Prompt Engineering Guide: 5 kỹ thuật tạo prompt hiệu quả

Khi các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng được sử dụng rộng rãi để bổ trợ cho sức lao động của con người, kỹ thuật tạo prompt (prompt engineering) được xem là một kỹ năng vô cùng quan trọng. Trong bối cảnh đó, các prompt engineer đang thu hút sự chú ý ngày càng lớn, với vai trò ngày càng mở rộng như những chuyên gia ngôn ngữ tự nhiên, chịu trách nhiệm đạt được kết quả mong muốn khi tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Kỹ thuật tạo prompt được hiểu là kỹ thuật đưa ra chỉ dẫn phù hợp trong giao tiếp, giúp mô hình AI tạo ra phản hồi đúng như kỳ vọng. Bài viết này cung cấp một hướng dẫn về kỹ thuật tạo prompt, tập trung vào bản chất của prompt engineering và các khái niệm quan trọng trong đó, đồng thời giới thiệu nhiều kỹ thuật để xây dựng những prompt chính xác, bám sát ngữ cảnh.

Để hiểu sâu hơn, việc thực sự thử nghiệm các prompt này trên mô hình AI và kiểm chứng cách chúng phản hồi là điều không thể thiếu. Những phản hồi thu được qua quá trình thực hành chính là công cụ để prompt engineer xây dựng chỉ dẫn hiệu quả hơn và góp phần nâng cao hiệu năng của hệ thống AI. Qua quá trình này, chúng ta có thể làm rõ vai trò quan trọng của prompt engineer khi trí tuệ nhân tạo được ứng dụng trong nhiều ngành nghề khác nhau.

1. Kỹ thuật tạo prompt là gì?

Kỹ thuật tạo prompt là kỹ thuật xây dựng những prompt chính xác và hiệu quả nhằm thu được đầu ra AI bám sát ngữ cảnh thông qua tương tác với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Phương pháp này đóng vai trò dẫn dắt trí tuệ nhân tạo tạo ra phản hồi phù hợp trước những yêu cầu và bài toán cụ thể.

Kỹ thuật tạo prompt đòi hỏi kiến thức chuyên môn về xử lý ngôn ngữ tự nhiên và năng lực của LLM. Để thiết kế những prompt chính xác khi tương tác với mô hình ngôn ngữ, người dùng cần am hiểu cơ chế hiểu và sinh ngôn ngữ. Nhờ đó, hệ thống AI mới có thể hiểu được ngữ cảnh được cung cấp và tạo ra đầu ra có ý nghĩa.

Để biết thêm thông tin chi tiết, vui lòng xem bài viết này.

https://miichisoft.com/what-is-prompt-engineering-explain-detailed-definitions-benefits-and-concrete-examples/

2. Các yếu tố của prompt

Khi tạo prompt bằng ngôn ngữ tự nhiên cho chatbot AI, việc hiểu rõ các yếu tố cơ bản là vô cùng quan trọng để đạt được đầu ra mong muốn.

Các yếu tố của prompt giúp dẫn dắt mô hình AI theo đúng hướng mong muốn, đồng thời đảm bảo tính rõ ràng và ngữ cảnh. Dưới đây là những thành phần chính cần lưu ý.

2.1. Thiết lập ngữ cảnh

Thiết lập bối cảnh đúng cách sẽ giúp bạn đạt được kết quả mong muốn.

Ngữ cảnh cung cấp cho AI thông tin nền và bối cảnh xung quanh rõ ràng, giúp AI tạo ra nội dung phù hợp và liên quan. Nếu thiếu ngữ cảnh phù hợp, phản hồi có thể trở nên chung chung hoặc lạc đề.

Ví dụ, nếu bạn hỏi mô hình về "công nghệ xanh", việc bổ sung ngữ cảnh "được sử dụng trong giao thông vận tải" sẽ giúp thu hẹp câu trả lời vào các công nghệ xanh liên quan đến phương tiện.

