. Tương lai nằm ở Context Engineering – kỹ thuật xây dựng và cung cấp bối cảnh thông minh cho AI. Đây mới là sân chơi của doanh nghiệp, nơi AI trở thành năng lực cạnh tranh thực sự, chứ không chỉ là một chatbot “ngầu nhưng hời hợt”.

---

Prompt vs. Context: Khác biệt cốt lõi

Hãy tưởng tượng: bạn có một nhân viên cực kỳ giỏi, nhưng mắc chứng mất trí nhớ ngắn hạn.

• Prompt Engineering = bạn viết email giao việc siêu chi tiết, hy vọng anh ta đọc xong sẽ làm đúng.

• Context Engineering = bạn xây hẳn một hệ thống làm việc cho anh ta:

  • Có đầy đủ tài liệu

  • Lịch sử trao đổi trước đó,

  • Quyền truy cập công cụ,

  • Dữ liệu cập nhật theo thời gian thực.

Nếu prompt là đặt câu hỏi đúng, thì context là đảm bảo AI có đủ kiến thức và môi trường để trả lời đúng.

Một prompt tinh xảo nhưng thiếu bối cảnh thì AI vẫn sẽ hallucinate hoặc trả lời sai bét. Và đó chính là lý do Context Engineering trở thành game-changer.

---

Vì Sao Bối Cảnh “Sống Còn” Với LLM?

Các LLM như GPT-4, Claude hay Gemini cực mạnh. Nhưng bản chất của chúng là stateless text predictors – chỉ đọc token trong context window.

Không có bối cảnh tốt → AI dễ:

• Bịa đặt thông tin

• Trả lời thiếu nhất quán,

• Không gắn với dữ liệu thực tế.

Vậy nên công việc số #1 của kỹ sư AI hệ thống không phải viết prompt đẹp, mà là cung cấp bối cảnh đúng và đủ.

---

4 Nguyên Tắc Vàng Của Context Engineering

1. Dynamic & Comprehensive Context

   • Không dùng prompt tĩnh.

   • Bối cảnh phải cập nhật theo thời gian thực, tự động lấy từ cơ sở tri thức, lịch sử tương tác, logs hành vi.

2. Holistic Knowledge Integration

   • Kết nối LLM với DB, API, docs nội bộ.

   • Ứng dụng phổ biến: RAG (Retrieval-Augmented Generation) → hệ thống tự tìm dữ liệu liên quan rồi “nhúng” vào context trước khi gửi vào AI.

3. Continuous Memory & Context Window Management

   • LLM có “trí nhớ” giới hạn → cần chiến lược quản lý:

     • Tóm tắt hội thoại cũ,

     • Ưu tiên thông tin quan trọng,

     • Lưu dữ liệu dài hạn (sở thích khách hàng, lịch sử mua hàng) vào DB ngoài.

4. Quality & Security

   • Garbage in → Garbage out.

   • Không phải nhồi càng nhiều càng tốt, mà phải lọc nhiễu, chuẩn hóa dữ liệu, bảo mật.

   • Đảm bảo AI không vô tình leak dữ liệu nội bộ.

---

LEO CDP: Mỏ Vàng Bối Cảnh Cho AI Doanh Nghiệp

Lý thuyết thì hay. Nhưng doanh nghiệp lấy đâu ra bối cảnh động, tin cậy, chất lượng cao?

👉 Câu trả lời: LEO CDP (Customer Data Platform).

LEO CDP không chỉ là kho dữ liệu khách hàng. Nó chính là cỗ máy Context Engineering được build sẵn cho AI doanh nghiệp.

LEO CDP cung cấp gì?

1. Bối cảnh Cá nhân hóa 360°

   • Dữ liệu từ mọi điểm chạm (web, app, email, cửa hàng, call center).

   • Ví dụ: AI hỗ trợ khách hàng sẽ biết ngay:

     • Tên, lịch sử mua hàng, sản phẩm yêu thích.

     • Vấn đề support trước đây.

     • Sản phẩm họ vừa xem 5 phút trước.

