Hướng Dẫn Prompt Engineering Cho Người Mới (Kèm Ví Dụ Chi Tiết)
· 8 phút để đọc
Nguồn: Bình dân học AI
-Facebook: "https://www.facebook.com/cung.AI.VN/"
Bài chia sẻ này bổ ích cho những người mới học AI và cả những người có kinh nghiệm viết prompt.
1. Các nguyên tắc chính:
1.1. Rõ ràng và cụ thể:
Prompt càng rõ ràng, cụ thể thì kết quả AI tạo ra càng chính xác.
- ➡️ Rõ ràng về định dạng đầu ra mong muốn: Ví dụ, thay vì chỉ yêu cầu "Tóm tắt về ch. tranh thế giới thứ 2", hãy yêu cầu "Tóm tắt về ch. tranh thế giới thứ 2 dưới dạng một danh sách các điểm chính".
- 🎵 Yêu cầu giọng điệu, phong cách và mức độ chi tiết: Ví dụ, "Viết một bài thơ về mùa thu với giọng điệu u buồn và lãng mạn, tập trung vào chi tiết lá vàng rơi".
- 🗺️ Xác định ngữ cảnh và các ràng buộc liên quan: Ví dụ, "Viết một bài đăng MXH giới thiệu một loại điện thoại mới, giới hạn trong 200 từ và sử dụng giọng điệu thân thiện".
- 💎 Sử dụng ngôn ngữ rõ ràng, không mơ hồ: Ví dụ, thay vì "Viết về chó", hãy yêu cầu "Viết một đoạn văn miêu tả đặc điểm của giống chó Golden Retriever".
1.2. Chia thành các đoạn nhỏ:
- ✂️ Chia nhỏ nhiệm vụ phức tạp thành các bước nhỏ hơn, dễ quản lý: Ví dụ, "Để viết một email xin việc, hãy (1) viết phần giới thiệu bản thân, (2) tóm tắt kinh nghiệm làm việc, (3) trình bày lý do muốn xin việc, và (4) kết thúc bằng lời cảm ơn."
- 🔢 Sử dụng danh sách đánh số hoặc dấu đầu dòng cho các hướng dẫn nhiều bước: Ví dụ, "Hãy soạn thảo một thực đơn cho bữa tối gồm: (1) Món khai vị: súp bí đỏ, (2) Món chính: cá hồi nướng, (3) Món tráng miệng: bánh kem sô cô la."
- 🔗 Chỉ định sự phụ thuộc và mối quan hệ giữa các nhiệm vụ con: Ví dụ, "Trước khi viết phần kết luận, hãy đảm bảo bạn đã tóm tắt lại các luận điểm chính đã nêu trong bài."
- ✅ Yêu cầu các bước xác nhận khi cần thiết: Ví dụ, "Sau khi tính toán, hãy kiểm tra lại kết quả bằng cách sử dụng máy tính."
1.3. Kiểm soát đầu ra:
Kiểm soát đầu ra giúp đảm bảo AI tạo ra nội dung đúng như mong muốn.
- 📏 Xác định độ dài đầu ra: Ví dụ, "Tóm tắt nội dung cuốn sách 'Đắc Nhân Tâm' trong khoảng 300 từ".
- 📑 Chỉ định yêu cầu định dạng: Ví dụ, "Liệt kê các thành phố lớn nhất thế giới theo thứ tự dân số giảm dần, sử dụng định dạng markdown cho tiêu đề".
- 💡 Yêu cầu ví dụ hoặc bằng chứng cụ thể: Ví dụ, "Giải thích tại sao việc learn a foreign language (ngoại ngữ) lại quan trọng, hãy đưa ra ít nhất hai ví dụ cụ thể".
- ⭐ Nêu tiêu chí thành công: Ví dụ, "Viết một bài về sp hấp dẫn, tiêu chí thành công là thu hút được sự chú ý của người đọc và khiến họ muốn tìm hiểu thêm về sp".
2. Kỹ thuật nâng cao:
2.1. Xác định vai trò và ngữ cảnh:
Cho AI một vai trò và ngữ cảnh cụ thể giúp nó tạo ra câu trả lời phù hợp hơn.
- 🧑🔬 Phân công vai trò cụ thể: Ví dụ, "Hãy đóng vai một chuyên gia dinh dưỡng và đưa ra lời khuyên về chế độ ăn uống lành mạnh cho người tập thể hình."
- ℹ️ Cung cấp thông tin bối cảnh liên quan: Ví dụ, "Users đang tìm kiếm một địa điểm du lịch cho kỳ nghỉ hè, hãy đề xuất một số lựa chọn phù hợp."
- 🎬 Nêu rõ kịch bản hoặc trường hợp sử dụng: Ví dụ, "Bạn đang trò chuyện với một KH đang phàn nàn về sp bị lỗi. Hãy đưa ra lời xin lỗi và hướng dẫn KH cách đổi trả."
- 🎯 Xác định đối tượng mục tiêu: Ví dụ, "Viết một bài giới thiệu sp đồ chơi dành cho trẻ em dưới 5 tuổi".
2.2. Chuỗi suy nghĩ (Chain-of-Thought Prompting):
Khuyến khích AI trình bày quá trình suy luận, giúp tăng độ chính xác và minh bạch.
