Tạo những câu lệnh đầu tiên của bạn
Sau khi đã hiểu về lý thuyết AI ở bài trước, giờ là lúc bắt tay vào thực hành. Trong bài này, mình sẽ hướng dẫn cách thiết kế các cấu trúc câu lệnh cơ bản để đạt được kết quả mong muốn từ AI.
Có thể bạn đã thử hỏi AI vài lần, nhưng có biết rằng cách bạn cấu trúc câu lệnh ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng phản hồi không? Một câu lệnh được thiết kế tốt giúp AI hiểu rõ ràng hơn, trả lời chính xác hơn và tiết kiệm thời gian cho bạn.
1. Các cấu trúc câu lệnh cơ bản
Một câu lệnh được cấu trúc tốt sẽ nâng cao đáng kể chất lượng phản hồi bằng cách đảm bảo tính rõ ràng, cụ thể và bối cảnh. Dưới đây là 5 loại cấu trúc cơ bản mà bạn nên biết:
Câu lệnh dựa trên hướng dẫn (Instruction-Based)
Đây là kiểu câu lệnh đơn giản và trực tiếp nhất. Bạn nêu rõ việc AI cần làm mà không cần quá nhiều bối cảnh.
Ví dụ: “Hãy tóm tắt các chủ đề chính của tiểu thuyết Pride and Prejudice.”
Kiểu câu lệnh này phù hợp khi bạn muốn đi thẳng vào vấn đề và không cần AI suy luận thêm.
Câu lệnh mở (Open-Ended)
Với câu lệnh mở, bạn cho phép AI phản hồi một cách sáng tạo và mang tính khám phá. Kiểu này thích hợp khi bạn muốn nhận về nhiều góc nhìn hoặc ý tưởng mới.
Ví dụ: “Mô tả một thành phố tương lai nơi con người và AI chung sống hòa bình.”
Câu lệnh mở thường cho ra kết quả đa dạng và bất ngờ hơn, nhưng cũng khó kiểm soát hơn.
Câu lệnh dựa trên vai trò (Role-Based)
Yêu cầu AI đóng vai một chuyên gia hoặc một cá nhân cụ thể. Đây là cách rất hiệu quả để điều chỉnh giọng điệu và độ chuyên sâu của phản hồi.
Ví dụ: “Bạn là một nhà phân tích tài chính. Hãy giải thích tác động của lạm phát đến thị trường chứng khoán.”
AI sẽ trả lời với giọng văn chuyên nghiệp hơn, sử dụng thuật ngữ phù hợp với vai trò được giao.
Câu lệnh cung cấp bối cảnh (Context-Providing)
Bao gồm thông tin nền tảng để AI hiểu rõ hơn về tình huống và tăng độ chính xác của câu trả lời.
Ví dụ: “Trong bối cảnh thám hiểm không gian, hãy giải thích những thách thức khi con người lên sao Hỏa.”
Cung cấp bối cảnh giúp AI lọc bỏ các chi tiết không liên quan và tập trung vào vấn đề chính.
Câu lệnh từng bước (Step-by-Step)
Dẫn dắt AI thực hiện các lập luận đa bước. Kiểu câu lệnh này rất hữu ích khi bạn cần AI giải thích một quy trình hoặc phân tích chi tiết.
Ví dụ: “Hãy giải thích quá trình quang hợp trong 5 bước chi tiết.”
Cách này giúp AI không bỏ qua các giai đoạn quan trọng và làm cho câu trả lời dễ theo dõi hơn.
2. Thử nghiệm với các truy vấn đơn giản
Việc tạo ra câu lệnh hiệu quả không phải chuyện một sớm một chiều. Bạn cần thử nghiệm và tinh chỉnh liên tục. Dưới đây là một số phương pháp giúp bạn cải thiện kết quả:
Diễn đạt lại câu lệnh
Thay đổi cách dùng từ để nhận được các phản hồi khác nhau. Đôi khi chỉ cần sửa một vài từ, kết quả đã thay đổi rõ rệt.
