Promt cho AI

Dựa trên thông tin từ các nguồn được cung cấp, có thể rút ra một số kết luận quan trọng về cách viết prompt hiệu quả cho AI:

  • Càng chi tiết, kết quả càng chính xác: Khi đưa ra yêu cầu, hãy cung cấp càng nhiều thông tin chi tiết càng tốt, bao gồm vai trò của AI, giới hạn độ dài, định dạng mong muốn,...[1-5]
  • Minh họa bằng ví dụ: Giống như khi hướng dẫn một người mới, việc đưa ra ví dụ cụ thể giúp AI hiểu rõ hơn về yêu cầu và cách thức thực hiện. [6-8]
  • Chia nhỏ vấn đề: Đối với các tác vụ phức tạp, chia nhỏ thành các bước đơn giản hơn giúp AI dễ dàng xử lý và mang lại kết quả chính xác hơn. [9-12]
  • Thử nghiệm và điều chỉnh: Hiếm khi prompt đầu tiên mang lại kết quả hoàn hảo. Hãy thử nghiệm nhiều prompt khác nhau, thay đổi từ ngữ, cấu trúc,... để tìm ra cách diễn đạt hiệu quả nhất. [13, 14]
  • Hạn chế của AI: AI không phải là giải pháp vạn năng. Có những tác vụ mà cách truyền thống hoặc kết hợp giữa AI và phương pháp truyền thống hiệu quả hơn. [15, 16]

Ngoài ra, các nguồn cũng cung cấp một số kỹ thuật nâng cao:

  • "Few-shot prompting": Cung cấp một hoặc một vài ví dụ đầu ra mong muốn để AI học hỏi và tạo kết quả tương tự. [7, 17, 18]
  • "Prompt chaining": Sử dụng nhiều prompt liên tiếp, mỗi prompt dựa trên kết quả của prompt trước đó, để giải quyết các tác vụ phức tạp. [11]
  • Tối ưu hóa cấu trúc prompt: Xác định rõ vai trò (persona), yêu cầu (task), ngữ cảnh (context), và định dạng đầu ra (format) giúp AI hiểu rõ hơn và tạo kết quả chính xác hơn. [19-21]

Lưu ý: Các nguồn cũng nhấn mạnh về sự cần thiết của việc hiểu rõ các giới hạn của AI, bao gồm giới hạn về độ dài văn bản đầu vào, bộ nhớ tạm thời, khả năng cập nhật kiến thức,... để sử dụng AI một cách hiệu quả. [22-24]

Nội dung chính của các nguồn được chọn xoay quanh việc hướng dẫn cách viết prompt hiệu quả cho AI, đặc biệt là ChatGPT. Các nguồn đề cập đến cả nguyên tắc cơ bản và kỹ thuật nâng cao để tạo ra những prompt giúp AI hiểu rõ yêu cầu, xử lý thông tin chính xác và mang lại kết quả mong muốn.

Cụ thể:

  • Nguồn [1-7] tập trung vào chia sẻ kinh nghiệm thực tế về cách viết prompt hiệu quả cho ChatGPT, dựa trên kinh nghiệm của tác giả sau hơn một năm sử dụng.
  • Tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cung cấp thông tin chi tiết, đưa ra ví dụ minh họa, chia nhỏ vấn đề, kiên trì thử nghiệm và điều chỉnh prompt.
  • Nguồn cũng giới thiệu kỹ thuật "Few-shot learning", cung cấp cho AI một số ví dụ để AI học hỏi và làm theo.
  • Nguồn [8-25] đề cập đến vai trò quan trọng của kỹ năng prompting trong việc ứng dụng AI hiệu quả, đặc biệt trong bối cảnh AI đang ngày càng phổ biến và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực.
  • Tác giả phân tích lợi ích của việc làm chủ kỹ năng prompting, từ việc nâng cao hiệu quả công việc, tiết kiệm chi phí, đến việc nắm bắt cơ hội nghề nghiệp trong tương lai.
  • Nguồn cũng chỉ ra 5 nguyên tắc chính để tạo prompt hiệu quả, bao gồm: hiểu rõ mục tiêu, tưởng tượng AI như một người bạn, cung cấp ngữ cảnh, sử dụng tiếng Anh (nếu có thể), và kiên trì thử nghiệm.
  • Bên cạnh đó, nguồn giới thiệu hai kỹ thuật nâng cao: "One-shot/Few-shot prompting" và "Prompt chaining".
  • Cuối cùng, nguồn cũng phân tích một số hạn chế của ChatGPT và lưu ý người dùng cần hiểu rõ những hạn chế này để sử dụng AI hiệu quả hơn.
  • Nguồn [26-78] mang đến góc nhìn từ một khóa học thực tế về Prompt Engineering, với mục tiêu giúp người dùng hiểu rõ cách thức hoạt động và tối ưu hóa prompt cho AI.
  • Nguồn trình bày 4 thành phần cơ bản của một prompt: Instruction (yêu cầu), Context (ngữ cảnh), Input data (dữ liệu đầu vào), và Output (định dạng đầu ra mong muốn).
  • Tác giả hướng dẫn chi tiết 7 "tips" để viết prompt hiệu quả, từ việc cung cấp đầy đủ thông tin và ngữ cảnh, cá nhân hóa AI cho tác vụ cụ thể, đến việc mô tả các bước thực hiện, cung cấp ví dụ, sử dụng "Few-shot prompting", và ghi rõ kết quả mong muốn.
  • Nguồn cũng thảo luận về giới hạn của AI và cách thức tối ưu hóa prompt dựa trên những giới hạn này.

