NGUYÊN TẮC GIAO VIỆC
CẤU TRÚC CƠ BẢN CỦA MỘT PROMT
| INPUT | OUTPUT |
|---|---|
| Bối cảnh |
Tiêu chuẩn ra
|
| Dữ liệu cần xử lý | Ví dụ mẫu |
| Nhiệm vụ |
INPUT
Nhiệm vụ
Đây là hàm mục tiêu (objective function) của prompt. Nó chỉ định rõ ràng và trực tiếp hành động chính mà mô hình cần thực hiện. Câu lệnh "Hãy viết một bài đăng trên fanpage Facebook..." là một mệnh lệnh không thể nhầm lẫn, giúp mô hình tập trung toàn bộ "năng lực xử lý" vào việc tạo ra đúng loại nội dung được yêu cầu
Dữ liệu cần xử lý
Đây là kỹ thuật "Grounding" (Tiếp đất/Cung cấp nền tảng). Đây là phần quan trọng nhất để chống lại hiện tượng "ảo giác" (hallucination) - tức AI tự bịa ra thông tin. Bằng cách liệt kê chi tiết, có cấu trúc (dùng bullet points) các dữ kiện như tên chương trình, thời gian, chi tiết khuyến mãi, bạn đang "neo" câu trả lời của AI vào sự thật. Mô hình sẽ không cần phải sáng tạo ra các con số hay chi tiết ưu đãi, mà chỉ cần tích hợp chúng vào bài viết một cách tự nhiên. Việc này đảm bảo tính chính xác tuyệt đối của thông tin.
Bối cảnh
Đây là bước "mồi" (priming) hoặc "thiết lập trạng thái" (state-setting) cho mô hình. Bằng cách cung cấp bối cảnh ("Bạn là một chuyên gia...", "Công ty của chúng tôi là..."), bạn đang kích hoạt các nơ-ron thần kinh liên quan đến lĩnh vực marketing, thực phẩm sức khỏe trong mạng lưới của AI. Điều này giúp mô hình không phải "đoán" xem nó nên đóng vai ai và nói về chủ đề gì, từ đó thu hẹp không gian tìm kiếm và tăng độ chính xác của các từ ngữ được lựa chọn.
OUTPUT
Phong cách trả lời
Đây là việc điều chỉnh các tham số phong cách (stylistic parameters) của mô hình. Các yêu cầu như "thân thiện, gần gũi, năng lượng" giúp AI lựa chọn các từ vựng và cấu trúc câu phù hợp, tương tự như kỹ thuật "style transfer" trong AI.
Định dạng
Việc yêu cầu tiêu đề, emoji, bullet points, CTA... là bạn đang cung cấp một khuôn mẫu cấu trúc (structural template). Các LLM cực kỳ giỏi trong việc điền vào các khuôn mẫu có sẵn. Điều này gần như đảm bảo bài viết sẽ có bố cục như bạn mong muốn.
Giới hạn
Việc đặt ra giới hạn (độ dài, từ ngữ không dùng) giúp tinh chỉnh và kiểm soát chất lượng đầu ra. Nó hoạt động như một bộ lọc (filter) cuối cùng, loại bỏ những kết quả không mong muốn và đảm bảo nội dung phù hợp với tiêu chuẩn của bạn.
Ví dụ
Kỹ thuật này được gọi là "few-shot learning". Bằng cách cho AI thấy một ví dụ hoàn chỉnh, nó sẽ học được phong cách, cấu trúc và giọng văn của bạn một cách nhanh chóng và chính xác hơn nữa.
Tổng kết
Cấu trúc prompt này thể hiện một cách tiếp cận khoa học và có hệ thống trong việc giao việc cho AI. Nó không chỉ giúp mô hình hiểu rõ nhiệm vụ mà còn tối ưu hóa khả năng tạo ra nội dung chất lượng cao.
