AI Prompting là gì?

Nếu bạn đã từng nhập một câu hỏi vào chatbot và nghĩ "ừm, đó không hẳn là điều mình muốn" , thì bạn đã chạm đến nghệ thuật gợi ý của AI. Để đạt được kết quả tốt không phải nhờ phép màu mà là cách bạn đặt câu hỏi. Chỉ với một vài mẫu đơn giản, bạn có thể điều khiển các mô hình viết, lập luận, tóm tắt, lên kế hoạch, hoặc thậm chí là phê bình công việc của chính chúng. Và đúng vậy, những thay đổi nhỏ trong cách diễn đạt có thể thay đổi mọi thứ. 😄

Những bài viết bạn có thể muốn đọc sau bài này:

🔗 Ghi nhãn dữ liệu AI là gì
Giải thích cách các tập dữ liệu được gắn nhãn đào tạo các mô hình học máy chính xác.

🔗 Đạo đức AI là gì
Bao gồm các nguyên tắc hướng dẫn sử dụng trí tuệ nhân tạo một cách có trách nhiệm và công bằng.

🔗 MCP trong AI là gì?
Giới thiệu Giao thức ngữ cảnh mô hình và vai trò của nó trong giao tiếp AI.

🔗 AI biên là gì
Mô tả việc chạy các phép tính AI trực tiếp trên các thiết bị biên cục bộ.

AI Prompting là gì? 🤖

Thúc đẩy AI là quá trình tạo ra các đầu vào hướng dẫn mô hình sinh sản tạo ra kết quả đầu ra bạn thực sự mong muốn. Điều này có thể bao gồm các hướng dẫn, ví dụ, ràng buộc, vai trò rõ ràng, hoặc thậm chí là một định dạng mục tiêu. Nói cách khác, bạn thiết kế cuộc trò chuyện sao cho mô hình có cơ hội thực sự cung cấp chính xác những gì bạn cần. Các hướng dẫn có thẩm quyền mô tả kỹ thuật thúc đẩy là việc thiết kế và tinh chỉnh các lời nhắc để điều khiển các mô hình ngôn ngữ lớn, nhấn mạnh vào sự rõ ràng, cấu trúc và sự tinh chỉnh lặp đi lặp lại. [1]

Thành thật mà nói, chúng ta thường coi AI như một hộp tìm kiếm. Nhưng những mô hình này hoạt động hiệu quả nhất khi bạn cho chúng biết nhiệm vụ, đối tượng, phong cách và tiêu chí chấp nhận. Nói một cách ngắn gọn, đó chính là AI gợi ý.

Điều gì tạo nên lời nhắc AI tốt ✅

• Sự rõ ràng đánh bại sự thông minh - những hướng dẫn đơn giản, rõ ràng làm giảm sự mơ hồ. [2]

• Bối cảnh là yếu tố quan trọng nhất - hãy nêu bối cảnh, mục tiêu, đối tượng, hạn chế, thậm chí cả bài viết mẫu.

• Hãy thể hiện, đừng chỉ kể - một vài ví dụ có thể củng cố phong cách và định dạng. [3]

• Cấu trúc giúp ích - tiêu đề, dấu đầu dòng, các bước được đánh số và lược đồ đầu ra hướng dẫn mô hình.

• Lặp lại nhanh chóng - tinh chỉnh lời nhắc dựa trên những gì bạn nhận được, sau đó kiểm tra lại. [2]

• Phân biệt các mối quan tâm - yêu cầu phân tích trước, sau đó yêu cầu câu trả lời cuối cùng.

• Cho phép sự trung thực - mời người mẫu nói rằng tôi không biết hoặc yêu cầu thông tin còn thiếu khi cần thiết. [4]

Tất cả những điều này không phải là khoa học tên lửa, nhưng hiệu ứng gộp lại là có thật.

Các khối xây dựng cốt lõi của AI Prompting 🧩

1. Hướng dẫn
   Nêu rõ công việc: viết thông cáo báo chí, phân tích hợp đồng, phê bình mã.

2. Bối cảnh
   Bao gồm đối tượng, giọng điệu, phạm vi, mục tiêu, hạn chế và bất kỳ quy định nhạy cảm nào.

3. Ví dụ
   Thêm 1–3 mẫu chất lượng cao để định hình phong cách và cấu trúc.

4. Định dạng đầu ra:
   Yêu cầu JSON, bảng hoặc sơ đồ được đánh số. Hãy nêu cụ thể các trường.