Một prompt tốt không chỉ đơn thuần cung cấp ngữ cảnh, mà còn phải đưa ngữ cảnh đó vào một cách hiệu quả. Ngữ cảnh càng chi tiết và cụ thể, khả năng hiểu của AI càng cao.

Ví dụ, thay vì "đề xuất về thương mại điện tử", hãy chỉ rõ "đề xuất cải thiện trải nghiệm người dùng cho website thương mại điện tử". Việc cung cấp ngữ cảnh cụ thể như vậy giúp mô hình AI tạo ra phản hồi chính xác và có giá trị hơn.

2.2. Chỉ dẫn rõ ràng

Đưa ra chỉ dẫn rõ ràng và trực tiếp giúp nâng cao độ chính xác của đầu ra AI và giảm bớt sự mơ hồ. Ví dụ, thay vì prompt "Hãy cho tôi biết về nhà phát triển website", hãy chỉ rõ "Hãy giải thích vai trò và trách nhiệm của nhà phát triển website".

Từ ngữ mơ hồ hoặc mâu thuẫn có thể khiến mô hình bị nhầm lẫn và làm giảm độ chính xác của phản hồi. Ví dụ, "thảo luận về thiết kế website" là một cách diễn đạt mơ hồ. Thay vào đó, "thảo luận về xu hướng thiết kế website cho nền tảng thương mại điện tử" sẽ trực tiếp hơn.

Những chỉ dẫn rõ ràng như vậy giúp mô hình AI nắm bắt chính xác ý định của người dùng và nâng cao khả năng cung cấp thông tin phù hợp. Khi người dùng cần thông tin cụ thể, một prompt chính xác và cụ thể là điều cần thiết.

2.3. Giọng văn và độ dài

Việc xác định giọng văn giúp thổi cảm xúc ngôn ngữ tự nhiên vào phản hồi của AI. Trong khi đó, việc xác định độ dài giúp mô hình AI quyết định mức độ chi tiết của phản hồi.

Việc chỉ định giọng văn mong muốn giúp bạn kiểm soát sắc thái cảm xúc và mức độ chuyên nghiệp của phản hồi. Ví dụ, với prompt "Hãy đưa ra nhận xét chuyên môn về thiết kế website sau đây", chỉ dẫn này có thể khơi gợi cách tiếp cận chuyên nghiệp và cách thể hiện cảm xúc phù hợp.

Việc cho biết bạn cần một bản tóm tắt ngắn gọn hay một giải thích chi tiết sẽ đảm bảo AI đưa ra phản hồi phù hợp với nhu cầu của bạn. Ví dụ, chỉ dẫn cụ thể "Hãy viết một đoạn giới thiệu ngắn (30-40 từ) về sự phát triển của thiết kế website responsive" yêu cầu AI đưa ra câu trả lời ngắn gọn nhưng vẫn giàu thông tin.

Việc đưa ra chỉ dẫn cụ thể như vậy giúp mô hình AI tạo ra phản hồi có giọng văn và độ dài phù hợp với kỳ vọng của người dùng, từ đó giúp giao tiếp hiệu quả hơn.

3. Prompt Engineering Guide: Các kỹ thuật tạo prompt

Bây giờ, hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về những kỹ thuật và chiến lược tạo prompt cơ bản, giúp bạn làm chủ việc viết prompt cho mô hình.

3.1. Zero-Shot Prompting

Zero-shot prompting là kỹ thuật yêu cầu mô hình ngôn ngữ lớn tạo ra phản hồi mà không cần cung cấp ví dụ hay ngữ cảnh trước. Kỹ thuật này rất phù hợp khi bạn muốn có câu trả lời nhanh cho một câu hỏi cơ bản hoặc một chủ đề chung.

Dưới đây là ví dụ về một zero-shot prompt sử dụng ChatGPT-3.5.