- 👣 Yêu cầu lập luận từng bước: Ví dụ, "Giải bài toán '1 + 2 x 3' và trình bày từng bước tính toán."
- 💡 Yêu cầu giải thích quá trình suy nghĩ: Ví dụ, "Tại sao bạn lại chọn đáp án này? Hãy giải thích quá trình suy luận của bạn."
- 🧮 Sử dụng các bước trung gian và phép tính: Ví dụ, "Khi giải bài toán hình học, hãy ghi rõ các công thức và bước tính toán được sử dụng."
- ❓ Yêu cầu xác minh giả định: Ví dụ, "Giả định của bạn trong trường hợp này là gì? Hãy giải thích tại sao bạn lại đưa ra giả định đó."
2.3. Dùng ví dụ làm mẫu (Few-Shot Learning):
Cho một vài ví dụ để AI học cách xử lý các yêu cầu tương tự.
- 🤝 Cung cấp các cặp đầu vào-đầu ra mong muốn: Ví dụ, "Dịch các cụm từ sau sang tiếng Anh: Xin chào -> Hello, Cảm ơn -> Thank you. Vậy 'Tạm biệt' dịch sang tiếng Anh là gì?"
- 🌈 Dùng các ví dụ đa dạng để minh họa mẫu: Ví dụ, "Viết câu cảm thán: Đẹp quá! Tuyệt vời! Vậy hãy viết một câu cảm thán thể hiện sự ngạc nhiên."
- 🚦 Cho cả ví dụ đúng và ví dụ sai: Ví dụ, "Đây là một câu hỏi đúng: 'Ai là tổng thống Mỹ?'. Đây là một câu hỏi sai: 'Bầu trời màu gì hôm nay?'. Vậy 'Bạn thích ăn gì?' là câu hỏi đúng hay sai?"
- 지 Minh họa các trường hợp đặc biệt: Ví dụ, "Phân loại các số sau: 2 là số chẵn, 3 là số lẻ, 0 là gì?"
2.4. Một vài ví dụ:
Ví dụ 1: Viết một bài thơ về Hà Nội
- 🏯 Ngữ cảnh (Context): Hà Nội là thủ đô của Việt Nam, một thành phố nghìn năm văn hiến với nhiều di tích lịch sử và danh lam thắng cảnh nổi tiếng. Mùa thu Hà Nội được nhiều người yêu thích bởi vẻ đẹp lãng mạn và không khí dịu dàng. (Giống như giáo viên cung cấp kiến thức nền cho học sinh về Hà Nội)
- 📝 Nhiệm vụ (Task): Viết một bài thơ ngắn về mùa thu Hà Nội. (Giống như giáo viên giao đề bài)
- 📜 Định dạng (Format): Bài thơ nên theo thể thơ lục bát. (Giống như giáo viên yêu cầu viết theo một thể thơ cụ thể)
- 📏 Ràng buộc (Constraints): Bài thơ không quá 8 câu. (Giống như giáo viên giới hạn độ dài bài làm)
- 🍁 Yêu cầu bổ sung (Additional Requirements): Sử dụng hình ảnh lá vàng rơi và hương cốm mới. (Giống như giáo viên yêu cầu sử dụng những hình ảnh cụ thể)
Ví dụ 2: Soạn email xin việc
- 🧑💻 Ngữ cảnh (Context): Bạn là một lập trình viên có 3 năm kinh nghiệm với các ngôn ngữ lập trình Java và Python. Bạn xin vào vị trí Lập trình viên Back-end tại công ty X. Bạn tìm thấy thông tin tuyển dụng trên website của công ty. (Giống như giáo viên đưa ra tình huống giả định)
- ✉️ Nhiệm vụ (Task): Soạn một email xin việc gửi tới nhà tuyển dụng. (Giống như giáo viên giao đề bài)
- 📑 Định dạng (Format): Email cần có đầy đủ các phần: lời chào, giới thiệu bản thân, kinh nghiệm làm việc, lý do ứng tuyển, và lời kết. (Giống như giáo viên yêu cầu cấu trúc bài viết)
- ➡️ Ràng buộc (Constraints): Email cần viết bằng tiếng Anh, không quá 500 từ. (Giống như giáo viên yêu cầu ngôn ngữ và độ dài)
- 📎 Yêu cầu bổ sung (Additional Requirements): Đính kèm CV và portfolio. (Giống như giáo viên yêu cầu bổ sung tài liệu)
Giải thích chung về mẫu prompt:
📌 Các mẫu này giống như một dàn ý chi tiết giúp học sinh (ở đây là AI) hiểu rõ yêu cầu của đề bài. Việc chia nhỏ yêu cầu thành các phần: Ngữ cảnh, Nhiệm vụ, Định dạng, Ràng buộc, và Yêu cầu bổ sung giúp AI nắm bắt được đầy đủ thông tin và tạo ra kết quả chính xác và phù hợp nhất.
Mindmap: https://whimsical.com/ky-thuat-prompt-VcSoGx2Mwemac1oYYuXzp2
#prompt_engiweering #kỹ_thuật_viết_prompt