5. Thanh chất lượng
   Định nghĩa “hoàn thành”: tiêu chí về độ chính xác, trích dẫn, độ dài, phong cách, những cạm bẫy cần tránh.

6. Gợi ý về quy trình làm việc
   Gợi ý lý luận từng bước hoặc vòng lặp soạn thảo rồi chỉnh sửa.

7. an toàn
   để nói rằng tôi không biết hoặc hỏi những câu hỏi làm rõ trước. [4]

Tóm tắt trước/sau
Trước: “Viết quảng cáo tiếp thị cho ứng dụng mới của chúng tôi.”
Sau: “Bạn là một chuyên gia viết quảng cáo thương hiệu cao cấp. Hãy viết 3 tiêu đề trang đích cho những người làm việc tự do bận rộn, coi trọng việc tiết kiệm thời gian. Giọng điệu: súc tích, đáng tin cậy, không khoa trương. 5–7 từ. Đưa ra một bảng với Tiêu đề và Lý do tại sao nó hiệu quả . Bao gồm một lựa chọn trái ngược.”

Các loại AI Prompting chính mà bạn thực sự sẽ sử dụng 🧪

• Gợi ý trực tiếp
  Một hướng dẫn duy nhất với ngữ cảnh tối thiểu. Nhanh, đôi khi khó hiểu.

• Gợi ý ít cảnh quay.
  Cung cấp một vài ví dụ để dạy mẫu. Tuyệt vời cho định dạng và giọng điệu. [3]

• Gợi ý vai trò
  Chỉ định một người như biên tập viên cao cấp, gia sư toán hoặc người đánh giá bảo mật để định hình hành vi.

• Gợi ý theo chuỗi
  Yêu cầu người mẫu suy nghĩ theo từng giai đoạn: lập kế hoạch, soạn thảo, phê bình, sửa đổi.

• Gợi ý tự phê bình
  Yêu cầu mô hình tự đánh giá kết quả đầu ra của mình theo các tiêu chí và khắc phục các vấn đề.

• Nhắc nhở về công cụ
  Khi mô hình có thể duyệt hoặc chạy mã, hãy cho nó biết khi nào và cách sử dụng các công cụ đó. [1]

• Khuyến khích bằng lan can
  Gắn các hạn chế an toàn và các quy tắc tiết lộ để giảm thiểu các đầu ra rủi ro - giống như các làn đường đệm ở đường bowling: hơi kêu cót két nhưng hữu ích. [5]

Các mẫu câu nhắc nhở thực tế hiệu quả 🧯

• Nhiệm vụ Sandwich
  Bắt đầu bằng nhiệm vụ, thêm ngữ cảnh và ví dụ vào giữa, kết thúc bằng cách nêu lại định dạng đầu ra và thanh chất lượng.

• Người phê bình sau đó là người sáng tạo
  Yêu cầu phân tích hoặc phê bình trước, sau đó yêu cầu sản phẩm cuối cùng kết hợp với lời phê bình đó.

• Dựa trên danh sách kiểm tra Cung
  cấp danh sách kiểm tra và yêu cầu mô hình xác nhận từng ô trước khi hoàn tất.

• Schema-First:
  Cung cấp một lược đồ JSON, yêu cầu mô hình điền vào. Hoàn hảo cho dữ liệu có cấu trúc.

• Vòng lặp hội thoại:
  Mời người mẫu đặt 3 câu hỏi làm rõ, sau đó tiếp tục. Một số nhà cung cấp khuyến nghị rõ ràng loại hình rõ ràng và cụ thể có cấu trúc này. [2]

Thay đổi nhỏ, thay đổi lớn. Bạn sẽ thấy.

Nhắc nhở AI so với tinh chỉnh so với chỉ chuyển đổi mô hình 🔁

Đôi khi bạn có thể cải thiện chất lượng bằng lời nhắc tốt hơn. Những lúc khác, cách nhanh nhất là chọn một mô hình khác hoặc thêm tinh chỉnh nhẹ cho miền của bạn. Hướng dẫn nhà cung cấp tốt sẽ giải thích khi nào nên nhắc nhở kỹ sư và khi nào nên thay đổi mô hình hoặc phương pháp tiếp cận. Tóm lại: sử dụng lời nhắc để định hình và đảm bảo tính nhất quán của nhiệm vụ, và cân nhắc tinh chỉnh cho kiểu miền hoặc đầu ra ổn định ở quy mô lớn. [4]