     • Họ là VIP hay khách hàng mới.

2. Bối cảnh Thời gian thực

   • Thu thập hành vi real-time.

   • Ví dụ: khách vừa bỏ sản phẩm vào giỏ nhưng chưa thanh toán → AI sales ngay lập tức push offer.

3. Bối cảnh Tri thức Doanh nghiệp

   • Tích hợp CRM, ERP, knowledge base.

   • AI cần trả lời về chính sách bảo hành → LEO CDP + RAG sẽ lấy đúng doc chính thức và đưa vào context.

---

Ví dụ:

• Chatbot không có context:

  “Xin chào, tôi có thể giúp gì cho bạn?”

• Chatbot có LEO CDP context:

  “Chào anh An, em thấy đơn hàng #12345 của anh vừa được giao sáng nay. Anh có cần hỗ trợ gì về chiếc máy lọc không khí mới này không ạ?”

👉 Sự khác biệt: một bên là bot, một bên là assistant thực sự thấu hiểu.

---

Kết Luận: Đừng Chỉ Prompt. Hãy Context Engineering.

Cách mạng AI không chỉ là model mạnh hơn, mà là hệ thống thông minh hơn.

• Prompt Engineering → chỉ là giải pháp tình thế.

• Context Engineering → chính là lợi thế cạnh tranh bền vững.

Với LEO CDP, doanh nghiệp không cần build mọi thứ từ zero. Bạn đã có sẵn một “context engine” – mỏ vàng dữ liệu để biến AI từ công cụ “hay ho” thành năng lực lõi.

---

🔥 Nếu 2023 là năm của Prompt Engineering, thì 2025 trở đi sẽ là kỷ nguyên của Context Engineering. Và ai nắm context tốt hơn, người đó sẽ thắng trong cuộc đua AI.

Predicting Campaign Success with Deep Learning: A Practical Guide

 

By Thomas — Full-stack Engineer, Big Data & AI for Marketing & Sales

---

🔥 Why Predict Campaign Success?

Marketers spend millions on ad campaigns across Facebook, Google, Zalo OA, TikTok and more. But:

• Some campaigns convert like crazy.
• Others burn budget with little return.

What if we could predict campaign success before launch? This post shows you how to build a deep neural network (DNN) for campaign success prediction, using realistic schema design + synthetic training data.

---

🧩 Step 1: Designing the Campaign Data Schema

A good schema balances:

• What platforms provide (impressions, clicks, spend, ROI).
• What models need (normalized features, labels).

Here’s the schema I use:

Column	Type	Description
campaign_id	STRING	Unique campaign ID
platform	STRING	Platform (Facebook, Google, Zalo, etc.)
start_date	DATE	Campaign start date
end_date	DATE	Campaign end date
digital_media_consumption	FLOAT	Engagement index [0–1]
timing	FLOAT	Seasonality/time factor [0–1]
size	INT	Campaign size (#ads delivered or budgeted audience)
age_group_distribution	FLOAT	Share of target age group [0–1]
frequency	INT	Avg. times a user saw the ad
online_population	INT	Target region’s online population
reachable_number	INT	Estimated audience from targeting
impressions	INT	Total impressions
clicks	INT	Total clicks
ctr	FLOAT	Click-through rate
conversions	INT	Conversions (purchases/sign-ups)
conversion_rate	FLOAT	Conversions / clicks
spend	FLOAT	Campaign spend in USD
cpc	FLOAT	Cost per click
roi	FLOAT	Return on investment
label	INT	Success flag (1=success, 0=fail)

👉 Label definition: You decide success.

• Example: ROI > 1.5 = 1, else 0.

---

🛠 Step 2: Generate Synthetic Campaign Data

Let’s generate 1,000 fake campaigns for testing.

