Trong bài viết này
Từ được đánh dấu có giải thích. Di chuột hoặc chạm để xem, hay mở từ điển AI.
“Mai gửi ba bộ bút đến phòng Lá, chiều thứ Sáu; chưa rõ người nhận.” Một câu ghi chú có thể trở thành một hàng trong bảng theo dõi. Nhưng “Mai” là tên người hay ngày mai? “Thứ Sáu” thuộc tuần nào? Trích xuất không chỉ là tìm từ rồi đặt vào cột; nó còn là biết chỗ nào chưa đủ dữ kiện.
Định nghĩa cột trước khi đọc hàng
Giả sử nhóm tổ chức workshop cần bảng bàn giao vật dụng. Trước tiên, đặt tên các trường và mô tả ý nghĩa: vật dụng, số lượng, đơn vị, địa điểm, thời gian và người nhận. Cột “thời gian” phải nói rõ đang giữ nguyên cách viết hay chuẩn hóa thành ngày cụ thể.
Với người mới, một bảng Markdown đủ để duyệt. Khi dữ liệu đi vào phần mềm, có thể dùng JSON cùng schema. Tài liệu JSON Schema phân biệt các thuộc tính, trường bắt buộc và thuộc tính bổ sung. Schema giúp kiểm tra hình dạng dữ liệu; nó không xác nhận thông tin trong nguồn là đúng.
Quy ước thông tin thiếu ngay từ đầu
Nếu nguồn không có người nhận, giá trị phải là null hoặc “chưa rõ”, tùy quy ước đã chọn. Không nên dùng ô trống cho cả “không có”, “chưa biết” và “không áp dụng” nếu công việc cần phân biệt chúng.
Cũng cần tách nguyên văn với giá trị đã chuẩn hóa. “Chiều thứ Sáu” có thể được giữ trong thoi_gian_goc; trường ngày chuẩn hóa để null khi thiếu mốc tuần. Việc tự suy ra ngày từ lúc chạy prompt dễ tạo sai lệch khi bạn xử lý ghi chú cũ.
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 yêu cầu trích xuất có thể đối chiếu
Ví dụ sau dùng dữ liệu giả định, không phải thông tin vận hành thật.
Trích xuất ghi chú thành JSON với đúng các khóa:
vat_dung, so_luong, don_vi, dia_diem, thoi_gian_goc,
nguoi_nhan, diem_can_lam_ro.
so_luong là số hoặc null. Các trường văn bản là chuỗi hoặc null.
diem_can_lam_ro là danh sách câu hỏi ngắn.
Không đoán tên người hoặc chuyển thứ trong tuần thành ngày.
Ghi chú: Gửi 3 bộ bút đến phòng Lá vào chiều thứ Sáu.
Người nhận sẽ được xác nhận sau.Kết quả đúng cần giữ 3, đơn vị “bộ”, phòng “Lá” và trạng thái chưa biết người nhận. Danh sách cần làm rõ phải hỏi ngày cụ thể nếu bảng sẽ dùng để lên lịch. Không được tự đổi ba bộ thành ba chiếc; đó là thay đổi đơn vị, không phải làm sạch dữ liệu.
Kiểm tra ba lớp khác nhau
Lớp đầu là cú pháp: JSON có đọc được không, dấu ngoặc có đủ không? Lớp thứ hai là cấu trúc: có đúng khóa, đúng kiểu và đủ trường bắt buộc không? Lớp cuối là nội dung: mỗi giá trị có được ghi chú hỗ trợ không?
Một kết quả có thể qua hai lớp đầu nhưng vẫn sai người nhận. Vì vậy, khi xử lý nhiều ghi chú, giữ mã nguồn hoặc số dòng cạnh kết quả. Người duyệt sẽ tìm lại bản gốc nhanh hơn so với phải đọc toàn bộ tài liệu.
Kiểm tra thêm trường hợp một câu chứa nhiều vật dụng. Nếu mẫu đầu ra chỉ cho một vật dụng, AI có thể bỏ bớt phần còn lại. Lúc đó cần danh sách các mục, không phải cố nhồi nhiều thứ vào một ô số lượng.
Bài tập: giữ đúng cả điều chưa biết
Viết ba ghi chú: một ghi đủ thông tin, một thiếu người nhận và một có hai vật dụng với đơn vị khác nhau. Tự vẽ bảng đáp án trước khi dùng AI. Sau lần đầu, xem schema có cần một danh sách hang_muc hay không.
Đạt yêu cầu khi không bỏ vật dụng, không đổi đơn vị, mọi giá trị chưa rõ được thể hiện đúng quy ước và từng hàng truy về được ghi chú nguồn. Khi bảng đã ổn, đọc đọc bảng tính cùng AI để tiếp tục kiểm tra số liệu thay vì chỉ nhìn định dạng đẹp.