Trong bài viết này
Từ được đánh dấu có giải thích. Di chuột hoặc chạm để xem, hay mở từ điển AI.
Prompt là nội dung bạn cung cấp cho AI để giao nhiệm vụ: câu hỏi, hướng dẫn, dữ liệu và ví dụ. Viết prompt rõ nghĩa là mô tả kết quả cần nhận và điều kiện để kiểm tra nó.
“Viết hay hơn giúp tôi” là một yêu cầu hợp lệ, nhưng “hay hơn” có thể mang nhiều nghĩa: ngắn hơn, thuyết phục hơn, trang trọng hơn hoặc gần gũi hơn. Nếu chưa xác định kết quả cần nhận, ta rất dễ chỉnh prompt mãi mà vẫn không hài lòng.
Một prompt tốt giống một bản giao việc rõ ràng. Nó cho mô hình biết nhiệm vụ, dữ liệu nào được dùng và sản phẩm cuối cùng phải đáp ứng điều gì.
Bốn phần đủ cho phần lớn công việc
Bạn có thể bắt đầu với bốn thành phần:
- Mục tiêu: công việc cụ thể cần hoàn thành.
- Ngữ cảnh: người đọc là ai, đầu vào đến từ đâu, điều gì cần biết.
- Đầu ra: định dạng, độ dài và những phần bắt buộc.
- Giới hạn: điều không được tự suy đoán hoặc thay đổi.
Ví dụ, thay vì “Tóm tắt cuộc họp”, hãy viết: “Từ ghi chú bên dưới, tạo bản tóm tắt cho người vắng mặt. Gồm quyết định, việc cần làm, người phụ trách và hạn chót. Chi tiết nào chưa được thống nhất thì ghi ‘chưa xác định’.”
Cách làm này phù hợp với nguyên tắc yêu cầu rõ và trực tiếp trong tài liệu prompting của Anthropic. Tuy vậy, tài liệu của một nhà cung cấp không bảo đảm mọi mô hình sẽ phản ứng giống nhau. Bạn vẫn cần thử trên công cụ mình dùng.
Một prompt dễ kiểm tra nêu nhiệm vụ, cung cấp ngữ cảnh, đặt giới hạn và quy định đầu ra. Sau đó thử trên các ví dụ thật để xem mô hình có đáp ứng hay không.
↔ Vuốt ngang để xem toàn bộ sơ đồ.
01 / Nhiệm vụ
Nêu công việc cụ thể: chẳng hạn viết lại thông báo kỹ thuật cho người dùng phổ thông.
02 / Ngữ cảnh
Cung cấp thông báo gốc và nói rõ ai sẽ đọc, họ cần biết điều gì.
03 / Giới hạn
Yêu cầu giữ nguyên mốc giờ, tên tính năng và con số; không tự thêm thông tin thiếu căn cứ.
04 / Định dạng đầu ra
Quy định tiếng Việt, tối đa 120 từ, nêu hành động cần làm và đánh dấu phần còn thiếu.
Đây là khung soạn yêu cầu, không phải công thức bảo đảm đầu ra đúng. Các giới hạn về quyền và bảo mật phải được thực thi trong ứng dụng.
Một ví dụ có thể dùng ngay
Giả sử bạn cần chuyển thông báo kỹ thuật thành nội dung dễ hiểu cho người dùng. Đây là một prompt do chúng tôi biên soạn để minh họa:
Nhiệm vụ: viết lại thông báo bên dưới cho người dùng phổ thông.
Yêu cầu:
- Viết bằng tiếng Việt, tối đa 120 từ.
- Nêu việc gì xảy ra và người dùng cần làm gì.
- Giữ nguyên thời gian, tên tính năng và các con số.
- Không thêm nguyên nhân hoặc lời hứa không có trong bản gốc.
- Nếu thiếu thông tin quan trọng, liệt kê câu hỏi ở cuối.
Thông báo gốc:
[Dán nội dung vào đây]Phần quan trọng nhất không phải câu “bạn là chuyên gia”. Đó là các điều kiện quan sát được: giữ nguyên giờ, không tự thêm nguyên nhân, chỉ rõ hành động cần làm. Bạn có thể đối chiếu kết quả với bản gốc.
Nếu phong cách khó diễn tả, thêm một ví dụ đầu vào và đầu ra mẫu do bạn có quyền sử dụng. Ví dụ giúp diễn đạt kỳ vọng, nhưng nên chọn trường hợp đại diện thay vì một ngoại lệ quá đặc biệt.
Chia nhỏ khi nhiệm vụ có nhiều tiêu chí
Một yêu cầu vừa nghiên cứu, vừa lựa chọn, vừa viết bài, vừa kiểm tra nguồn thường che giấu nhiều bước khác nhau. Hãy tách bước khi bạn cần kiểm tra kết quả trung gian.
Với bài giới thiệu một sản phẩm, có thể bắt đầu bằng bảng thông tin từ tài liệu đã cung cấp. Kiểm tra bảng đó, rồi mới yêu cầu viết bản nháp. Cuối cùng, đối chiếu các tuyên bố trong bản nháp với bảng nguồn.
Việc chia bước không bảo đảm đúng tuyệt đối. Nó tạo các điểm kiểm tra dễ nhìn thấy, giúp bạn biết lỗi phát sinh ở khâu đọc tài liệu hay khâu diễn đạt. Đừng yêu cầu mô hình tiết lộ toàn bộ suy nghĩ nội bộ; hãy yêu cầu kết quả trung gian, căn cứ và phép kiểm tra có thể quan sát.
Đánh giá prompt như đánh giá một quy trình
Lưu lại một nhóm đầu vào gồm trường hợp thường gặp, trường hợp thiếu dữ liệu và trường hợp dễ nhầm. Với ví dụ thông báo, hãy có một mẫu không ghi hạn chót, một mẫu nhiều mốc giờ và một mẫu chứa tên riêng.
Thử prompt cũ và mới trên cùng nhóm này. Đếm lỗi cụ thể thay vì chỉ hỏi phiên bản nào “có vẻ hay hơn”. Nếu prompt mới giữ tên chính xác hơn nhưng thường vượt độ dài, bạn đã có một đánh đổi rõ để xử lý. Cách xây bộ đánh giá mô hình AI giúp bạn giữ lại những tình huống này cho các lần sửa sau.
Prompt cũng không phải hàng rào bảo mật. Các yêu cầu về quyền truy cập, dữ liệu riêng tư và hành động quan trọng cần được thực thi ở cấp ứng dụng. Khi công việc cần thông tin từ một kho tài liệu, hãy đọc tiếp về RAG để hiểu cách đưa đúng dữ liệu vào đúng câu hỏi.