Ví dụ về lời nhắc theo tên miền 🎯

• Tiếp thị
  Bạn là một chuyên viên viết quảng cáo thương hiệu cao cấp. Hãy viết 5 dòng tiêu đề cho một email gửi đến những người làm việc tự do bận rộn, coi trọng việc tiết kiệm thời gian. Hãy viết ngắn gọn, súc tích, dưới 45 ký tự và tránh sử dụng dấu chấm than. Xuất ra dưới dạng bảng 2 cột: Tiêu đề, Lý do. Bao gồm 1 lựa chọn bất ngờ, phá vỡ quy tắc thông thường.

• Sản phẩm
  Bạn là một nhà quản lý sản phẩm. Hãy biến những ghi chú thô sơ này thành một bản mô tả vấn đề rõ ràng, những câu chuyện người dùng theo mô hình Cho-Khi-Thì, và một kế hoạch triển khai 5 bước. Hãy đánh dấu những giả định không rõ ràng.

• Hỗ trợ
  Hãy biến lời nhắn khó chịu của khách hàng thành một câu trả lời nhẹ nhàng, giải thích cách khắc phục và đặt ra kỳ vọng. Hãy đồng cảm, tránh đổ lỗi và kèm theo một liên kết hữu ích.

• Dữ liệu:
  Đầu tiên, hãy liệt kê các giả định thống kê trong phân tích. Sau đó, hãy phê bình chúng. Cuối cùng, hãy đề xuất một phương pháp an toàn hơn với một kế hoạch được đánh số và một ví dụ mã giả ngắn gọn.

• Tóm
  tắt hợp đồng này cho người không phải luật sư. Chỉ tóm tắt các điểm chính, không có tư vấn pháp lý. Hãy nêu rõ bất kỳ điều khoản bồi thường, chấm dứt hoặc quyền sở hữu trí tuệ nào bằng tiếng Anh dễ hiểu.

Đây là những mẫu bạn có thể tùy chỉnh, chứ không phải những quy tắc cứng nhắc. Tôi đoán điều đó hiển nhiên, nhưng vẫn vậy.

Bảng so sánh - Các tùy chọn nhắc nhở AI và điểm nổi bật của chúng 📊

Đúng là cái bàn hơi gồ ghề. Cuộc sống thực tế cũng vậy.

Những lỗi thường gặp khi nhắc nhở bằng AI và cách khắc phục 🧹

1. Câu hỏi mơ hồ:
   Nếu lời nhắc của bạn nghe có vẻ như một cái nhún vai, thì kết quả đầu ra cũng sẽ như vậy. Hãy thêm đối tượng, mục tiêu, độ dài và định dạng.

2. Không có ví dụ
   Khi bạn muốn một phong cách rất cụ thể, hãy đưa ra một ví dụ. Ngay cả một ví dụ nhỏ. [3]

3. Quá tải lời nhắc Lời
   nhắc dài dòng, không có cấu trúc sẽ làm rối mô hình. Hãy sử dụng các phần và dấu đầu dòng.

4. qua đánh giá Luôn
   kiểm tra các tuyên bố thực tế, thành kiến ​​và thiếu sót. Mời trích dẫn khi thích hợp. [2]

5. Bỏ qua vấn đề an toàn.
   Hãy cẩn thận với các hướng dẫn có thể đưa vào nội dung không đáng tin cậy. Tấn công chèn mã độc và các cuộc tấn công liên quan là những rủi ro thực sự khi duyệt hoặc truy cập từ các trang bên ngoài; hãy thiết kế các biện pháp phòng thủ và kiểm tra chúng. [5]

Đánh giá chất lượng nhanh chóng mà không cần phỏng đoán 📏

• Xác định thành công ngay từ đầu
  Độ chính xác, tính hoàn chỉnh, giọng điệu, tuân thủ định dạng và thời gian cho đến khi có thể sử dụng được.

• Sử dụng danh sách kiểm tra hoặc tiêu chí chấm điểm
  Yêu cầu mô hình tự chấm điểm theo các tiêu chí trước khi trả lại bài đánh giá cuối cùng.

• Xóa bỏ và so sánh
  Thay đổi từng phần tử nhắc nhở một lần và đo lường sự khác biệt.