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(42)
n_samples = 1000

platforms = ["Facebook", "Google", "Zalo", "TikTok"]

data = {
    "campaign_id": [f"CMP-{i:04d}" for i in range(n_samples)],
    "platform": np.random.choice(platforms, n_samples),
    "start_date": pd.date_range("2025-01-01", periods=n_samples, freq="D"),
    "end_date": pd.date_range("2025-01-02", periods=n_samples, freq="D"),
    "digital_media_consumption": np.random.rand(n_samples),
    "timing": np.random.rand(n_samples),
    "size": np.random.randint(1000, 10000, n_samples),
    "age_group_distribution": np.random.rand(n_samples),
    "frequency": np.random.randint(1, 15, n_samples),
    "online_population": np.random.randint(50000, 1000000, n_samples),
    "reachable_number": np.random.randint(1000, 50000, n_samples),
    "impressions": np.random.randint(10000, 500000, n_samples),
    "clicks": np.random.randint(100, 20000, n_samples),
    "conversions": np.random.randint(10, 2000, n_samples),
    "spend": np.random.uniform(100, 10000, n_samples),
}

# Derived metrics
data["ctr"] = data["clicks"] / data["impressions"]
data["conversion_rate"] = data["conversions"] / (data["clicks"] + 1)
data["cpc"] = data["spend"] / (data["clicks"] + 1)
data["roi"] = (data["conversions"] * 50) / (data["spend"] + 1)  # assume $50 per conversion
data["label"] = (data["roi"] > 1.5).astype(int)

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv("real_campaign_data.csv", index=False)
print(df.head())

This creates realistic-looking data with impressions, clicks, conversions, spend, and ROI.

---

🤖 Step 3: Build the Deep Neural Network (DNN)

We’ll use TensorFlow Keras in Google Colab.

!pip install tensorflow scikit-learn pandas

import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Load dataset
df = pd.read_csv("real_campaign_data.csv")

# Features (drop IDs & dates & label)
X = df.drop(["campaign_id","platform","start_date","end_date","label"], axis=1).values
y = df["label"].values

# Scale features
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# Train/test split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Build model (like schema diagram)
model = models.Sequential([
    layers.Input(shape=(X_train.shape[1],)),   # input layer
    layers.Dense(128, activation="relu"),
    layers.Dense(70, activation="relu"),
    layers.Dense(50, activation="relu"),
    layers.Dense(26, activation="relu"),
    layers.Dense(1, activation="sigmoid")      # output
])

model.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"])
model.summary()

# Train
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

---

📈 Step 4: Evaluate the Model

from sklearn.metrics import classification_report

y_pred = (model.predict(X_test) > 0.5).astype(int)
print(classification_report(y_test, y_pred))

Example output:

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.82      0.84      0.83       98
           1       0.87      0.85      0.86      102

    accuracy                           0.85      200

Not bad for synthetic data 👌

---

🚀 Step 5: Predict New Campaigns

new_campaign = pd.DataFrame([{
    "digital_media_consumption": 0.65,
    "timing": 0.40,
    "size": 6000,
    "age_group_distribution": 0.55,
    "frequency": 8,
    "online_population": 300000,
    "reachable_number": 15000,
    "impressions": 120000,
    "clicks": 4000,
    "conversions": 300,
    "ctr": 0.033,
    "conversion_rate": 0.075,
    "spend": 2500.0,
    "cpc": 0.63,
    "roi": 1.8
}])

X_new = scaler.transform(new_campaign)
prediction = model.predict(X_new)

print("✅ Success probability:", float(prediction))

Output:

✅ Success probability: 0.73

---

🎯 Key Takeaways

1. A clear schema is critical for ML in marketing.
2. You can prototype with synthetic data before using real campaign logs.
3. A deep neural network can capture nonlinear interactions (budget × frequency × CTR).
4. With real data, this becomes a powerful campaign optimization engine.

---

👉 Next Steps:

• Replace synthetic data with real campaign logs (from FB Ads API, Google Ads API, or your CRM).
• Tune the model (hyperparameters, embeddings for categorical data).
• Deploy as an API service to score new campaigns before launch.

---

💡 Imagine a marketer running “What-if” scenarios: change budget, frequency, or targeting — and instantly get predicted ROI. That’s the future of AI-driven marketing.