Ví dụ:
- “Giải thích AI là gì.” → Câu trả lời có thể hơi chung chung
- “Giải thích AI là gì cho một người không có kiến thức kỹ thuật.” → Câu trả lời cụ thể và dễ hiểu hơn
Thêm bối cảnh
Cung cấp thông tin nền để AI lọc bỏ các chi tiết không liên quan.
Ví dụ:
- “Hãy viết về lịch sử AI.” → Quá rộng
- “Hãy viết về lịch sử AI từ năm 1950 đến nay, tập trung vào các mốc quan trọng.” → Rõ ràng và có trọng tâm
Sử dụng các ràng buộc
Thiết lập giới hạn về số lượng từ, phong cách hoặc định dạng.
Ví dụ: “Viết dưới 150 từ về ảnh hưởng của AI đối với giáo dục.”
Ràng buộc giúp AI tập trung vào nội dung quan trọng nhất và không lan man.
Yêu cầu nhiều góc nhìn
Khuyến khích AI xem xét các quan điểm khác nhau để làm phong phú phản hồi.
Ví dụ: “Hãy phân tích ưu và nhược điểm của việc sử dụng năng lượng mặt trời.”
3. Những điều nên và không nên làm
Dưới đây là các quy tắc vàng giúp bạn tối ưu hóa tương tác với AI:
✅ Nên làm (Do’s)
Cụ thể Càng chi tiết, kết quả càng tốt. Thay vì hỏi chung chung, hãy nêu rõ thông tin bạn cần.
Cung cấp bối cảnh Giúp câu trả lời chính xác và phù hợp hơn. AI không thể đọc được suy nghĩ của bạn.
Dùng hướng dẫn từng bước Cải thiện sự rõ ràng cho các nhiệm vụ phức tạp. Ví dụ: “Bước 1, hãy phân tích vấn đề. Bước 2, đưa ra giải pháp.”
Sử dụng ví dụ Đưa ra mẫu để AI hiểu được định dạng hoặc phong cách mong muốn.
Ví dụ: “Viết một email chuyên nghiệp giống như sau: [mẫu email]. Hãy viết một email tương tự để mời khách hàng tham dự hội thảo.”
❌ Không nên làm (Don’ts)
Tránh các câu lệnh mơ hồ Các truy vấn chung chung thường dẫn đến câu trả lời hời hợt.
Ví dụ câu mơ hồ: “Nói cho tôi về công nghệ.” → Quá rộng, AI không biết bạn muốn gì.
Đừng giả định AI hiểu bối cảnh ngầm định Phải nêu rõ thông tin cần thiết. AI không có khả năng suy luận như con người.
Tránh câu lệnh quá dài và phức tạp Quá nhiều thông tin có thể làm mô hình bị rối. Hãy chia nhỏ câu lệnh ra nếu cần.
Đừng mong đợi sự hoàn hảo ngay lần đầu Cần phải lặp lại và tinh chỉnh để đạt được kết quả mong muốn. Prompt Engineering là một quá trình, không phải một kết quả.
Kết luận
Prompt Engineering là một kỹ năng có thể kiểm soát được thông qua việc áp dụng các cấu trúc có sẵn và không ngừng tinh chỉnh từ các lần thử sai.
Bạn không cần phải hoàn hảo ngay từ đầu. Điều quan trọng là bạn hiểu được từng loại cấu trúc, biết khi nào dùng loại nào, và sẵn sàng thử nghiệm.
Hãy bắt đầu với những câu lệnh đơn giản, quan sát kết quả, và dần dần tinh chỉnh cho đến khi bạn cảm thấy tự tin hơn.
Ví dụ minh họa
Tưởng tượng bạn đang yêu cầu một trợ lý viết báo cáo.
Nếu bạn nói: “Hãy viết báo cáo”, kết quả có thể không đúng ý.
Nhưng nếu bạn nói rõ: “Hãy viết báo cáo dài 500 từ về hiệu quả marketing quý 3, tập trung vào mạng xã hội, dùng giọng văn chuyên nghiệp”, bạn sẽ nhận được đúng thứ mình cần.
AI cũng vậy. Càng rõ ràng, kết quả càng sát với mong đợi.