Tóm lại, nội dung chính của các nguồn xoay quanh việc hướng dẫn người dùng cách thức viết prompt hiệu quả cho AI, bao gồm ChatGPT. Các nguồn đề cập đến cả nguyên tắc cơ bản lẫn kỹ thuật nâng cao, đồng thời phân tích những lợi ích và hạn chế của việc sử dụng AI, giúp người dùng tối ưu hóa việc ứng dụng AI trong công việc và cuộc sống.

Dàn ý chi tiết cho nội dung của các nguồn được chọn:

Nguồn 1: "Cách viết prompt cho AI hiệu quả, dễ ẹc ai cũng làm được" - Duy Luân Dễ Thương:

  • Mở đầu: Nhấn mạnh kinh nghiệm thực tế của tác giả sau hơn một năm sử dụng và tự động hóa ChatGPT.
  • 5 nguyên tắc cơ bản:Nguyên tắc 1: Càng chi tiết, prompt càng hiệu quả.
  • Giải thích chi tiết về cách cung cấp đầy đủ thông tin cho AI: vai trò, giới hạn, định dạng,...
  • Minh họa bằng prompt thực tế tác giả sử dụng cho ứng dụng của mình.
  • Nguyên tắc 2: Đưa ví dụ để AI hiểu rõ hơn yêu cầu và cách thực hiện.
  • So sánh với việc hướng dẫn một người mới.
  • Minh họa bằng các ví dụ về phân loại chủ đề video và dịch thuật.
  • Giới thiệu kỹ thuật "Few-shot learning".
  • Nguyên tắc 3: Chia nhỏ vấn đề phức tạp thành các bước đơn giản.
  • Ví dụ: giải quyết bài toán theo từng bước.
  • Liên hệ với nguyên tắc số 1: càng cụ thể càng tốt.
  • Giới thiệu khái niệm "Chain of thought".
  • Nguyên tắc 4: Kiên trì thử nghiệm và điều chỉnh prompt để tìm ra cách diễn đạt hiệu quả nhất.
  • Chia sẻ kinh nghiệm cá nhân về việc thử nghiệm nhiều lần để tối ưu hóa prompt.
  • Khuyến khích người xem mua tài khoản pro để có giới hạn sử dụng lớn hơn, tạo điều kiện thử nghiệm.
  • Nguyên tắc 5: AI không phải là giải pháp vạn năng.
  • Nhắc nhở người dùng cần hiểu rõ hạn chế của AI.
  • Có những tác vụ mà cách truyền thống hoặc kết hợp giữa AI và phương pháp truyền thống hiệu quả hơn.
  • Kết luận: Tóm tắt lại 5 nguyên tắc chính và khuyến khích người xem thực hành thường xuyên để thành thạo kỹ năng viết prompt.

Nguồn 2: "Prompt AI: Hướng Dẫn Viết Prompt Hiệu Quả - Kinh nghiệm đúc kết gần 1000 giờ dùng AI - P1" - Vincent Do:

  • Mở đầu: Nhấn mạnh lợi ích của việc ứng dụng AI và vai trò của kỹ năng prompting.
  • Lợi ích của việc làm chủ kỹ năng prompting:Nâng cao hiệu quả công việc, tiết kiệm chi phí, nắm bắt cơ hội nghề nghiệp.
  • Minh họa bằng kinh nghiệm thực tế của tác giả trong việc ứng dụng AI vào doanh nghiệp, tiết kiệm hàng trăm triệu chi phí.
  • 5 nguyên tắc chính để viết prompt hiệu quả:Hiểu rõ mục tiêu sử dụng AI.
  • Tưởng tượng AI như một người bạn và giao việc cho nó.
  • Giải thích chi tiết về cách thức cung cấp đầy đủ thông tin cho AI, ví dụ về vai trò, năng lực, yêu cầu, ví dụ minh họa,...
  • Cung cấp ngữ cảnh để AI hiểu rõ hơn về người dùng và vấn đề cần giải quyết.
  • Sử dụng tiếng Anh (nếu có thể) để đạt được kết quả tốt hơn.
  • Giải thích lý do vì sao tiếng Anh mang lại kết quả tốt hơn.
  • Giới thiệu một số công cụ AI xử lý tiếng Việt tốt.
  • Kiên trì thử nghiệm và điều chỉnh prompt cho đến khi đạt được kết quả mong muốn.
  • Giới thiệu 2 kỹ thuật nâng cao:"One-shot/Few-shot prompting": cung cấp kết quả mẫu cho AI học hỏi.
  • "Prompt chaining": sử dụng nhiều prompt liên tiếp, kết quả của prompt sau dựa trên prompt trước.
  • Cấu trúc prompt hiệu quả:Gồm 4 yếu tố: Persona (vai trò), Task (yêu cầu), Context (ngữ cảnh), Format (định dạng đầu ra).
  • Minh họa bằng ví dụ.
  • Hạn chế của ChatGPT:Khả năng bịa đặt thông tin ("hallucination").
  • Kiến thức chưa được cập nhật theo thời gian thực.
  • Kết luận: Nhấn mạnh lại vai trò của kỹ năng prompting và giới thiệu nội dung cho các video tiếp theo.