3.2. One-Shot Prompting

One-shot prompting là việc tạo ra phản hồi dựa trên một ví dụ hoặc một phần ngữ cảnh do người dùng cung cấp.

Để minh hoạ, chúng tôi đã thử nghiệm chiến lược này với ChatGPT-3.5.

3.3. Viết sáng tạo

Việc tạo prompt cho nội dung sáng tạo giúp tạo ra những câu chuyện giàu trí tưởng tượng, hấp dẫn và cách diễn đạt độc đáo, phù hợp với sở thích và mối quan tâm của độc giả.

Dưới đây là ví dụ về một prompt yêu cầu AI tạo sinh GPT-3.5 viết một cách sáng tạo.

3.4. Tóm tắt nội dung tập trung vào một trọng tâm cụ thể

Kỹ thuật tạo prompt hiệu quả cũng đồng nghĩa với việc hướng sự chú ý của AI vào một phần cụ thể của nội dung đầu vào, đặc biệt khi bạn cần một bản tóm tắt ngắn gọn nhấn mạnh vào một điểm nhất định.

Bằng cách xây dựng những chỉ dẫn chính xác, bạn có thể nhấn mạnh các yếu tố văn bản mà bạn muốn mô hình ưu tiên, đảm bảo bản tóm tắt phản ánh đúng bản chất của trọng tâm bạn hướng tới.

Giả sử bạn có một hướng dẫn toàn diện về các kỹ thuật tối ưu hoá website nhưng chỉ quan tâm đến chiến lược tối ưu hoá cho thiết bị di động. Trong trường hợp này, bạn cần nêu rõ điều đó trong prompt.

Ví dụ: "Hãy tóm tắt bài viết này về tối ưu hoá website, chỉ tập trung vào các chiến lược liên quan đến tối ưu hoá cho thiết bị di động: [dán bài viết vào đây]."

Dưới đây là cách ChatGPT-4 thực hiện tác vụ này.

3.5. Nhập liệu theo template

Việc sử dụng nhập liệu theo template giúp bạn dễ dàng tạo ra nội dung vừa đa dụng vừa có cấu trúc. Các template có chỗ giữ chỗ (placeholder) cho phép bạn tuỳ chỉnh prompt theo từng tình huống và dữ liệu đầu vào khác nhau, trong khi vẫn duy trì một định dạng nhất quán.

Với nhập liệu theo template, việc định nghĩa nhiều biến trong các placeholder giúp bạn tuỳ chỉnh sâu hơn đầu ra của công cụ AI tạo sinh. Người quản trị nội dung hoặc nhà phát triển web thường sử dụng chiến lược này để tạo ra nhiều đoạn nội dung do AI sinh ra, được tuỳ chỉnh riêng cho website.

Ví dụ, giả sử bạn đang quản lý một website thương mại điện tử. Khi đó, việc sử dụng một template mô tả sản phẩm chuẩn sẽ giúp AI tự động điền dữ liệu vào các trường như tên sản phẩm, tính năng, giá cả, từ đó tạo ra một mô tả mới cho mỗi lần phản hồi.

Kỹ thuật này rất hữu ích khi nội dung do AI tạo ra cần tuân thủ những hướng dẫn hoặc định dạng cụ thể.

Một ví dụ thực tế khác là tạo email được cá nhân hoá nhưng vẫn tự động hoá. Nhập liệu theo template động giúp đảm bảo tính nhất quán cho toàn bộ cấu trúc email, trong khi nội dung cụ thể sẽ thay đổi tuỳ theo thông tin của từng người dùng.

Ví dụ, hãy xem xét prompt sau: "Hãy tạo một email chào mừng được cá nhân hoá bằng template 'Hello {Name}, Welcome to our {Service}'. Rất vui vì bạn đã đến! {Closing}"

4. Các trường hợp ứng dụng kỹ thuật tạo prompt

Hãy cùng tìm hiểu cách những kỹ thuật này có thể được ứng dụng trong nhiều tình huống thực tế khác nhau, từ phát triển mã nguồn, tạo nội dung có cân nhắc yếu tố SEO cho đến chẩn đoán y tế.

