Tổng hợp cách viết prompt khi dùng AI

AI là công cụ mạnh mẽ và cực kỳ nhiều tiềm năng. Việc sử dụng AI trong công việc có lẽ không còn là điều mới lạ mà gần như là điều tất yếu. Tuy nhiên, làm sao để sử dụng AI, hay giao tiếp AI hiệu quả hơn? Điều này phụ thuộc vào cách ta mô tả câu hỏi cho AI, hay thuật ngữ gọi là prompting. Tổng hợp và giải thích các cách sử dụng prompt trong AI

1. Prompt là gì?

Prompt là đầu vào (input) mà người dùng cung cấp cho mô hình AI để nhận được phản hồi mong muốn. Prompt có thể là câu lệnh, câu hỏi, hoặc một đoạn văn bản hướng dẫn cụ thể để AI thực hiện nhiệm vụ.
Các loại prompt và cách sử dụng

2.Các loại prompt

2.1 Prompt đơn giản (Basic Prompt)

• Là dạng prompt cơ bản, chỉ cần một câu hỏi hoặc yêu cầu.
• Phù hợp cho các tác vụ đơn giản như hỏi đáp, tìm kiếm thông tin.

Ví dụ:

1

Viết một đoạn mô tả về trí tuệ nhân tạo.

💡 Lưu ý: Prompt càng ngắn gọn thì AI sẽ đưa ra phản hồi chung chung, khó kiểm soát chất lượng.

2.2 Prompt hướng dẫn chi tiết (Detailed Prompt)

• Cung cấp thêm ngữ cảnh, yêu cầu cụ thể về nội dung, giọng điệu, phong cách viết.
• Giúp kiểm soát đầu ra tốt hơn.

Ví dụ:

1

Viết một bài giới thiệu về trí tuệ nhân tạo dành cho người mới, giọng văn thân thiện, độ dài khoảng 150 từ.

💡 Lưu ý: Chi tiết càng nhiều thì AI càng dễ hiểu và đáp ứng yêu cầu.

2.3 Prompt dạng mẫu (Template Prompt)

• Định nghĩa một cấu trúc cố định để AI điền vào các phần còn thiếu.
• Thường dùng cho tạo nội dung hàng loạt.

Ví dụ:

1
2
3
4
5
6

Điền thông tin vào mẫu sau:

    Tên sản phẩm: [Tên sản phẩm]
        Công dụng: [Công dụng]
        Đối tượng sử dụng: [Đối tượng]
        Giá cả: [Giá tiền]

💡 Lưu ý: Có thể dùng placeholders [ ] để dễ tái sử dụng.

2.4. Prompt có bối cảnh (Contextual Prompt)

• Cung cấp thông tin nền trước khi đặt câu hỏi.
• Hữu ích cho AI khi cần hiểu rõ ngữ cảnh.

Ví dụ:

1
2

Tôi là một lập trình viên Python, mới bắt đầu học về machine learning.
Hãy đề xuất cho tôi một số tài liệu và khóa học phù hợp.

💡 Lưu ý: Càng nhiều thông tin nền, AI càng trả lời sát nhu cầu.

2.5. Prompt yêu cầu định dạng đầu ra (Output Formatting Prompt)

• Chỉ định cách AI phải định dạng kết quả, ví dụ như bảng, danh sách, JSON.

Ví dụ (dạng bảng):

1

Tạo danh sách 5 ngôn ngữ lập trình phổ biến và so sánh chúng theo tốc độ và mức độ phổ biến trong bảng.

Ví dụ (dạng JSON):

1
2
3
4
5
6

Xuất danh sách 3 bộ phim hay nhất theo định dạng JSON như sau:
{
  'title': 'Tên phim',
  'year': 'Năm phát hành',
  'genre': 'Thể loại'
}

💡 Lưu ý: Rất hữu ích khi dùng AI trong lập trình hoặc tự động hóa.

2.6. Chain Prompting (Chuỗi Prompt liên kết)

• Thay vì yêu cầu AI làm tất cả trong một lần, ta chia thành nhiều bước nhỏ.
• Dùng để hướng dẫn AI thực hiện nhiệm vụ phức tạp.

Ví dụ:

1️⃣ Bước 1: “Liệt kê 3 công nghệ AI phổ biến hiện nay.”
2️⃣ Bước 2: “Giải thích ưu và nhược điểm của từng công nghệ trong danh sách trên.”
3️⃣ Bước 3: “So sánh chúng theo tiêu chí độ chính xác và tốc độ xử lý.”

💡 Lưu ý: Giúp AI tránh bị quá tải thông tin và cải thiện chất lượng đầu ra.

2.7. Few-shot Prompting (Prompt với ví dụ)

• Cung cấp một số ví dụ mẫu để AI học theo.
• Hiệu quả khi muốn AI bắt chước một phong cách hoặc cách trình bày.

Ví dụ:

1
2
3
4
5
6

Hãy viết câu mô tả sản phẩm theo phong cách sau:

    iPhone 14: Điện thoại cao cấp, camera sắc nét, hiệu năng mạnh mẽ.
    MacBook Air M2: Laptop mỏng nhẹ, pin lâu, phù hợp cho dân văn phòng.

Bây giờ, hãy mô tả sản phẩm 'Samsung Galaxy S24'.

💡 Lưu ý: Số lượng ví dụ (few-shot) càng nhiều, AI càng bắt chước tốt hơn.

2.8. Zero-shot Prompting (Prompt không có ví dụ)

• Chỉ đưa ra yêu cầu mà không cung cấp ví dụ.
• Thích hợp khi AI đã được huấn luyện tốt hoặc nhiệm vụ đơn giản.

Ví dụ:

1

Tóm tắt bài báo về xu hướng AI năm 2024.

💡 Lưu ý: Không hiệu quả bằng Few-shot Prompting trong các nhiệm vụ phức tạp.

2.9. Multi-modal Prompting (Prompt đa phương thức)

• Sử dụng kết hợp văn bản, hình ảnh, âm thanh làm đầu vào.
• Phổ biến trong AI như GPT-4 Vision, DALL·E.

Ví dụ:

1

Dựa trên bức ảnh này, hãy viết một mô tả chi tiết về nội dung.

💡 Lưu ý: Cần mô hình AI hỗ trợ input đa phương thức.

Tổng kết

💡 Mẹo:

• Nếu AI không cho kết quả tốt, hãy thử chi tiết hơn, cung cấp ví dụ, hoặc tách prompt thành nhiều bước.
• Kết hợp các loại prompt để tối ưu hiệu suất AI.