Nguồn 3: "[Khóa học] Prompt foundation - cách viết prompt ChatGPT, viết prompt AI hiệu quả" - Trung Talks:

  • Mở đầu: Giới thiệu về khóa học và nguồn tài liệu tham khảo.
  • 4 thành phần cơ bản của một prompt:Instruction: Yêu cầu cụ thể cho AI.
  • Context: Thông tin bổ sung, ngữ cảnh giúp AI hiểu rõ hơn.
  • Input data: Câu hỏi, vấn đề cần giải quyết.
  • Output: Định dạng kết quả mong muốn.
  • 7 tips để viết prompt hiệu quả:Tip 1: Cung cấp đầy đủ thông tin và ngữ cảnh.
  • Minh họa bằng 3 ví dụ về viết tiêu đề, tóm tắt văn bản, tóm tắt nội dung cuộc họp.
  • Tip 2: Cá nhân hóa AI cho công việc cụ thể.
  • Ví dụ: xác định vai trò của AI (giám đốc nhân sự, CEO, CTO,...)
  • Tip 3: Đánh dấu thông tin rõ ràng, phân tách các phần của prompt bằng các ký tự đặc biệt.
  • Lưu ý: kỹ thuật này thường được áp dụng cho lập trình viên khi kết nối với API.
  • Tip 4: Mô tả các bước thực hiện cho AI (step-by-step).
  • Minh họa bằng ví dụ về bài toán tính số táo.
  • Tip 5: Cung cấp ví dụ cho AI học hỏi.
  • Ví dụ: cung cấp bài viết mẫu khi yêu cầu AI viết bài theo phong cách tương tự.
  • Tip 6: Sử dụng kỹ thuật "Few-shot prompting".
  • Giải thích chi tiết cách thức hoạt động của "Few-shot prompting" bằng ví dụ.
  • Hướng dẫn cách lấy ví dụ cho "Few-shot prompting".
  • Tip 7: Ghi rõ kết quả mong muốn cụ thể (độ dài, định dạng,...)
  • Ví dụ: yêu cầu AI trả về kết quả theo định dạng Markdown.
  • Chia nhỏ tác vụ lớn thành nhiều tác vụ nhỏ:Ví dụ: chia bài viết thành outline, phần mở đầu, phần nội dung,...
  • So sánh hai phương pháp: yêu cầu AI thực hiện trong một lần duy nhất và chia nhỏ thành nhiều lần.
  • Hướng dẫn cách lựa chọn phương pháp phù hợp.
  • Kỹ thuật "Re-evaluation": yêu cầu AI tự đánh giá lại kết quả.Ví dụ: sau khi AI viết xong bài viết, yêu cầu AI đánh giá lại và đưa ra đề xuất cải thiện.
  • Phân tích 5 giới hạn của AI:Giới hạn về Context Windows (độ dài văn bản đầu vào).
  • Giới hạn về Output (độ dài văn bản đầu ra).
  • Giới hạn về bộ nhớ tạm thời.
  • Khuyến cáo không nên sử dụng một log chat để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau.
  • Hướng dẫn cách "refresh" bộ nhớ tạm thời của AI.
  • Giới hạn về khả năng chạy Python code (chỉ được 60 giây).
  • Giới hạn về khả năng "hiểu" và đưa ra kết quả chính xác (hallucination).
  • Minh họa bằng ví dụ về bài toán tính chi phí thuê mặt bằng.
  • Giới thiệu tính năng "Actions" của ChatGPT:Cho phép ChatGPT kết nối với các công cụ bên ngoài, ví dụ: gửi email.
  • Kết luận: Nhấn mạnh lại tầm quan trọng của việc hiểu rõ cấu trúc và giới hạn của AI.

Để đảm bảo AI hiểu rõ yêu cầu và đưa ra kết quả chính xác, việc cung cấp đầy đủ thông tin cho AI là vô cùng quan trọng. Cụ thể, bạn cần:

  • Hiểu rõ mục tiêu: Xác định rõ ràng bạn muốn AI làm gì, nhiệm vụ đó có lặp lại thường xuyên hay không. [1]
  • Cung cấp ngữ cảnh: AI giống như một chuyên gia giỏi nhưng chưa hiểu rõ bạn hoặc doanh nghiệp của bạn. Vì vậy, bạn cần cung cấp đầy đủ thông tin về tình huống, mục tiêu, thông tin doanh nghiệp, chân dung khách hàng,... để AI thấu hiểu ngữ cảnh và đưa ra kết quả phù hợp. [2, 3]
  • Cung cấp đầy đủ thông tin và hướng dẫn: Bao gồm yêu cầu cụ thể, ngữ cảnh, dữ liệu đầu vào và định dạng kết quả mong muốn. [4-7]
  • Sử dụng ví dụ: Nếu có thể, hãy cung cấp cho AI một số ví dụ về kết quả mong muốn để nó hiểu rõ hơn về phong cách, giọng văn hoặc định dạng. [8-10]
  • Mô tả các bước AI nên làm: Với các tác vụ phức tạp, chia nhỏ thành các bước nhỏ hơn và hướng dẫn AI thực hiện từng bước. [11-14]
  • Ghi rõ kết quả mong muốn: Xác định rõ ràng độ dài, định dạng (HTML, Markdown,...), số lượng, phong cách,... của kết quả đầu ra mong muốn. [15, 16]
  • Kiểm tra và điều chỉnh: Sau khi AI đưa ra kết quả, hãy kiểm tra kỹ xem nó có đáp ứng yêu cầu của bạn hay không. Nếu chưa, hãy cung cấp thêm thông tin hoặc điều chỉnh yêu cầu để AI hiểu rõ hơn. [17]

