Mẫu prompt AI: Cách tạo và sử dụng

Mẫu prompt AI là cấu trúc chỉ dẫn có thể dùng lại cho các nhiệm vụ tương tự. Bạn chỉ cần thay đổi những chi tiết như chủ đề, đối tượng đọc và định dạng đầu ra thay vì viết yêu cầu mới từ đầu.

Nếu thường xuyên yêu cầu AI tóm tắt cuộc họp, soạn bản cập nhật hoặc giải thích tài liệu, mẫu prompt giúp chuẩn hóa phần hướng dẫn. Đây chỉ là điểm khởi đầu, không bảo đảm câu trả lời chính xác hoặc phù hợp.

Nội dung chính

• Mẫu prompt AI là gì: Một prompt có thể tái dùng, trong đó bạn thay đổi một số chi tiết cho từng nhiệm vụ.
• Cách hoạt động: Mẫu sắp xếp nhiệm vụ, ngữ cảnh, đối tượng đọc, định dạng và các giới hạn; placeholder cho biết chi tiết nào cần cung cấp.
• Vì sao cần quan tâm: Mẫu cần được điều chỉnh theo tình huống và đầu ra quan trọng phải được kiểm tra. Prompt rõ ràng có thể định hướng câu trả lời, nhưng không bảo đảm tính chính xác.

Mẫu prompt AI là gì?

Mẫu prompt AI là cấu trúc có thể tái dùng để hướng dẫn hệ thống AI thực hiện một loại nhiệm vụ. Bạn giữ lại những phần ổn định và thay thế các trường thay đổi theo từng lần sử dụng. (Promptessor)

Ví dụ, thay vì viết yêu cầu mới vào mỗi thứ Sáu để cập nhật dự án, bạn có thể dùng một cấu trúc gồm tên dự án, tiến độ, rủi ro, bước tiếp theo và đối tượng nhận thông tin. Chi tiết dự án thay đổi, còn cấu trúc yêu cầu vẫn được giữ lại.

Mẫu prompt giảm phần thiết lập lặp lại nhưng không tự động hóa hoàn toàn nhiệm vụ. Bạn vẫn phải cung cấp thông tin liên quan và đánh giá xem câu trả lời có phù hợp để sử dụng hay không.

Mẫu prompt, prompt dùng một lần và ví dụ prompt khác nhau thế nào?

Ba thuật ngữ này chỉ ba dạng khác nhau: prompt dùng một lần dành cho một yêu cầu cụ thể, ví dụ prompt minh họa cách diễn đạt hoàn chỉnh, còn mẫu prompt được thiết kế để điều chỉnh cho nhiều tình huống tương tự. (Promptessor)

Ví dụ prompt giúp minh họa cách mẫu hoạt động nhưng không nhất thiết có thể tái dùng. Để biến ví dụ thành mẫu, hãy xác định các chi tiết sẽ thay đổi và chuyển chúng thành những trường rõ ràng.

Các thành phần cốt lõi của một mẫu prompt AI có thể tái dùng

Một mẫu hữu ích cần nêu đủ thông tin để AI thực hiện nhiệm vụ, thường gồm nhiệm vụ, đối tượng đọc, ngữ cảnh, giọng điệu, định dạng, giới hạn và tiêu chí thành công. Không phải nhiệm vụ nào cũng cần tất cả các trường này. (Promptessor)

Bạn có thể xây dựng mẫu theo từng phần, chẳng hạn mẫu chuyển ghi chú cuộc họp thành bản tóm tắt hành động:

1. Nhiệm vụ: Nêu rõ AI cần làm gì, chẳng hạn “Chuyển các ghi chú cuộc họp này thành bản tóm tắt hành động.”
2. Ngữ cảnh: Cung cấp thông tin nền liên quan như tên dự án hoặc mục đích cuộc họp.
3. Đối tượng đọc: Cho biết ai sẽ đọc kết quả, chẳng hạn nhóm dự án hoặc quản lý cấp cao.
4. Giọng điệu: Chỉ định phong cách khi cần, chẳng hạn ngắn gọn và trung lập.
5. Định dạng: Yêu cầu hình thức phù hợp, chẳng hạn bảng gồm hành động, người phụ trách và hạn hoàn thành.
6. Giới hạn: Nêu các quy tắc như “Chỉ sử dụng các ghi chú được cung cấp” hoặc “Đánh dấu người phụ trách còn thiếu là chưa xác định.”
7. Tiêu chí thành công: Mô tả kết quả cần đạt, chẳng hạn giúp dễ theo dõi các bước tiếp theo.