4.1. Sinh mã nguồn và debug

Kỹ thuật tạo prompt rất hữu ích cho việc sinh mã nguồn và debug. Bạn có thể xây dựng những prompt cụ thể để AI sinh ra đoạn mã, debug mã nguồn hiện có, hoặc đề xuất cách viết mã thay thế.

4.2. Sản xuất bài viết chuẩn SEO

Bằng cách tận dụng AI, bạn không chỉ tạo ra bài viết mới mà còn có thể cải thiện những bài viết hiện có. Một kỹ thuật thường được sử dụng trong tối ưu hoá nội dung AI là lồng ghép từ khoá cụ thể một cách tự nhiên vào toàn bộ bài đăng blog. Bạn cũng có thể dùng công cụ để dễ dàng sao chép và tích hợp những từ khoá cụ thể muốn thêm vào bài viết.

Cách tiếp cận này giúp tạo ra nội dung hiệu quả cả dưới góc độ SEO (tối ưu hoá công cụ tìm kiếm). AI vận dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến trong việc sinh và cải thiện văn bản, có thể mang lại thông tin hấp dẫn và hữu ích cho độc giả. Việc tận dụng những kỹ thuật này góp phần nâng cao chất lượng website, blog, đồng thời mang lại trải nghiệm giá trị hơn cho nhiều người dùng.

4.3. Tuỳ chỉnh trợ lý ảo

Bằng cách sử dụng prompt phù hợp, bạn có thể tinh chỉnh trợ lý ảo để giao tiếp hiệu quả với một nhóm đối tượng mục tiêu cụ thể trên website. Điều này đặc biệt quan trọng khi doanh nghiệp chú trọng mang lại trải nghiệm tương tác được cá nhân hoá cho người xem.

Việc áp dụng các kỹ thuật tạo prompt giúp tạo ra những tương tác không chỉ mang tính chức năng mà còn được tuỳ chỉnh theo sở thích và hoạt động trước đây của từng người dùng. Nhờ đó, có thể cung cấp thông tin hấp dẫn và hữu ích cho từng người dùng cụ thể, thúc đẩy mức độ gắn kết sâu sắc hơn.

5. Câu hỏi thường gặp FAQ

6. Kết luận

Kỹ thuật tạo prompt là một lĩnh vực mới nổi trong khoa học máy tính, có tiềm năng tạo ra cuộc cách mạng trong cách chúng ta tương tác với công nghệ. Việc làm chủ kỹ năng này là điều thiết yếu để khai thác toàn bộ năng lực của LLM, từ nén dữ liệu phức tạp cho đến thực hiện những bản dịch ngôn ngữ tinh tế.

Để xây dựng prompt hiệu quả, hãy bắt đầu từ những kỹ thuật cơ bản. Để làm quen với mô hình ngôn ngữ, hãy bắt đầu thử nghiệm với việc tra cứu thông tin, mở rộng ngữ cảnh, tóm tắt, diễn đạt lại (reframing) và lặp lại prompt nhiều lần. Nếu bạn biết đến những Prompt Engineering Guide khác, hãy chia sẻ ở phần bình luận bên dưới. Đóng góp của bạn sẽ làm phong phú thêm kho kiến thức chung của cộng đồng prompt engineer đọc bài viết này.

Với sứ mệnh khẳng định vị thế tiên phong trong lĩnh vực dịch vụ và giải pháp CNTT, Miichisoft đã nỗ lực đào tạo đội ngũ prompt engineer của mình. Hơn nữa, với mục tiêu nâng cao vượt bậc hiệu suất vận hành và tính an toàn, chúng tôi đã phát triển một giải pháp hoàn toàn mới được trang bị những tính năng vượt trội: "dxGAI".