Tóm lại, hãy coi AI như một cộng tác viên và giao tiếp với nó một cách rõ ràng, chi tiết và cụ thể để đạt được kết quả tốt nhất.

convert_to_textChuyển đổi thành nguồn

Ví dụ về cung cấp đầy đủ thông tin cho AI:

Để minh họa rõ hơn về cách cung cấp đầy đủ thông tin cho AI, dưới đây là một số ví dụ cụ thể:

Ví dụ 1: Bạn muốn AI viết một email xác nhận tham dự phỏng vấn nhưng muốn thay đổi thời gian.

  • Yêu cầu chung chung: "Viết email xác nhận tham dự phỏng vấn nhưng hỏi xem có thể thay đổi thời gian phỏng vấn không?"
  • Yêu cầu chi tiết: "Viết một email xác nhận tham dự phỏng vấn cho vị trí [Tên vị trí] vào ngày [Ngày]. Tuy nhiên, tôi muốn hỏi xem có thể dời lịch phỏng vấn sang ngày khác được không vì lý do [Lý do]. Hãy viết email với giọng văn lịch sự và chuyên nghiệp."

Phân tích: Trong yêu cầu chi tiết, bạn đã cung cấp ngữ cảnh rõ ràng về vị trí phỏng vấn, ngày phỏng vấn và lý do muốn thay đổi. Bạn cũng yêu cầu AI viết email với giọng văn cụ thể. Điều này giúp AI hiểu rõ yêu cầu và đưa ra kết quả chính xác hơn.

Ví dụ 2: Bạn muốn AI tóm tắt một đoạn ghi âm cuộc họp (meeting note).

  • Yêu cầu chung chung: "Tóm tắt nội dung cuộc họp này."
  • Yêu cầu chi tiết: "Tóm tắt nội dung cuộc họp này thành 3 phần:
  • Phần 1: Tóm tắt ngắn gọn mục tiêu và kết quả cuộc họp (Abstract).
  • Phần 2: Liệt kê các điểm chính được thảo luận (Key points)
  • Phần 3: Đề xuất các bước tiếp theo (Next steps)
  • Định dạng kết quả đầu ra là Markdown."

Phân tích: Trong yêu cầu chi tiết, bạn đã chia nhỏ nhiệm vụ thành các bước nhỏ hơn, ghi rõ kết quả mong muốn (định dạng Markdown) và cung cấp hướng dẫn cụ thể cho mỗi phần tóm tắt. Điều này giúp AI xử lý thông tin hiệu quả và cho ra kết quả theo đúng yêu cầu của bạn. [1-3]

Ví dụ 3: Bạn muốn AI viết một bài viết về thành công của Tesla.

  • Yêu cầu chung chung: "Viết một bài viết về thành công của Tesla."
  • Yêu cầu chi tiết:
  • Persona: "Bạn là một chuyên gia phân tích thị trường."
  • Task: "Viết một bài viết khoảng 700 từ, phân tích lý do thành công của Tesla."
  • Context: "Bài viết cần tập trung vào các yếu tố then chốt như lịch sử hình thành, chiến lược sản phẩm, nguồn vốn, lợi thế cạnh tranh và tầm nhìn của Elon Musk."
  • Format: "Sử dụng giọng văn khách quan, chuyên nghiệp, bố cục rõ ràng, dẫn chứng cụ thể."

Phân tích: Trong yêu cầu chi tiết, bạn đã cá nhân hóa AI, cung cấp ngữ cảnh rõ ràng về nội dung bài viết, hướng dẫn về giọng văn và bố cục cũng như độ dài mong muốn. [4-6]

Ví dụ 4: Bạn muốn AI trích xuất các từ khóa quan trọng từ một đoạn văn bản giới thiệu về công ty FPT.

  • Yêu cầu chung chung: "Trích xuất các từ khóa quan trọng trong đoạn văn bản này."
  • Yêu cầu sử dụng Few-shot Prompting:
  • Ví dụ 1:
  • Văn bản: "Stripe is a global technology company that builds economic infrastructure for the internet. Businesses of every size—from new startups to public companies—use our software to accept payments and manage their businesses online."
  • Từ khóa: Stripe, payment processing, API, web developers, websites, mobile applications.
  • Ví dụ 2:
  • Văn bản: "OpenAI is an AI research and deployment company. Our mission is to ensure that artificial general intelligence benefits all of humanity. We build safe and beneficial AGI."
  • Từ khóa: OpenAI, language model, text processing, API.
  • Văn bản cần trích xuất: "FPT Corporation is a global leading technology and IT services provider headquartered in Vietnam. FPT delivers world-class services in Smart factory, Digital platform, RPA, AI, IoT, Enterprise Mobilization, Cloud, Managed services, IT Outsourcing, BPO, and so on. FPT’s key domains of expertise are focused on manufacturing, retail & logistics, banking and finance, telecommunications, public sector, healthcare, utilities, and education."

