Prompt AI là yêu cầu hoặc mô tả công việc rõ ràng giúp công cụ AI tạo ra câu trả lời phù hợp và dễ sử dụng hơn. Bạn không cần tìm một “cụm từ bí mật” hay viết prompt dài nhất có thể. Hãy nêu nhiệm vụ, cung cấp bối cảnh ảnh hưởng đến kết quả và mô tả đầu ra hữu ích cần có.
Hướng dẫn này tập trung vào các nhiệm vụ hằng ngày như soạn email, tóm tắt cuộc họp, cải thiện báo cáo, giải thích chủ đề khó và sắp xếp thông tin. Bạn sẽ học cách biến yêu cầu mơ hồ thành prompt thực tế, cải thiện câu trả lời đầu tiên và kiểm tra kết quả trước khi sử dụng.
> Điểm chính
> 1. Prompt hữu ích nêu rõ nhiệm vụ, bối cảnh liên quan, đối tượng sử dụng và kết quả mong muốn.
> 2. Kết quả tốt hơn thường đến từ chỉ dẫn rõ ràng, ràng buộc thực tế, ví dụ phù hợp và cải thiện theo từng vòng-not từ độ dài không cần thiết.
> 3. Prompt rõ ràng có thể tăng mức độ phù hợp và khả năng sử dụng của câu trả lời, nhưng không bảo đảm câu trả lời chính xác.
Tóm tắt cốt lõi (Key Takeaways)
- Nêu nhiệm vụ rõ: Dùng động từ trực tiếp và mô tả kết quả cần nhận thay vì chỉ nêu một chủ đề chung chung.
- Thêm bối cảnh cần thiết: Cung cấp thông tin nền, tài liệu nguồn, vai trò hoặc giới hạn có ảnh hưởng đến cách AI thực hiện nhiệm vụ.
- Xác định đầu ra: Nêu đối tượng sử dụng, định dạng, giọng điệu, độ dài và các trường bắt buộc để câu trả lời dễ dùng hơn.
- Kiểm tra trước sử dụng: Xem câu trả lời là bản nháp, cải thiện prompt theo vấn đề phát hiện và đối chiếu các khẳng định quan trọng với nguồn đáng tin cậy.
Điều gì tạo nên một prompt AI hiệu quả?
Một prompt AI hiệu quả cho công cụ biết cần làm gì và cung cấp đủ thông tin liên quan để thực hiện nhiệm vụ theo cách bạn cần.
“Viết một email” còn bỏ ngỏ người nhận, mục đích, giọng điệu và độ dài. Một yêu cầu rõ hơn có thể là:
> Soạn một email ngắn gọn, chuyên nghiệp cho khách hàng, giải thích rằng đơn hàng của họ sẽ giao muộn hai ngày. Xin lỗi ngắn gọn, nêu ngày giao hàng mới và đề nghị họ liên hệ bộ phận hỗ trợ nếu ngày giao mới gây bất tiện. Giới hạn dưới 150 từ.
Prompt này xác định nhiệm vụ, đối tượng, tình huống, giọng điệu và độ dài. Rutgers University và Atlassian cũng nhấn mạnh vai trò của chỉ dẫn rõ ràng và bối cảnh liên quan.
Viết prompt là kỹ năng mô tả một yêu cầu rõ ràng. Prompt engineering (kỹ thuật thiết kế prompt) rộng hơn, chỉ việc thiết kế và cải thiện đầu vào để mô hình AI hoạt động đáng tin cậy hơn. Người mới không cần mã hay cú pháp đặc biệt; với nhiều nhiệm vụ thông thường, ngôn ngữ tự nhiên rõ ràng là đủ.
Tính cụ thể quan trọng hơn độ dài. Một prompt ngắn với đúng chi tiết cần thiết có thể hiệu quả hơn prompt dài chứa thông tin không liên quan hoặc chỉ dẫn mâu thuẫn.
Bắt đầu bằng nhiệm vụ bạn muốn AI hoàn thành
Hãy nêu hành động AI cần thực hiện và kết quả bạn muốn nhận được; một chủ đề không phải là một nhiệm vụ.
“Cập nhật dự án” chỉ nêu chủ đề. “Soạn bản cập nhật dự án gồm năm gạch đầu dòng cho trưởng bộ phận, sử dụng thông tin bên dưới” đã chỉ rõ hành động và sản phẩm đầu ra.
Bạn có thể xây dựng yêu cầu theo trình tự sau:
1. Nêu hành động. Dùng động từ trực tiếp như tóm tắt, so sánh, viết lại, phân loại, giải thích, trích xuất hoặc soạn thảo.
2. Nêu tài liệu hoặc chủ đề. Cho biết AI cần xử lý nội dung nào.
3. Mô tả kết quả. Nêu những gì đầu ra cần có hoặc công việc cần hỗ trợ.
4. Thêm yêu cầu quan trọng. Bao gồm đối tượng, định dạng, giọng điệu, độ dài hoặc giới hạn nếu chúng ảnh hưởng đến kết quả.
Ví dụ:
- Yếu: “Ghi chú cuộc họp.”
- Tốt hơn: “Tóm tắt những ghi chú cuộc họp này.”
- Cụ thể hơn: “Chuyển những ghi chú cuộc họp này thành bản tóm tắt hành động ngắn gọn, gồm các quyết định, người phụ trách, thời hạn và câu hỏi chưa được giải quyết.”
Phiên bản cuối giúp AI thực hiện công việc rõ ràng và giúp bạn đánh giá kết quả: câu trả lời có đủ quyết định, người phụ trách, thời hạn và câu hỏi còn bỏ ngỏ không?
Chỉ thêm bối cảnh AI cần
Chỉ thêm bối cảnh làm thay đổi cách AI nên hoàn thành nhiệm vụ; thông tin thừa có thể che khuất yêu cầu chính hoặc tạo mâu thuẫn.
Bối cảnh có thể gồm mục đích, thông tin nền, tài liệu nguồn, tình huống hiện tại, định nghĩa hoặc giới hạn. Một cách tổ chức thực tế là:
1. Nêu nhiệm vụ.
2. Cung cấp thông tin nền hoặc tài liệu nguồn liên quan.
3. Giải thích các thuật ngữ, vai trò hoặc giả định cần được hiểu đúng.
4. Loại bỏ chi tiết không ảnh hưởng đến câu trả lời.
Với bản tóm tắt cuộc họp, bối cảnh hữu ích có thể gồm mục đích cuộc họp, vai trò người tham gia, ghi chú và đối tượng đọc. Những trao đổi riêng không liên quan đến quyết định thường nên được loại bỏ.
Cách sắp xếp này đôi khi được gọi là context engineering (kỹ thuật tổ chức bối cảnh). Khái niệm này không đòi hỏi hệ thống kỹ thuật; nó chỉ việc tổ chức chỉ dẫn, tài liệu nguồn và thông tin hỗ trợ để AI sử dụng cho nhiệm vụ.
Hướng dẫn của Atlassian khuyến nghị chỉ dẫn rõ ràng và chi tiết. Cách áp dụng cho người mới là cung cấp đủ thông tin làm thay đổi câu trả lời, nhưng không đưa tài liệu không liên quan vào prompt.
Khi dùng tài liệu công việc, thông tin khách hàng, hợp đồng, mã nguồn riêng tư hoặc dữ liệu cá nhân, hãy tuân thủ quy định của tổ chức và điều khoản quyền riêng tư hiện hành của công cụ AI. Việc nhà cung cấp sử dụng prompt để huấn luyện khác với việc lưu giữ hoặc ghi nhật ký tương tác. Đừng mặc định rằng một trong hai việc này không xảy ra nếu chưa kiểm tra chính sách áp dụng.
Cho AI biết đầu ra dành cho ai
Hãy xác định ai sẽ đọc hoặc sử dụng kết quả, vì đối tượng quyết định từ vựng, độ sâu, giọng điệu, ví dụ và lượng thông tin nền cần giải thích.
Cùng một chủ đề có thể cần cách trình bày khác nhau cho:
- Nhân viên mới cần thông tin nền bằng ngôn ngữ dễ hiểu.
- Quản lý cần bản tóm tắt ngắn để ra quyết định.
- Khách hàng cần lời giải thích rõ ràng, không có thuật ngữ nội bộ.
- Chuyên gia cần thuật ngữ chính xác và thông tin hỗ trợ chi tiết.
- Học sinh hoặc sinh viên cần lời giải thích phù hợp với trình độ.
Ví dụ:
> Giải thích quy trình báo cáo mới cho một nhân viên mới chưa từng sử dụng hệ thống. Dùng ngôn ngữ dễ hiểu và đưa ra ba bước thực tế.
> Chuẩn bị bản tóm tắt để trưởng bộ phận vận hành ra quyết định. Tóm tắt quy trình báo cáo, tác động chính đến khối lượng công việc hằng tuần và hai rủi ro triển khai, trong tối đa 250 từ.
Hai prompt cùng đề cập một chủ đề nhưng phục vụ mục đích khác nhau. Hướng dẫn viết prompt của Rutgers University khuyến nghị xác định đối tượng hoặc trường hợp sử dụng để điều chỉnh câu trả lời.
Xác định định dạng, giọng điệu và độ dài cần thiết
Hãy mô tả hình thức câu trả lời khi bạn cần sử dụng trực tiếp hoặc xem xét nhanh.
| Yêu cầu | Ví dụ chỉ dẫn | Hữu ích khi |
|---|---|---|
| Định dạng | “Trả về một bảng gồm các cột nhiệm vụ, người phụ trách và thời hạn.” | Cần quét nhanh hoặc so sánh thông tin |
| Giọng điệu | “Dùng giọng điệu bình tĩnh, chuyên nghiệp.” | Phong cách giao tiếp có ý nghĩa |
| Độ dài | “Giới hạn bản tóm tắt dưới 200 từ.” | Đầu ra bị giới hạn về không gian hoặc thời gian |
| Cấu trúc | “Dùng phần mở đầu ngắn, sau đó là ba gạch đầu dòng.” | Cần bố cục có thể dự đoán |
| Trình độ đọc hiểu | “Giải thích cho người mới mà không dùng thuật ngữ kỹ thuật.” | Người đọc có ít kiến thức về chủ đề |
| Ngôn ngữ | “Viết bằng tiếng Anh và giữ nguyên chính xác tên sản phẩm.” | Đầu ra phải tuân theo quy tắc về ngôn ngữ hoặc tên gọi |
Một bản tóm tắt cuộc họp có thể ở dạng gạch đầu dòng, bảng hành động hoặc email:
- Tóm tắt dạng gạch đầu dòng: phù hợp với cập nhật nhanh.
- Bảng hành động: phù hợp để theo dõi người phụ trách và thời hạn.
- Bản nháp email: phù hợp khi kết quả sẽ được gửi cho một đối tượng cụ thể.
Các thông số nên phục vụ nhiệm vụ. Quá nhiều quy tắc tùy ý có thể khiến prompt khó tuân thủ hơn. Giới hạn số từ kiểm soát độ dài nhưng không bảo đảm chất lượng hoặc độ chính xác. Rutgers University khuyến nghị nêu độ dài, định dạng, phong cách và giọng điệu khi những yếu tố này có ý nghĩa.
Dùng các ràng buộc để xác định AI nên và không nên làm gì
Ràng buộc thu hẹp phạm vi nhiệm vụ và giúp câu trả lời không đi chệch hướng.
Các ràng buộc nên làm rõ:
1. Phạm vi: “Tập trung vào ba quyết định được đưa ra trong cuộc họp.”
2. Nguồn: “Chỉ sử dụng những ghi chú được cung cấp bên dưới.”
3. Trường bắt buộc: “Bao gồm quyết định, người phụ trách, thời hạn và bằng chứng từ ghi chú.”
4. Nội dung loại trừ: “Không tự tạo thời hạn hoặc thêm khuyến nghị.”
5. Cách xử lý sự không chắc chắn: “Đánh dấu thông tin còn thiếu hoặc chưa rõ thay vì đoán.”
6. Tiêu chí đạt yêu cầu: “Kết quả cần giúp quản lý nhìn thấy các hành động tiếp theo trong chưa đầy một phút.”
Ví dụ:
> Xác định ba phát hiện được tài liệu nguồn hỗ trợ. Tách các sự kiện đã xác nhận khỏi các khuyến nghị. Không suy diễn những số liệu không có trong tài liệu. Nếu bằng chứng chưa đủ, đánh dấu điểm đó là chưa được giải quyết.
Ràng buộc nên làm rõ nhiệm vụ, không tạo ra yêu cầu mâu thuẫn. “Hãy toàn diện” và “chỉ dùng 50 từ” có thể khó đáp ứng đồng thời.
Đưa ví dụ khi giọng điệu hoặc cấu trúc có ý nghĩa
Hãy đưa một hoặc vài ví dụ khi cần AI tuân theo giọng điệu, cấu trúc, nhãn hoặc kiểu phân loại cụ thể.
Kỹ thuật này thường được gọi là few-shot prompting (prompt có ví dụ mẫu). Ví dụ cho mô hình thấy kiểu câu trả lời mong muốn rõ hơn mô tả trừu tượng:
> Ví dụ 1
> Khách hàng: “Tôi không thể truy cập hóa đơn.”
> Câu trả lời: “Rất tiếc vì bạn đang gặp khó khăn khi truy cập hóa đơn. Vui lòng xác nhận địa chỉ email trong tài khoản để chúng tôi hỗ trợ tìm hóa đơn.”
>
> Ví dụ 2
> Khách hàng: “Tôi có thể thay đổi địa chỉ giao hàng không?”
> Câu trả lời: “Chúng tôi có thể kiểm tra xem địa chỉ còn thay đổi được không. Vui lòng gửi mã đơn hàng và địa chỉ mới, không chia sẻ thông tin thanh toán.”
>
> Bây giờ hãy soạn câu trả lời cho tin nhắn sau: “Tôi không tìm thấy gói hàng.” Dùng cùng giọng điệu bình tĩnh và cấu trúc gồm hai phần: ghi nhận vấn đề, sau đó yêu cầu thông tin cần thiết tiếp theo.
Hướng dẫn của Articulate về prompt AI hiệu quả mô tả ví dụ là một cách giúp mô hình tuân theo giọng điệu và cấu trúc mong muốn. Hãy dùng ví dụ đại diện và nhất quán. Nếu ví dụ chứa thông tin nhạy cảm, hãy thay bằng dữ liệu hư cấu an toàn, trừ khi chính sách nơi làm việc cho phép sử dụng thông tin đó.
Chia yêu cầu phức tạp thành các bước nhỏ hơn
Hãy tách nhiệm vụ phức tạp khi một yêu cầu lớn tạo ra câu trả lời sơ sài, thiếu sót hoặc thiếu tổ chức.
Một trình tự thực tế là:
1. Thu thập hoặc trích xuất: Xác định các sự kiện liên quan từ tài liệu nguồn.
2. Tổ chức: Nhóm sự kiện theo chủ đề, vấn đề hoặc danh mục.
3. Lập kế hoạch: Tạo dàn ý hoặc cấu trúc đề xuất.
4. Soạn thảo: Tạo tài liệu hoặc lời giải thích được yêu cầu.
5. Rà soát: Đối chiếu bản nháp với nguồn và các yêu cầu.
Thay vì yêu cầu AI viết toàn bộ báo cáo kinh doanh trong một lần, hãy yêu cầu AI xác định sự kiện chính, nhóm các phát hiện, tạo dàn ý, soạn báo cáo và liệt kê những khẳng định cần kiểm chứng. Cách này tạo ra các điểm kiểm tra và giúp xác định vấn đề nằm ở nguồn, cách nhóm phát hiện, dàn ý hay khẳng định cụ thể. Rutgers University khuyến nghị chia nhiệm vụ phức tạp thành các nhiệm vụ nhỏ hơn để tạo ra câu trả lời tập trung hơn.
Chia nhiệm vụ thành các bước không bảo đảm kết quả chính xác; nó chỉ giúp công việc dễ kiểm tra và điều chỉnh hơn.
Dùng cấu trúc prompt đơn giản cho nhiệm vụ hằng ngày
Bạn có thể dùng tám thành phần sau như danh sách kiểm tra, không phải công thức bắt buộc:
1. Nhiệm vụ: AI cần làm gì?
2. Bối cảnh: AI cần thông tin nền hoặc tài liệu nguồn nào?
3. Đối tượng: Ai sẽ đọc hoặc sử dụng kết quả?
4. Đầu ra: Câu trả lời cần có nội dung gì?
5. Giọng điệu và định dạng: Câu trả lời nên được viết hoặc sắp xếp thế nào?
6. Ràng buộc: Giới hạn, nội dung loại trừ hoặc quy tắc nguồn nào được áp dụng?
7. Ví dụ: Ví dụ có làm rõ phong cách hoặc cấu trúc không?
8. Tiêu chí đạt yêu cầu: Bạn sẽ đánh giá câu trả lời hữu ích bằng cách nào?
Một yêu cầu viết lại đơn giản có thể chỉ cần nhiệm vụ, văn bản, giọng điệu và độ dài. Báo cáo dựa trên nhiều tài liệu có thể cần cả tám phần.
Ví dụ hoàn chỉnh:
> Nhiệm vụ: Chuyển những ghi chú cuộc họp bên dưới thành bản tóm tắt hành động.
> Bối cảnh: Cuộc họp đề cập đến việc triển khai chương trình đào tạo nội bộ. Chỉ sử dụng những ghi chú được cung cấp.
> Đối tượng: Trưởng các bộ phận cần theo dõi công việc với đội ngũ của mình.
> Đầu ra: Trả về một bảng gồm các cột hành động, người phụ trách, thời hạn và ghi chú hỗ trợ. Thêm một danh sách riêng về các câu hỏi chưa được giải quyết.
> Giọng điệu và định dạng: Dùng ngôn ngữ ngắn gọn, chuyên nghiệp. Không viết phần mở đầu.
> Ràng buộc: Không tự tạo người phụ trách hoặc thời hạn. Đánh dấu thông tin còn thiếu là “chưa nêu.”
> Tiêu chí đạt yêu cầu: Quản lý có thể nhanh chóng xác định hành động tiếp theo của mình.
Cấu trúc này phù hợp với việc viết email, học tập, phân tích và soạn tài liệu mà không cần cú pháp kỹ thuật.
Cải thiện prompt yếu theo từng bước
Cách cải thiện prompt hiệu quả là thêm thông tin theo từng giai đoạn và xem mỗi thay đổi tác động thế nào đến kết quả.
Giai đoạn 1: Bắt đầu với yêu cầu mơ hồ
> Làm cho báo cáo này tốt hơn.
Yêu cầu này không giải thích “tốt hơn” là sửa ngữ pháp, rút ngắn, cải thiện lập luận, điều chỉnh cho đối tượng cụ thể hay kiểm tra khẳng định chưa có căn cứ.
Giai đoạn 2: Thêm nhiệm vụ và bối cảnh
> Biên tập báo cáo vận hành theo quý này để câu chữ rõ ràng hơn. Giữ nguyên các sự kiện và số liệu ban đầu. Báo cáo dành cho trưởng các bộ phận.
AI đã biết mục đích biên tập, đối tượng đọc và giới hạn phải giữ nguyên sự kiện, số liệu.
Giai đoạn 3: Thêm yêu cầu đầu ra và tiêu chí đạt yêu cầu
> Biên tập báo cáo vận hành theo quý này cho trưởng các bộ phận. Giữ nguyên mọi sự kiện và số liệu ban đầu. Cải thiện độ rõ ràng, loại bỏ lặp ý và đánh dấu những khẳng định chưa rõ hoặc chưa có căn cứ. Trả về báo cáo đã chỉnh sửa, sau đó là danh sách ngắn các thay đổi đáng kể. Dùng ngôn ngữ ngắn gọn, chuyên nghiệp và giữ nguyên các tiêu đề mục hiện có. Không thêm dữ liệu hoặc khuyến nghị mới.
Phiên bản cuối dài hơn vì chứa thông tin hữu ích, không phải vì độ dài tự cải thiện prompt.
Nếu báo cáo chứa thông tin kinh doanh mật, hãy sử dụng công cụ được phê duyệt và tuân thủ chính sách nơi làm việc. Không đưa mật khẩu, API key, thông tin cá nhân không cần thiết hoặc tài liệu bị hạn chế vào prompt.
Rà soát câu trả lời đầu tiên và cải thiện prompt
Hãy xem câu trả lời đầu tiên là bản nháp cần kiểm tra, rồi thay đổi chỉ dẫn theo vấn đề cụ thể bạn phát hiện.
Vòng lặp cải thiện gồm:
1. Xác định vấn đề. Câu trả lời quá dài, quá chung chung, tổ chức kém hay thiếu bằng chứng?
2. Nêu điều chỉnh. Nói chính xác cần thay đổi gì.
3. Thêm bối cảnh hoặc ràng buộc còn thiếu. Cung cấp thông tin ảnh hưởng đến kết quả.
4. Yêu cầu đầu ra đã sửa. Nêu rõ cần sửa toàn bộ hay chỉ một phần.
5. Đối chiếu với nhiệm vụ ban đầu. Kiểm tra câu trả lời mới có đáp ứng yêu cầu không.
Ví dụ:
> Giữ lại ba quyết định đã được xác nhận. Loại bỏ thông tin nền lặp lại. Tách các hành động đã xác nhận khỏi những câu hỏi chưa được giải quyết. Chỉ nêu người phụ trách và thời hạn khi chúng xuất hiện trong ghi chú. Trả về kết quả thành hai phần ngắn: “Hành động” và “Câu hỏi còn bỏ ngỏ”.
Các yêu cầu tiếp theo khác có thể là:
- “Rút gọn thành năm gạch đầu dòng nhưng không bỏ ngày tháng hoặc người phụ trách.”
- “Dùng ngôn ngữ dễ hiểu cho người mới biết về chủ đề này.”
- “Tách thông tin được nêu trong nguồn khỏi các khuyến nghị của bạn.”
- “Giải thích phần nào của câu trả lời phụ thuộc vào các giả định.”
Hướng dẫn của Rutgers University khuyến nghị đặt câu hỏi tiếp theo và thử cách diễn đạt khác khi câu trả lời đầu tiên chưa đạt yêu cầu.
Kiểm tra đầu ra của AI trước khi sử dụng
Prompt rõ ràng có thể cải thiện mức độ phù hợp nhưng không bảo đảm độ chính xác; AI vẫn có thể tạo ngày tháng, tên, phép tính, trích dẫn hoặc cách diễn giải sai.
Quy trình kiểm chứng nên phù hợp với mức độ rủi ro:
1. Đối chiếu khẳng định quan trọng với nguồn đáng tin cậy. Sử dụng tài liệu gốc, hồ sơ chính thức hoặc tài liệu tham khảo đáng tin cậy.
2. Kiểm tra chi tiết cụ thể. Xác minh tên, ngày tháng, số liệu, công thức, thời hạn và câu trích dẫn.
3. Kiểm tra giới hạn nguồn. Xác nhận câu trả lời không thêm thông tin ngoài tài liệu khi prompt cấm việc đó.
4. Kiểm tra định dạng. Bảo đảm các trường, phần và nội dung loại trừ bắt buộc đã được tuân thủ.
5. Dùng phán đoán của con người. Đánh giá đầu ra có phù hợp với đối tượng và mục đích không.
6. Đánh giá chuyên môn khi cần. Với quyết định pháp lý, y tế, tài chính, nhân sự, an ninh hoặc quyết định có hậu quả đáng kể, hãy dùng quy trình đánh giá phù hợp của chuyên gia hoặc tổ chức.
Với bản cập nhật công việc, hãy đối chiếu ngày tháng và số liệu với bảng tính gốc hoặc biên bản trước khi chia sẻ. Với nhiệm vụ học tập, hãy kiểm tra lời giải thích và trích dẫn bằng tài liệu khóa học hoặc nguồn tham khảo đáng tin cậy.
Đây là AI verification (kiểm chứng AI): đối chiếu đầu ra với bằng chứng đáng tin cậy và yêu cầu của nhiệm vụ. Articulate khuyến nghị kiểm tra thực tế nội dung do AI tạo ra bằng các nguồn đáng tin cậy. Một câu trả lời trôi chảy không đồng nghĩa với câu trả lời đã được kiểm chứng.
Những lỗi viết prompt phổ biến cần tránh
Các lỗi dưới đây thường làm câu trả lời kém hữu ích hơn:
– Nhiệm vụ mơ hồ: “Hãy nói cho tôi về marketing.”
Tốt hơn: “Giải thích ba chiến lược giữ chân khách hàng cho một nhà bán lẻ trực tuyến nhỏ, kèm một ví dụ thực tế cho mỗi chiến lược.”
– Thiếu đối tượng: “Giải thích chính sách này.”
Tốt hơn: “Giải thích chính sách này cho nhân viên mới bằng ngôn ngữ dễ hiểu và một ví dụ ngắn.”
– Yêu cầu mâu thuẫn: “Đưa ra phân tích đầy đủ trong 50 từ.”
Tốt hơn: Chọn độ ngắn gọn hoặc phạm vi bao quát là ưu tiên chính rồi đặt giới hạn thực tế.
– Thông tin nền không liên quan: Đưa toàn bộ một cuộc trò chuyện dài vào prompt dù chỉ hai sự kiện ảnh hưởng đến kết quả.
Tốt hơn: Chỉ đưa thông tin nguồn làm thay đổi nhiệm vụ.
– Quá nhiều mục tiêu không liên quan: Yêu cầu AI phân tích dữ liệu, viết báo cáo, tạo kế hoạch đào tạo và soạn email trong cùng một lần.
Tốt hơn: Chia công việc thành các giai đoạn hoặc nêu rõ từng sản phẩm đầu ra.
– Giả định không có căn cứ: Yêu cầu AI coi một khẳng định chưa được xác minh là sự thật.
Tốt hơn: Yêu cầu AI phân biệt thông tin đã xác nhận với giả định.
– Quá phụ thuộc vào persona: “Hãy đóng vai luật sư giỏi nhất thế giới” không cung cấp chuyên môn pháp lý thực tế hoặc dữ kiện của tình huống.
Tốt hơn: Nêu đối tượng, nhiệm vụ, khu vực pháp lý hoặc chính sách liên quan khi phù hợp và mức độ thận trọng cần thiết.
Prompt dài hơn không tự động tốt hơn. Chỉ dẫn rõ ràng và thông tin liên quan hữu ích hơn cách diễn đạt hoa mỹ hoặc mô tả vai trò không cần thiết.
Danh sách kiểm tra thực tế cho prompt tiếp theo
Trước khi gửi prompt, hãy kiểm tra:
- Nhiệm vụ đã được nêu thành một hành động rõ ràng chưa?
- Bối cảnh ảnh hưởng đến câu trả lời đã đầy đủ chưa?
- Đối tượng hoặc trường hợp sử dụng đã rõ chưa?
- Định dạng đầu ra mong muốn đã được mô tả chưa?
- Yêu cầu về giọng điệu và độ dài có hữu ích, thực tế không?
- Giới hạn, nội dung loại trừ hoặc quy tắc nguồn đã được nêu khi cần chưa?
- Một hoặc hai ví dụ có giúp làm rõ cấu trúc hoặc giọng điệu không?
- Công việc phức tạp đã được chia thành các bước có thể quản lý chưa?
- Bạn sẽ kiểm tra câu trả lời trước khi sử dụng bằng cách nào?
Ví dụ hoàn chỉnh:
> Soạn một email chuyên nghiệp cho nhà cung cấp về lô hàng bị chậm. Sử dụng các chi tiết đã xác nhận bên dưới, nêu ngày giao hàng mới, yêu cầu giải thích và đề nghị kế hoạch khắc phục. Giới hạn email dưới 180 từ. Không tự tạo nguyên nhân hoặc cam kết. Viết cho một đối tác kinh doanh đã biết thông tin đơn hàng.
Viết prompt tốt hơn là giao tiếp rõ ràng hơn với công cụ AI. Cách này có thể tạo ra câu trả lời phù hợp, tập trung và dễ sử dụng hơn, nhưng phán đoán của con người vẫn quyết định liệu đầu ra có chính xác và phù hợp hay không.