• Hãy thử một mô hình hoặc nhiệt độ khác
  Đôi khi chiến thắng nhanh nhất là chuyển đổi mô hình hoặc điều chỉnh các thông số. [4]

• Theo dõi các kiểu lỗi:
  Ảo giác, phạm vi vượt quá, đối tượng không phù hợp. Viết các lời nhắc phản hồi để ngăn chặn rõ ràng những điều đó.

An toàn, đạo đức và minh bạch trong AI Prompting 🛡️

Việc nhắc nhở tốt bao gồm các ràng buộc giúp giảm thiểu rủi ro. Đối với các chủ đề nhạy cảm, hãy yêu cầu trích dẫn nguồn đáng tin cậy. Đối với bất kỳ vấn đề nào liên quan đến chính sách hoặc tuân thủ, hãy yêu cầu mô hình trích dẫn hoặc trì hoãn. Các hướng dẫn đã được thiết lập luôn khuyến khích các hướng dẫn rõ ràng, cụ thể, đầu ra có cấu trúc và tinh chỉnh lặp đi lặp lại như những mặc định an toàn hơn. [1]

Ngoài ra, khi tích hợp duyệt web hoặc nội dung bên ngoài, hãy coi các trang web không xác định là không đáng tin cậy. Nội dung ẩn hoặc nội dung đối nghịch có thể khiến mô hình đưa ra các tuyên bố sai lệch. Hãy xây dựng các lời nhắc và bài kiểm tra chống lại các thủ thuật đó, đồng thời duy trì sự tham gia của con người để đưa ra các câu trả lời có tính rủi ro cao. [5]

Danh sách kiểm tra bắt đầu nhanh để có lời nhắc AI mạnh mẽ ✅🧠

• Hãy nêu nhiệm vụ trong một câu.

• Thêm đối tượng, giọng điệu và ràng buộc.

• Bao gồm 1–3 ví dụ ngắn.

• Chỉ định định dạng hoặc lược đồ đầu ra.

• Hỏi về các bước trước, sau đó mới trả lời.

• Yêu cầu tự phê bình ngắn gọn và sửa lỗi.

• Nếu cần, hãy đặt câu hỏi để làm rõ vấn đề.

• Lặp lại dựa trên những khoảng trống bạn nhìn thấy… sau đó lưu lời nhắc chiến thắng.

Nơi để học thêm mà không bị chìm trong thuật ngữ chuyên ngành 🌊

Nguồn lực từ nhà cung cấp uy tín giúp loại bỏ những thông tin nhiễu. OpenAI và Microsoft duy trì các hướng dẫn gợi ý thực tế với các ví dụ và mẹo tình huống. Anthropic giải thích khi nào thì việc gợi ý là cần thiết và khi nào nên thử phương pháp khác. Hãy đọc lướt qua những tài liệu này khi bạn muốn có ý kiến ​​thứ hai, không chỉ là cảm nhận chủ quan. [1][2][3][4]

Quá dài, không đọc hết và suy nghĩ cuối cùng 🧡

Nhắc nhở bằng AI là cách bạn biến một cỗ máy thông minh nhưng thực tế thành một cộng tác viên hữu ích. Giao việc cho nó, chỉ ra khuôn mẫu, khóa định dạng và đặt ra một tiêu chuẩn chất lượng. Lặp lại một chút. Vậy là xong. Phần còn lại là luyện tập và trải nghiệm, với một chút bướng bỉnh. Đôi khi bạn sẽ suy nghĩ quá nhiều, đôi khi bạn sẽ chỉ định quá ít, và đôi khi bạn sẽ nghĩ ra một phép ẩn dụ kỳ lạ về đường bowling mà gần như đúng. Hãy tiếp tục. Sự khác biệt giữa kết quả trung bình và xuất sắc thường chỉ là một lời nhắc nhở tốt hơn.

Tài liệu tham khảo

1. OpenAI - Hướng dẫn kỹ thuật nhanh chóng: đọc thêm

2. Trung tâm trợ giúp OpenAI - Các phương pháp thực hành kỹ thuật tốt nhất cho ChatGPT: đọc thêm

3. Microsoft Learn - Kỹ thuật kỹ thuật nhanh chóng (Azure OpenAI): đọc thêm

4. Anthropic Docs - Tổng quan về kỹ thuật nhanh chóng: đọc thêm

5. OWASP GenAI - LLM01: Tiêm nhanh: đọc thêm

Tìm kiếm những công nghệ AI mới nhất tại Cửa hàng Trợ lý AI chính thức

Về chúng tôi