Phân tích: Thay vì mô tả chi tiết cách trích xuất từ khóa, bạn cung cấp cho AI một vài ví dụ về kết quả mong muốn. AI sẽ học từ các ví dụ này và tự động trích xuất từ khóa cho đoạn văn bản về FPT theo cách tương tự. [7-10]

Bằng cách cung cấp đầy đủ thông tin như trong các ví dụ trên, bạn sẽ giúp AI hiểu rõ yêu cầu và đưa ra kết quả chính xác, phù hợp với mong muốn của bạn.

convert_to_textChuyển đổi thành nguồn

Khái niệm "Chain of thought" trong AI:

"Chain of thought" (CoT), hay còn gọi là chuỗi suy nghĩ, là một kỹ thuật nâng cao trong prompting AI, giúp cải thiện đáng kể khả năng giải quyết vấn đề của các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT.

Bản chất của CoT: Khuyến khích AI suy nghĩ theo từng bước logic, giống như con người, trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng. Thay vì chỉ đưa ra kết quả trực tiếp, AI sẽ trình bày rõ ràng các bước suy luận, dẫn dắt đến đáp án.

Lợi ích của CoT:

  • Nâng cao khả năng xử lý logic: Giúp AI giải quyết các vấn đề phức tạp, đòi hỏi nhiều bước suy luận logic thay vì chỉ dựa vào kiến thức có sẵn.
  • Giảm thiểu lỗi: Việc phân tích vấn đề thành các bước nhỏ giúp AI tránh những kết luận vội vàng, sai sót do bỏ qua các yếu tố quan trọng.
  • Tăng độ minh bạch: Người dùng có thể hiểu rõ hơn cách AI đi đến kết quả, từ đó tăng độ tin cậy vào câu trả lời.

Ví dụ minh họa:

Trong nguồn [1], có ví dụ về bài toán "10 quả táo - ăn 2 - còn mấy quả". GPT-3 ban đầu trả lời sai (11 quả), do chưa đủ khả năng suy luận logic. Tuy nhiên, khi được hướng dẫn "letting step by step" (suy nghĩ từng bước), AI đã đưa ra đáp án chính xác (10 quả) và trình bày rõ ràng các bước suy luận.

Cách áp dụng CoT:

  • Sử dụng các từ khóa hướng dẫn: "step by step", "reasoning", "explain your thought process"...
  • Mô tả cấu trúc câu trả lời: Yêu cầu AI trình bày các bước suy luận theo thứ tự logic, có đánh số hoặc dấu gạch đầu dòng.
  • Kết hợp với Few-shot prompting: Cung cấp cho AI một số ví dụ về cách giải quyết vấn đề theo chuỗi suy nghĩ, giúp AI học hỏi và áp dụng cho các tình huống mới.

Lưu ý:

  • CoT hiệu quả nhất với các tác vụ đòi hỏi logic, suy luận phức tạp.
  • Không phải mọi mô hình AI đều hỗ trợ CoT hiệu quả. GPT-4, với khả năng xử lý logic vượt trội, thường không cần CoT.
  • Cần thử nghiệm và điều chỉnh để tìm ra cách áp dụng CoT phù hợp nhất cho từng mô hình AI và từng loại tác vụ.

Kinh nghiệm cá nhân về tối ưu hóa prompt:

Dựa trên các nguồn cung cấp và cuộc trò chuyện của chúng ta, việc tối ưu hóa prompt là chìa khóa để khai thác tối đa tiềm năng của AI. Dưới đây là một số kinh nghiệm cá nhân về việc tinh chỉnh prompt để đạt hiệu quả cao nhất:

1. Luôn bắt đầu với mục tiêu rõ ràng: Trước khi viết prompt, hãy tự hỏi: "Mình muốn AI làm gì?". Mục tiêu càng rõ ràng, bạn càng dễ dàng hướng dẫn AI thực hiện chính xác. [1-3]

2. Coi AI như một cộng sự viên: AI là một công cụ mạnh mẽ, nhưng nó cần sự hướng dẫn rõ ràng từ bạn. Hãy tưởng tượng bạn đang giao việc cho một cộng sự viên mới, cung cấp đầy đủ thông tin, hướng dẫn cụ thể và ví dụ minh họa để họ hiểu rõ yêu cầu và hoàn thành công việc hiệu quả. [1, 4, 5]

3. Sử dụng Few-shot Prompting: Khi gặp khó khăn trong việc diễn đạt yêu cầu bằng lời, hãy cung cấp cho AI một số ví dụ về kết quả mong muốn. AI sẽ học từ các ví dụ này và áp dụng cho trường hợp của bạn. [6-8]

4. Chia nhỏ tác vụ phức tạp: Thay vì yêu cầu AI thực hiện một tác vụ phức tạp trong một bước, hãy chia nhỏ thành các bước đơn giản hơn. Điều này giúp AI xử lý thông tin hiệu quả, tránh bị quá tải và cho kết quả chính xác hơn. [3, 9, 10]

5. Kiểm tra và điều chỉnh liên tục: AI không phải lúc nào cũng hiểu ý bạn ngay lần đầu tiên. Hãy kiểm tra kỹ kết quả AI đưa ra, nếu chưa đáp ứng yêu cầu, hãy cung cấp thêm thông tin hoặc điều chỉnh prompt cho rõ ràng hơn. [11-13]

6. Thử nghiệm các kỹ thuật nâng cao: "Chain of thought" là một kỹ thuật hiệu quả để giải quyết các vấn đề phức tạp, đòi hỏi nhiều bước suy luận logic. Hãy thử nghiệm và áp dụng CoT khi cần thiết. [14-16]

7. Hạn chế sử dụng một log chat cho nhiều vấn đề khác nhau: Mỗi log chat có giới hạn về bộ nhớ tạm thời. Nếu bạn sử dụng một log chat cho quá nhiều vấn đề khác nhau, AI có thể bị quá tải thông tin, dẫn đến kết quả không chính xác. Hãy tạo log chat mới cho mỗi vấn đề riêng biệt. [17, 18]

8. Luôn kiểm tra lại thông tin: AI đôi khi có thể đưa ra thông tin sai lệch hoặc "ảo tưởng". Luôn kiểm tra lại thông tin AI cung cấp trước khi sử dụng, đặc biệt là với những thông tin quan trọng. [19-21]

9. Luyện tập thường xuyên: Giống như bất kỳ kỹ năng nào, prompting AI đòi hỏi sự luyện tập thường xuyên để thành thạo. Hãy thử nghiệm, điều chỉnh và rút kinh nghiệm từ mỗi lần tương tác với AI để nâng cao kỹ năng prompting của bạn. [22, 23]

10. Tham khảo các nguồn uy tín: OpenAI và Deeplearning.ai là những nguồn thông tin chính thống và đáng tin cậy về AI. Tham khảo các tài liệu từ những nguồn này để cập nhật kiến thức và kỹ thuật prompting mới nhất. [24]

Lưu ý: Kinh nghiệm cá nhân có thể khác nhau tùy vào từng người và từng loại tác vụ. Điều quan trọng là bạn phải chủ động thử nghiệm, điều chỉnh và tìm ra cách tối ưu hóa prompt phù hợp nhất với nhu cầu của mình.

Những tác vụ mà phương pháp truyền thống hoặc kết hợp giữa AI và phương pháp truyền thống hiệu quả hơn:

Mặc dù AI mang đến nhiều lợi ích và có thể tự động hóa nhiều tác vụ, nhưng không phải lúc nào AI cũng là giải pháp tối ưu. Trong một số trường hợp, phương pháp truyền thống hoặc kết hợp AI và phương pháp truyền thống có thể hiệu quả hơn. Dưới đây là một số ví dụ:

1. Tác vụ đơn giản, dễ tìm kiếm trên Google:

  • Ví dụ: Tra cứu thông tin về thời tiết, địa chỉ, lịch sử...
  • Giải pháp: Sử dụng Google Search thay vì hỏi AI. [1]
  • Lý do: Google Search đã được tối ưu hóa để tìm kiếm thông tin nhanh chóng và chính xác. Trong khi đó, AI có thể mất thời gian để xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tìm kiếm thông tin từ cơ sở dữ liệu của nó.

2. Tác vụ đòi hỏi tính chính xác cao:

  • Ví dụ: Tính toán tài chính, soạn thảo hợp đồng pháp lý...
  • Giải pháp: Sử dụng phần mềm chuyên dụng hoặc nhờ chuyên gia thay vì dựa hoàn toàn vào AI. [1]
  • Lý do: AI có thể mắc lỗi trong tính toán hoặc diễn giải thông tin phức tạp. Trong khi đó, phần mềm chuyên dụng hoặc chuyên gia được đào tạo bài bản, có kinh nghiệm và kiến thức chuyên sâu để đảm bảo tính chính xác.

3. Tác vụ đòi hỏi sự sáng tạo, cảm xúc, tương tác con người:

  • Ví dụ: Viết tiểu thuyết, sáng tác nhạc, thiết kế nghệ thuật, chăm sóc khách hàng...
  • Giải pháp: Kết hợp AI với trí tuệ và kỹ năng của con người. [1]
  • Lý do: AI có thể hỗ trợ trong việc tạo ý tưởng, cung cấp thông tin, nhưng con người mới là người quyết định phong cách, cảm xúc và sự sáng tạo cho tác phẩm.

4. Tác vụ đòi hỏi kiến thức chuyên sâu, cập nhật liên tục:

  • Ví dụ: Chẩn đoán y tế, phân tích thị trường chứng khoán...
  • Giải pháp: Kết hợp AI với kiến thức và kinh nghiệm của chuyên gia. [2]
  • Lý do: AI có thể cung cấp thông tin, phân tích dữ liệu, nhưng chuyên gia mới là người đưa ra phán đoán, quyết định dựa trên kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm thực tế.

5. Tác vụ lập trình:

  • Ví dụ: Debug (gỡ lỗi) code, tìm giải pháp cho lỗi lập trình...
  • Giải pháp: Kết hợp AI với kinh nghiệm lập trình và tìm kiếm giải pháp trên Stack Overflow. [1]
  • Lý do: AI có thể đưa ra gợi ý, nhưng không phải lúc nào cũng chính xác. Stack Overflow là một cộng đồng lập trình viên lớn, nơi chia sẻ kinh nghiệm và giải pháp cho các lỗi lập trình phổ biến.

6. Tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên với tiếng Việt:

  • Ví dụ: Dịch thuật, viết nội dung, tóm tắt văn bản...
  • Giải pháp: Ưu tiên sử dụng các công cụ AI được huấn luyện tốt với tiếng Việt như Gemini (Google), BARD (Google), Cloud AI phiên bản 3.5 Sonnet. [3]
  • Lý do: ChatGPT 4.0, mặc dù mạnh mẽ, nhưng tiếng Việt của nó chưa thực sự tốt. Các công cụ AI khác được huấn luyện kỹ lưỡng với tiếng Việt có thể cho kết quả chính xác và tự nhiên hơn.

Tóm lại: AI là một công cụ hỗ trợ hữu ích, nhưng không phải là giải pháp cho mọi vấn đề. Hãy cân nhắc kỹ lưỡng, lựa chọn phương pháp phù hợp nhất để đạt hiệu quả cao nhất cho từng tác vụ cụ thể.

Một số công cụ AI xử lý tiếng Việt tốt:

Ngoài ChatGPT, hiện nay có nhiều công cụ AI khác được huấn luyện kỹ lưỡng với tiếng Việt, có thể cho kết quả chính xác và tự nhiên hơn:

  • Gemini (Google): Mặc dù Gemini vẫn đang trong giai đoạn phát triển và chưa phổ biến như ChatGPT, nhưng được đánh giá là có tiềm năng xử lý tiếng Việt tốt. [1]
  • BARD (Google): Là chatbot AI của Google, được đánh giá cao về khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm cả tiếng Việt.
  • Cloud AI phiên bản 3.5 Sonnet: Theo nguồn video, Cloud AI phiên bản 3.5 Sonnet xử lý tiếng Việt tốt hơn cả ChatGPT 4.0. [1]
  • Các mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở: Ngoài những công cụ thương mại, bạn có thể tìm hiểu các mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở được huấn luyện với tiếng Việt, ví dụ như PhoBERT, ViBERT,...

Lưu ý:

  • Công nghệ AI liên tục phát triển, nên khả năng xử lý tiếng Việt của các công cụ AI có thể thay đổi theo thời gian.
  • Hãy thử nghiệm và đánh giá các công cụ khác nhau để tìm ra công cụ phù hợp nhất với nhu cầu của bạn.

Kỹ thuật nâng cao: "One-shot/Few-shot prompting"

One-shot/Few-shot prompting là một kỹ thuật nâng cao trong Prompt Engineering, giúp cải thiện đáng kể hiệu quả của AI bằng cách cung cấp cho nó một hoặc một vài ví dụ về kết quả mong muốn. AI sẽ học từ các ví dụ này và áp dụng cho trường hợp của bạn.

Nguyên lý:

  • Giống như việc dạy học: Hãy tưởng tượng bạn đang dạy một đứa trẻ học cách phân biệt các loại trái cây. Bạn sẽ đưa ra một số ví dụ cụ thể: "Đây là quả táo, màu đỏ, hình tròn", "Đây là quả chuối, màu vàng, hình cong". Sau khi xem một vài ví dụ, đứa trẻ sẽ tự rút ra quy luật và có thể phân biệt các loại trái cây khác.
  • AI cũng học theo cách tương tự: Khi bạn cung cấp cho AI một số ví dụ về kết quả mong muốn, nó sẽ phân tích các ví dụ này, rút ra quy luật và áp dụng quy luật đó để xử lý thông tin đầu vào mới.

Phân loại:

  • One-shot Prompting: Cung cấp một ví dụ duy nhất về kết quả mong muốn.
  • Few-shot Prompting: Cung cấp hai hoặc ba ví dụ về kết quả mong muốn.

Ưu điểm:

  • Cải thiện kết quả đáng kể: AI có thể hiểu rõ hơn yêu cầu của bạn và cho kết quả chính xác hơn.
  • Sử dụng model yếu hơn vẫn hiệu quả: Bạn có thể sử dụng các model AI ít mạnh mẽ hơn, tiết kiệm chi phí mà vẫn đạt được kết quả tốt.

Nhược điểm:

  • Tốn thời gian ban đầu: Bạn cần bỏ thời gian để chuẩn bị các ví dụ minh họa.

Ví dụ:

Nguồn video [1] đưa ra ví dụ về việc sử dụng Few-shot Prompting để AI học cách viết bài Facebook theo giọng văn của bạn. Cụ thể, bạn có thể cung cấp cho AI 2-3 bài post Facebook của bạn để nó học hỏi phong cách viết, cách xuống dòng, cách sử dụng emoji, v.v.

Lưu ý:

  • Kỹ thuật One-shot/Few-shot Prompting đặc biệt hữu ích khi bạn gặp khó khăn trong việc diễn đạt yêu cầu bằng lời.
  • Hãy thử nghiệm và điều chỉnh số lượng ví dụ minh họa để tìm ra cách tối ưu nhất cho từng trường hợp cụ thể.

Tóm lại: One-shot/Few-shot Prompting là một kỹ thuật nâng cao, giúp AI hiểu rõ hơn yêu cầu của bạn và cho kết quả chính xác hơn.

Kỹ thuật nâng cao: "Prompt chaining"

Prompt chaining là kỹ thuật sử dụng nhiều prompt liên tiếp để hướng dẫn mô hình ngôn ngữ thực hiện một chuỗi các nhiệm vụ hoặc đạt được một mục tiêu cụ thể. Mỗi prompt trong chuỗi sẽ dựa trên kết quả đầu ra của prompt trước đó.

Hãy tưởng tượng prompt chaining như một chuỗi xích, mỗi mắt xích là một prompt, được liên kết với nhau để tạo thành một chuỗi hoàn chỉnh.

Vai trò của Prompt Chaining:

  • Giải quyết các nhiệm vụ phức tạp: Chia nhỏ nhiệm vụ phức tạp thành nhiều bước nhỏ hơn, dễ thực hiện hơn.
  • Duy trì ngữ cảnh: Kết quả của mỗi prompt được sử dụng làm ngữ cảnh cho prompt tiếp theo, giúp AI hiểu rõ hơn yêu cầu và cho kết quả chính xác hơn.
  • Tăng độ chính xác: Kiểm soát quá trình suy luận của AI, giúp tăng độ chính xác và tin cậy của kết quả.

Ví dụ:

Nguồn video [1] cung cấp ví dụ về việc sử dụng Prompt Chaining để AI viết bài Facebook theo giọng văn của bạn:

  • Prompt 1: Yêu cầu AI học giọng điệu của bạn bằng cách cung cấp một số bài viết mẫu.
  • Prompt 2: Yêu cầu AI viết bài Facebook dựa trên giọng điệu đã học được ở Prompt 1.

Trong ví dụ này, kết quả của Prompt 1 (giọng điệu của bạn) được sử dụng làm ngữ cảnh cho Prompt 2 (viết bài Facebook).

Lợi ích của Prompt Chaining:

  • Tăng khả năng xử lý thông tin phức tạp: AI có thể xử lý các nhiệm vụ phức tạp mà không bị giới hạn bởi context window.
  • Cải thiện tính linh hoạt: Bạn có thể điều chỉnh chuỗi prompt để phù hợp với từng trường hợp cụ thể.
  • Tăng tính tương tác: Bạn có thể tương tác với AI trong từng bước của chuỗi prompt, điều chỉnh và kiểm soát kết quả.

Lưu ý:

  • Hiệu quả của Prompt Chaining phụ thuộc vào khả năng của mô hình ngôn ngữ và cách bạn thiết kế chuỗi prompt.
  • Hãy thử nghiệm và điều chỉnh chuỗi prompt để tìm ra cách tối ưu nhất cho từng trường hợp cụ thể.

Tóm lại: Prompt Chaining là kỹ thuật nâng cao, giúp bạn khai thác tối đa khả năng của AI, giải quyết các nhiệm vụ phức tạp và cho kết quả chính xác hơn.

Ví dụ về kỹ thuật nâng cao "Prompt Chaining":

Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về cách áp dụng kỹ thuật Prompt Chaining để giải quyết các tác vụ phức tạp và đạt được kết quả mong muốn:

1. Viết bài blog chuyên sâu:

  • Prompt 1: Yêu cầu AI tạo outline (dàn ý) cho bài blog với chủ đề "Content Marketing cho người mới bắt đầu".
  • Prompt 2: Yêu cầu AI viết phần mở đầu dựa trên outline đã tạo ở Prompt 1.
  • Prompt 3: Yêu cầu AI viết phần nội dung chính, bao gồm các phần nhỏ như: Định nghĩa Content Marketing, Lợi ích của Content Marketing, Các loại content phổ biến,... dựa trên outline ở Prompt 1.
  • Prompt 4: Yêu cầu AI viết phần kết luận và lời kêu gọi hành động (call to action) dựa trên outline ở Prompt 1.
  • Prompt 5: Yêu cầu AI kiểm tra ngữ pháp, chính tả, và chỉnh sửa lại toàn bộ bài blog.

2. Phân tích dữ liệu và tạo báo cáo:

  • Prompt 1: Yêu cầu AI đọc và phân tích dữ liệu từ file CSV về doanh số bán hàng.
  • Prompt 2: Yêu cầu AI trích xuất các thông tin quan trọng từ dữ liệu đã phân tích ở Prompt 1, chẳng hạn như: Doanh thu theo tháng, sản phẩm bán chạy nhất, khách hàng tiềm năng,...
  • Prompt 3: Yêu cầu AI tạo báo cáo tóm tắt dựa trên các thông tin đã trích xuất ở Prompt 2, bao gồm biểu đồ, bảng số liệu,...

3. Dịch thuật và tóm tắt văn bản:

  • Prompt 1: Yêu cầu AI dịch một bài báo tiếng Anh sang tiếng Việt.
  • Prompt 2: Yêu cầu AI tóm tắt bài báo đã dịch ở Prompt 1, giữ lại những ý chính quan trọng.

4. Tạo chatbot hỗ trợ khách hàng:

  • Prompt 1: Yêu cầu AI tạo danh sách các câu hỏi thường gặp của khách hàng.
  • Prompt 2: Yêu cầu AI tạo câu trả lời cho từng câu hỏi trong danh sách ở Prompt 1.
  • Prompt 3: Yêu cầu AI kết hợp các câu hỏi và câu trả lời để tạo kịch bản cho chatbot.

Lưu ý:

  • Trong mỗi ví dụ, kết quả của prompt trước được sử dụng làm ngữ cảnh cho prompt tiếp theo.
  • Bạn có thể điều chỉnh số lượng prompt và nội dung của mỗi prompt để phù hợp với từng trường hợp cụ thể.

Tóm lại: Bằng việc sử dụng kỹ thuật Prompt Chaining một cách sáng tạo, bạn có thể khai thác tối đa khả năng của AI để giải quyết các tác vụ phức tạp và đạt được kết quả mong muốn.

Nhận xét

Đăng nhận xét