Trường vai trò chỉ cần thiết khi nó giúp thiết lập góc nhìn phù hợp. Một nhiệm vụ rõ ràng và thông tin liên quan thường quan trọng hơn việc thêm nhãn vai trò.

Placeholder giúp mẫu prompt có thể tái dùng như thế nào?

Placeholder là trường được đánh dấu, thường bằng dấu ngoặc nhọn hoặc ngoặc vuông, cho biết thông tin nào cần được cung cấp. Ví dụ, {đối tượng đọc}, {kỳ báo cáo} và {ghi chú nguồn} phải được thay thế trước khi gửi yêu cầu.

Ví dụ mẫu tóm tắt báo cáo:

> Tóm tắt {tài liệu nguồn} cho {đối tượng đọc}. Bao quát kỳ báo cáo {khoảng thời gian}. Giới hạn bản tóm tắt ở {độ dài}. Tách các sự kiện đã xác nhận khỏi những câu hỏi còn bỏ ngỏ. Nếu thiếu một chi tiết bắt buộc, hãy viết “[CẦN XEM LẠI]” thay vì đoán.

Trước khi sử dụng, hãy thay các trường bằng tài liệu nguồn, đối tượng đọc, khoảng thời gian và độ dài thực tế. Nếu chưa biết một chi tiết, dấu hiệu rõ ràng giúp người dùng nhận ra khoảng trống để xử lý. Zapier mô tả placeholder như một cách làm cho các chi tiết chưa biết dễ được phát hiện và kiểm tra hơn, thay vì để câu trả lời tự điền thông tin có vẻ hợp lý. (Zapier)

Placeholder không bảo đảm AI xử lý chính xác mọi chi tiết còn thiếu. Chúng chỉ làm rõ thông tin chưa được cung cấp; bạn vẫn cần kiểm tra các giả định và trường chưa được giải quyết.

Mẫu prompt AI phổ quát cho người mới bắt đầu

Mẫu dưới đây cung cấp cấu trúc ngắn gọn cho hầu hết nhiệm vụ; hãy bỏ những trường không hữu ích:

> Nhiệm vụ: {AI cần làm gì?}
> Ngữ cảnh: {AI cần thông tin nào?}
> Đối tượng đọc: {Kết quả dành cho ai?}
> Kết quả mong muốn: {Kết quả cần giúp người đọc làm hoặc hiểu điều gì?}
> Định dạng: {Câu trả lời nên được sắp xếp như thế nào?}
> Giới hạn: {Cần bao gồm, tránh hoặc giới hạn điều gì?}
> Thông tin còn thiếu: Nếu chưa cung cấp một thông tin quan trọng, hãy xác định thông tin đó thay vì đoán.

Ví dụ điền mẫu để soạn bản cập nhật dự án nội bộ:

> Nhiệm vụ: Soạn bản cập nhật dự án.
> Ngữ cảnh: Sử dụng các ghi chú bên dưới cho kỳ báo cáo hiện tại.
> Đối tượng đọc: Nhóm dự án.
> Kết quả mong muốn: Giúp người đọc dễ hiểu tiến độ, rủi ro và các bước tiếp theo.
> Định dạng: Sử dụng ba tiêu đề: Tiến độ, Rủi ro và Bước tiếp theo.
> Giới hạn: Viết ngắn gọn và không thêm sự kiện không có trong ghi chú.
> Thông tin còn thiếu: Đánh dấu người phụ trách hoặc ngày tháng còn thiếu là “[CẦN XEM LẠI]”.

Cấu trúc này gồm các trường thường có trong mẫu prompt như nhiệm vụ, đối tượng đọc, ngữ cảnh, giọng điệu, định dạng, giới hạn và tiêu chí của kết quả hữu ích. (Promptessor) Hãy xem đây là cấu trúc có thể điều chỉnh, không phải kịch bản cố định.

Cách điều chỉnh mẫu prompt cho một nhiệm vụ cụ thể

Hãy điều chỉnh các trường quyết định AI phải làm gì trước mỗi lần sử dụng, đặc biệt là chủ đề, đối tượng đọc, mục tiêu, giọng điệu, định dạng, giới hạn và khi phù hợp là công cụ hoặc model. (Promptessor)

1. Xác định nhiệm vụ và chủ đề. Thay {nhiệm vụ} bằng yêu cầu cụ thể như “tóm tắt các ghi chú cuộc họp này”.
2. Thêm ngữ cảnh và tài liệu nguồn phù hợp. Cung cấp ghi chú, bản nháp hoặc tài liệu mà câu trả lời cần dựa vào.
3. Nêu rõ đối tượng đọc và mục tiêu. Bản tóm tắt cho đồng nghiệp có thể cần mức độ chi tiết khác bản dành cho quản lý.
4. Chọn định dạng và giới hạn. Yêu cầu bảng, danh sách gạch đầu dòng hoặc bản nháp ngắn, đồng thời nêu các giới hạn liên quan.
5. Kiểm tra chỉ dẫn về thông tin còn thiếu. Quyết định cách AI đánh dấu những chi tiết không tìm thấy trong tài liệu.

Một cấu trúc có thể hỗ trợ nhiều yêu cầu. Email cần người nhận và giọng điệu; bản tóm tắt cuộc họp cần ghi chú nguồn và các trường hành động; phần giải thích bài học cần trình độ của người học và cách kiểm tra mức độ hiểu bài. Giữ lại chỉ dẫn ổn định, thay các trường phụ thuộc vào nhiệm vụ.

Những mẫu prompt hữu ích cho công việc hằng ngày

Mẫu prompt phù hợp với các công việc lặp lại như cập nhật trạng thái, tóm tắt ngắn và trả lời khách hàng, nhất là khi bối cảnh tương tự nhưng chi tiết thay đổi. (Zapier) Hãy cung cấp tài liệu nguồn thay vì yêu cầu AI tự lấp khoảng trống.

Trả lời khách hàng

> Soạn thư trả lời {giọng điệu} cho khách hàng đang gặp {vấn đề}. Sử dụng chính sách hoặc thông tin nguồn sau: {chính sách liên quan}. Đề xuất bước tiếp theo này: {bước tiếp theo}. Không hứa hẹn điều gì vượt quá thông tin được cung cấp. Nếu thiếu chi tiết, hãy đánh dấu để xem xét.

Cập nhật trạng thái hằng tuần

> Chuyển các ghi chú này thành bản cập nhật trạng thái cho {đối tượng đọc}. Kỳ báo cáo: {các ngày}. Sắp xếp theo các mục Tiến độ, Rủi ro và Bước tiếp theo. Chỉ sử dụng các ghi chú được cung cấp. Đánh dấu người phụ trách hoặc thời hạn còn thiếu là “[CẦN XEM LẠI]”.

Danh sách hành động sau cuộc họp

> Trích xuất các quyết định và hạng mục hành động từ những ghi chú cuộc họp này. Trình bày mỗi hành động cùng người phụ trách và hạn hoàn thành. Nếu ghi chú không nêu người phụ trách hoặc ngày tháng, đánh dấu trường đó là “Chưa được nêu”. Không tự suy đoán.

Tóm tắt tài liệu

> Tóm tắt văn bản dưới đây cho {đối tượng đọc}. Tập trung vào {câu hỏi hoặc chủ đề}. Sử dụng {định dạng và độ dài}. Tách thông tin được nêu trong văn bản khỏi những câu hỏi mà văn bản không trả lời.

Giải thích báo cáo hoặc bảng tính

> Giải thích {dữ liệu báo cáo hoặc bảng tính được cung cấp} cho {đối tượng đọc}. Tập trung vào {câu hỏi cụ thể}. Mô tả những xu hướng có thể được chứng minh từ tài liệu được cung cấp và xác định những điều không thể kết luận. Không tự tạo các con số còn thiếu.

Đây là các cấu trúc khởi đầu, không phải câu trả lời có sẵn. Hãy thay mọi trường, cung cấp tài liệu liên quan và kiểm tra mức độ tuân thủ của đầu ra.

Mẫu prompt cho việc học, nghiên cứu và sáng tạo

Mẫu prompt có thể hỗ trợ việc học, nghiên cứu, lập kế hoạch và công việc sáng tạo bằng cách chuẩn hóa yêu cầu nhưng vẫn để người dùng điều chỉnh bối cảnh. Ví dụ:

> Giải thích {khái niệm} cho người học ở trình độ {trình độ}. Bắt đầu bằng phần giải thích bằng ngôn ngữ đơn giản, sau đó đưa ra một ví dụ thực tế. Liệt kê ba câu hỏi tôi có thể dùng để kiểm tra mức độ hiểu bài và xác định những hiểu lầm phổ biến. Nếu tài liệu được cung cấp không đủ để chứng minh một nhận định, hãy nói rõ điều đó.

Trong nghiên cứu, mẫu prompt có thể yêu cầu AI sắp xếp các nguồn được cung cấp quanh một câu hỏi, phân biệt nội dung của từng nguồn và đánh dấu những điểm chưa có lời giải. Mẫu không thay thế việc kiểm tra nguồn gốc hoặc đánh giá độ tin cậy của nguồn.

Khi lập kế hoạch, hãy thay {mục tiêu}, {thời gian có sẵn} và {giới hạn} bằng hoàn cảnh thực tế, sau đó yêu cầu một bản kế hoạch nháp để điều chỉnh. Khi brainstorm, hãy nêu đối tượng đọc, mục đích và giới hạn để các đề xuất phù hợp hơn.

Các cấu trúc này cũng có thể dùng cho nhiệm vụ trực quan như mô tả hình ảnh sản phẩm, thumbnail, storyboard hoặc định hướng sáng tạo. (Promptessor) So với tóm tắt văn bản, những mẫu này cần mô tả chủ thể, mục đích sử dụng, phong cách và yêu cầu liên quan đến kết quả.

Cách kiểm tra và cải thiện đầu ra từ mẫu prompt

Mẫu prompt không bảo đảm câu trả lời chính xác; đầu ra vẫn phải được đánh giá về tính đúng, đủ và phù hợp với mục đích sử dụng.

1. Kiểm tra mức độ phù hợp với nhiệm vụ: Câu trả lời có tạo đúng loại kết quả được yêu cầu không?
2. Kiểm tra cơ sở nguồn: Các nhận định quan trọng có được tài liệu cung cấp hoặc nguồn đáng tin cậy đã kiểm tra hỗ trợ không?
3. Kiểm tra khoảng trống và giả định: Tìm placeholder chưa xử lý, chi tiết được tạo ra và kết luận vượt quá bằng chứng.
4. Sửa các trường liên quan: Nếu đầu ra không phù hợp với đối tượng đọc, định dạng hoặc phạm vi, hãy làm rõ chỉ dẫn đó.
5. Thử trên một nhiệm vụ tương tự khác: Kiểm tra xem mẫu có tiếp tục hoạt động khi chi tiết thay đổi không.

Một bản tóm tắt có thể mạch lạc nhưng chứa ngày tháng không có trong ghi chú nguồn. Chỉ dẫn đánh dấu ngày tháng còn thiếu giúp nhận ra khoảng trống, nhưng bạn vẫn phải đối chiếu với tài liệu gốc. Với quyết định có hệ quả đáng kể, hãy kiểm chứng các nhận định quan trọng bằng nguồn phù hợp và để một người chịu trách nhiệm về việc sử dụng cuối cùng.

Những lỗi thường gặp khi dùng mẫu prompt AI

Các lỗi phổ biến gồm để nguyên placeholder, viết nhiệm vụ mơ hồ, bỏ qua đối tượng đọc hoặc tài liệu nguồn và tin vào câu trả lời chỉ vì cách diễn đạt trôi chảy.

• Để nguyên placeholder: Thay từng trường hoặc nói rõ thông tin đó chưa có.
• Dùng nhiệm vụ quá mơ hồ: “Hãy giúp tôi việc này” ít định hướng hơn “Tóm tắt các ghi chú này thành quyết định và hạng mục hành động”.
• Quên đối tượng đọc hoặc định dạng: Câu trả lời đúng vẫn có thể bất tiện nếu viết cho sai người hoặc sai hình thức.
• Thêm chỉ dẫn không cần thiết: Nhiều chữ hơn không tự động hữu ích hơn; chỉ giữ các trường phục vụ nhiệm vụ.
• Bỏ qua tài liệu nguồn: Nếu cần tóm tắt tài liệu hoặc trả lời dựa trên ghi chú cuộc họp, hãy cung cấp tài liệu đó.
• Bỏ qua bước kiểm tra vì câu trả lời nghe có vẻ chắc chắn: Cách diễn đạt trôi chảy không chứng minh một chi tiết là chính xác.

Mẫu quá mơ hồ hoặc quá tải thông tin đều cần được thu gọn quanh nhiệm vụ, ngữ cảnh, đầu ra mong muốn và giới hạn cần thiết.

Quy trình đơn giản để tự xây dựng mẫu prompt

Để tạo mẫu cho nhiệm vụ lặp lại, hãy tách phần ổn định khỏi phần thay đổi, sau đó thử nghiệm bằng các ví dụ thực tế. Với bản cập nhật nhóm hằng tuần, đối tượng đọc và tiêu đề có thể giữ nguyên, còn kỳ báo cáo, tiến độ, rủi ro và bước tiếp theo sẽ thay đổi.

1. Chọn một nhiệm vụ thường lặp lại, chẳng hạn chuẩn bị bản cập nhật hằng tuần.
2. Liệt kê thông tin thay đổi mỗi lần như ngày tháng, tiến độ và trở ngại.
3. Nêu kết quả hữu ích cần bao gồm gì và ai sