Có rất nhiều hướng dẫn về cách sử dụng lời nhắc (prompt) cho trí tuệ nhân tạo (AI) trên internet, hầu hết là miễn phí, nhưng một số yêu cầu trả phí cho các khóa học có chứng nhận.
Hầu hết các kỹ thuật tạo prompt trong tài liệu này đến từ chính các công ty công nghệ đã tạo ra những trợ lý AI hàng đầu như OpenAI, Google, Anthropic và Meta. Nếu có ai thực sự hiểu rõ về cách sử dụng prompt hiệu quả, thì đó chính là họ.
Cùng Lê Thanh Sơn tìm hiểu chi tiết nhé.
I. Prompt là gì?
Prompt là một yêu cầu thực hiện nhiệm vụ được viết bằng ngôn ngữ tự nhiên (thay vì ngôn ngữ lập trình) và được gửi đến chatbot hoặc trợ lý AI như ChatGPT, Gemini, Claude, Microsoft Copilot, Meta AI, v.v.
Hãy tưởng tượng trợ lý AI như một nhân viên mới rất thông minh và nhanh nhẹn. Nó có thể giúp bạn viết email, báo cáo, bài luận; phân tích dữ liệu kinh doanh và tạo báo cáo; nghiên cứu thị trường; tóm tắt cuộc họp và tự động gửi email theo dõi; thậm chí có thể động não và suy nghĩ. Một số trợ lý AI còn có khả năng tạo hình ảnh, mã lập trình, video và âm thanh.
Hiệu suất của AI phụ thuộc vào chất lượng hướng dẫn mà bạn cung cấp. Một số AI cũng không có dữ liệu thời gian thực, vì vậy hãy kiểm tra lại khi sử dụng.
Tại sao prompt quan trọng?
Prompt càng tốt, phản hồi càng chất lượng. Một prompt được xây dựng tốt sẽ giúp tạo ra phản hồi phù hợp, chính xác, sâu sắc, hiệu quả và hữu ích hơn.
Trong môi trường kinh doanh, một email được soạn thảo kỹ lưỡng có thể tạo ra trải nghiệm khách hàng tốt hơn. Một prompt chi tiết về nghiên cứu thị trường có thể giúp giám đốc marketing (CMO) đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Việc tóm tắt cuộc họp cùng với email theo dõi tự động sẽ giúp nhân viên không bỏ lỡ các ý chính và hành động cần thực hiện.
Ví dụ về các prompt cơ bản trong kinh doanh:
- Tóm tắt xu hướng thị trường hôm nay.
- Viết email chăm sóc khách hàng xin lỗi vì đơn hàng giao trễ.
- Tạo kế hoạch 5 bước để ra mắt một loại bột giặt mới.
Mẹo nâng cao khi tạo prompt
Trước khi đi vào các phương pháp tối ưu, dưới đây là một số kỹ thuật hữu ích mà không phải ai cũng biết:
- Tạo prompt dài hơn: Theo hướng dẫn của Google, các prompt hiệu quả nhất thường có trung bình 21 từ và chứa ngữ cảnh phù hợp, trong khi hầu hết mọi người chỉ viết dưới 9 từ.
- Dùng động từ hành động, xác định độ dài và định dạng (ví dụ: bài luận) và chỉ định đối tượng mục tiêu.
- Cung cấp ngữ cảnh và giới hạn: Để tránh phản hồi chung chung, hãy cụ thể hơn và thêm các giới hạn, theo giáo sư Ethan Mollick của Wharton.
- Thử nghiệm và cải thiện prompt: Hãy diễn đạt lại prompt để xem kết quả có cải thiện không. Bạn cũng có thể yêu cầu chính AI đề xuất cách viết prompt tốt hơn, theo Google.
II. Hướng dẫn Tạo Prompt Hiệu Quả
1. Cung cấp hướng dẫn rõ ràng, trực tiếp và chi tiết
Ví dụ:
- Cơ bản: “Tóm tắt cuộc họp.”
- Tốt hơn: “Tóm tắt nội dung cuộc họp trong một đoạn văn. Sau đó, tạo danh sách markdown với các diễn giả và ý chính của họ. Nếu có, liệt kê các bước tiếp theo hoặc hành động cần thực hiện.”
Càng tốt hơn nếu bạn bổ sung mục tiêu của nhiệm vụ, đối tượng người đọc và cách nó phù hợp với quy trình làm việc chung.
Ví dụ:
- Cơ bản: “Viết chiến dịch email marketing cho các tính năng mới của phần mềm bảo mật AC Security.”
- Mục tiêu rõ ràng hơn:
“Nhiệm vụ của bạn là soạn một email marketing 200 từ cho đợt ra mắt tính năng mới của AC Security vào quý 2. Đối tượng là các công ty công nghệ vừa, có từ 100 đến 500 nhân viên. Nêu bật ba tính năng chính: mã hóa dữ liệu nâng cao, đồng bộ đa nền tảng và giám sát & phát hiện theo thời gian thực. Giọng điệu chuyên nghiệp nhưng thân thiện. Kêu gọi hành động (CTA) là đăng ký dùng thử miễn phí 30 ngày. Tiêu đề email phải dưới 50 ký tự và đề cập đến ‘tính năng bảo mật mới’.”
2. Cung cấp bối cảnh, ví dụ và nhập vai (adopt a persona)
AI hoạt động tốt nhất khi hiểu rõ bối cảnh của nhiệm vụ. Thay vì sử dụng một prompt chung chung, hãy đặt ra tình huống cụ thể.
Ví dụ:
*”Nhóm CS (Customer Support) của chúng tôi đang bị quá tải với phản hồi chưa được tổ chức. Nhiệm vụ của bạn là phân tích phản hồi và phân loại vấn đề để gửi đến đội sản phẩm và kỹ thuật. Sử dụng các danh mục sau: Giao diện UI/UX, Hiệu suất, Yêu cầu tính năng, Tích hợp, Giá cả và Khác. Đồng thời, đánh giá mức độ cảm xúc (Tích cực/Trung lập/Tiêu cực) và mức độ ưu tiên (Cao/Trung bình/Thấp).
Dưới đây là ví dụ:
Input: Bảng điều khiển mới quá tệ! Mất cả đời để tải, và tôi không thể tìm thấy nút xuất dữ liệu. Sửa ngay!
Phân loại: UI/UX, Hiệu suất
Cảm xúc: Tiêu cực
Ưu tiên: Cao
Bây giờ, hãy phân tích phản hồi này (đính kèm dữ liệu thực tế).”*
Một ví dụ khác:
“Bạn là cố vấn pháp lý trưởng của một tập đoàn công nghệ Fortune 500. Chúng tôi đang xem xét thỏa thuận cấp phép phần mềm cho hạ tầng dữ liệu cốt lõi: (Đính kèm hợp đồng)
Phân tích hợp đồng để tìm rủi ro tiềm ẩn, tập trung vào các điều khoản bồi thường, trách nhiệm pháp lý và quyền sở hữu tài sản trí tuệ. Đưa ra ý kiến chuyên môn của bạn.”
Vì sao nhập vai (role-playing) giúp cải thiện kết quả?
Một nhà khoa học dữ liệu sẽ nhìn nhận thông tin khác với một chuyên gia marketing khi phân tích cùng một tập dữ liệu. Khi bạn yêu cầu AI nhập vai một chuyên gia cụ thể, nó có thể tạo ra phản hồi phù hợp hơn với ngữ cảnh và mục tiêu của bạn.
3. Sử dụng tài liệu tham khảo để giảm lỗi
Nếu trợ lý AI không có đủ thông tin về một chủ đề, nó có thể tạo ra thông tin sai lệch (hallucination). Để cải thiện độ chính xác, hãy cung cấp tài liệu tham khảo.
Ví dụ:
“Chỉ sử dụng dữ liệu hoặc tài liệu sau để trả lời. Nếu không tìm thấy câu trả lời, hãy nói ‘Tôi không thể tìm thấy câu trả lời.’”
(Kỹ thuật này thực chất là cốt lõi của phương pháp Retrieval Augmented Generation – RAG.)
Một mẹo quan trọng là chạy lại prompt nhiều lần để kiểm tra tính nhất quán của câu trả lời. Điều này đặc biệt hữu ích với các bài toán vì nhiều mô hình AI vẫn chưa thực sự giỏi về lĩnh vực này. Meta gọi phương pháp này là ‘self-consistency’ (tự kiểm chứng).
4. Chia nhỏ nhiệm vụ phức tạp thành các bước đơn giản
Ví dụ:
- Cơ bản: “Phân tích đánh giá của khách hàng và đề xuất cải thiện.”
- Tốt hơn:
- Bước 1: Phân loại đánh giá thành tích cực, trung lập hoặc tiêu cực.
- Bước 2: Xác định các chủ đề chung trong đánh giá tiêu cực.
- Bước 3: Đề xuất cải thiện
5. Yêu cầu AI suy nghĩ trước khi trả lời
Mặc dù các mô hình AI mới hiện nay có thể tự suy luận, nhưng đây vẫn là một phương pháp hay, vì không phải trợ lý AI nào cũng có kỹ năng tư duy mạnh mẽ.
Ví dụ:
“Soạn email cá nhân hóa gửi đến các nhà tài trợ để kêu gọi quyên góp cho chương trình Care for Kids năm nay.
- Thông tin chương trình: (thêm chi tiết)
- Thông tin nhà tài trợ: (thêm chi tiết)
Trước khi viết email, hãy suy nghĩ kỹ về những yếu tố sau:
- Nội dung nào có thể thu hút sự quan tâm của nhà tài trợ dựa trên lịch sử đóng góp và các chiến dịch họ đã ủng hộ trước đây?
- Những khía cạnh nào của chương trình Care for Kids có thể gây ấn tượng với họ?
- Sau khi phân tích, hãy viết email cá nhân hóa dựa trên những yếu tố trên.”
Việc hướng dẫn AI tư duy theo từng bước giúp tạo ra phản hồi phù hợp và thuyết phục hơn.
6. Thử nghiệm và cải thiện
- Thay đổi cách đặt prompt: Theo Meta, sử dụng nhiều cách diễn đạt khác nhau giúp mô hình hiểu sâu hơn về nhiệm vụ và tạo ra phản hồi sáng tạo hơn. Hãy thử với các phong cách, giọng điệu và định dạng khác nhau.
- Kiểm tra và tinh chỉnh: Sau khi tạo prompt, hãy kiểm tra xem kết quả có đúng như mong muốn không. Nếu chưa đạt yêu cầu, hãy thêm chi tiết hoặc điều chỉnh giọng điệu, cách diễn đạt để cải thiện chất lượng phản hồi.
7. Đừng quên kiểm tra kết quả
Ngay cả trợ lý AI tốt nhất cũng có thể mắc lỗi. Trước khi sử dụng kết quả cho công việc kinh doanh hoặc quyết định quan trọng, hãy kiểm tra lại tính chính xác và phù hợp của thông tin.
III. Trải nghiệm và tham gia khóa học AI tại học viện AI với giảng viên Lê Thanh Sơn
Chào bạn, rất vui khi bạn quan tâm đến khóa học AI tại học viện AI với giảng viên Lê Thanh Sơn. Để giúp bạn có cái nhìn tổng quan và đưa ra quyết định phù hợp, tôi xin chia sẻ những thông tin về khóa học này như sau:
Giới thiệu về học viện AI và giảng viên Lê Thanh Sơn
- Học viện AI: Là một trong những trung tâm đào tạo hàng đầu về trí tuệ nhân tạo (AI) tại Việt Nam. Học viện cung cấp các khóa học chất lượng cao, cập nhật kiến thức mới nhất và áp dụng phương pháp giảng dạy tiên tiến.
- Giảng viên Lê Thanh Sơn: Là một chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực AI, có nhiều năm kinh nghiệm nghiên cứu, giảng dạy và làm việc trong ngành. Thầy Sơn không chỉ có kiến thức sâu rộng mà còn có khả năng truyền đạt dễ hiểu, nhiệt tình và tâm huyết với học viên.
Lợi ích khi tham gia khóa học AI
- Kiến thức chuyên sâu: Khóa học cung cấp cho bạn kiến thức nền tảng vững chắc và chuyên sâu về AI, từ các khái niệm cơ bản đến các kỹ thuật nâng cao.
- Kỹ năng thực hành: Bạn sẽ được thực hành các bài tập, dự án thực tế để rèn luyện kỹ năng áp dụng kiến thức vào công việc.
- Cập nhật kiến thức mới nhất: Khóa học luôn cập nhật những kiến thức, công nghệ mới nhất trong lĩnh vực AI để đảm bảo bạn không bị tụt hậu.
- Mạng lưới quan hệ: Bạn sẽ có cơ hội giao lưu, học hỏi kinh nghiệm từ các học viên khác và mở rộng mạng lưới quan hệ trong ngành.
- Cơ hội nghề nghiệp: Với kiến thức và kỹ năng được trang bị, bạn sẽ có nhiều cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn trong lĩnh vực AI đang phát triển mạnh mẽ.