Customer Segmentation với AI Agent như thế nào ?

Sau đây là 4 trường phái khác nhau, nhưng có thể hoạt động độc lập hoặc kết hợp trong một Segmentation Orchestration Pipeline. Mình sẽ trình bày theo mục tiêu, input, output, core logic, AI/ML model, và workflow cho từng agent.

---

1) Persona Segmentation theo Ideal Customer Profile (ICP) sử dụng Vector Space

Mục tiêu Xác định khách hàng thuộc nhóm “khách hàng lý tưởng” dựa trên ngữ nghĩa và vector embeddings từ hồ sơ khách hàng.

Input

• Thông tin profile: ngành, chức vụ, hành vi, sở thích, sản phẩm đã mua, v.v.
• Bộ định nghĩa ICP (Ideal Customer Profile) → được encode thành vector.

Output

• Nhãn persona (ví dụ: “Tech-Savvy Executive”, “Budget-Conscious Traveler”).
• Điểm tương đồng cosine giữa profile và ICP.

Core Logic

• Encode hồ sơ khách hàng bằng sentence-transformer hoặc multilingual-e5.
• Encode ICPs thành vector.
• Tính cosine similarity → phân nhóm dựa trên ngưỡng hoặc nearest centroid.

Model/Tech

• Embedding model: intfloat/multilingual-e5-base (pgvector trong PostgreSQL 16).
• Clustering: KMeans, HDBSCAN hoặc nearest neighbor search.

Workflow

Profile Data → Vector Encoding → Similarity Search → Assign Persona

---

2) Lead Scoring Segmentation

Mục tiêu Đánh giá mức độ tiềm năng của lead để ưu tiên chăm sóc.

Input

• Hành vi tương tác: click, download, đăng ký form, mở email.
• Dữ liệu nhân khẩu học & công ty học (firmographic).

Output

• Điểm lead (0–100).
• Nhóm phân loại: Hot, Warm, Cold.

Core Logic

• Logistic regression hoặc XGBoost để dự đoán xác suất lead trở thành khách hàng.
• Mapping xác suất → thang điểm 100.
• Áp dụng business rules (ví dụ: job title + hoạt động gần đây).

Model/Tech

• Scikit-learn/XGBoost
• PostgreSQL + ML model deployment (PGML hoặc MLflow).

Workflow

Behavioral Data + Profile Data → Feature Engineering → ML Scoring → Segment

---

3) CLV (Customer Lifetime Value) Scoring Segmentation

Mục tiêu Phân nhóm khách hàng theo giá trị dự đoán mà họ sẽ mang lại trong suốt vòng đời.

Input

• Lịch sử mua hàng: tần suất, giá trị đơn hàng, thời gian mua.
• Thông tin hành vi và profile.

Output

• CLV dự đoán.
• Nhóm phân loại: High Value, Medium Value, Low Value.

Core Logic

• Mô hình dự đoán: Pareto/NBD + Gamma-Gamma hoặc Gradient Boosting Regressor.
• Tính CLV = (Average Order Value × Purchase Frequency × Predicted Retention Time).

Model/Tech

• lifetimes Python package
• XGBoost Regressor.

Workflow

Transaction Data → CLV Model → Predict Value → Segment

---

4) RFM (Recency, Frequency, Monetary) Segmentation

Mục tiêu Phân nhóm khách hàng dựa trên độ mới mua hàng, tần suất, và giá trị chi tiêu.

Input

• Dữ liệu giao dịch: ngày mua cuối, số lần mua, tổng chi tiêu.

Output

• RFM score (ví dụ: 5-3-4).
• Nhóm: Champions, Loyal, At Risk, Hibernating…

Core Logic

• Chuẩn hóa Recency, Frequency, Monetary thành thang 1–5.
• Ghép điểm → phân nhóm theo bảng mapping.

Model/Tech

• SQL window functions hoặc Python pandas.

Workflow

Transaction Data → Calculate R/F/M Scores → Assign Segment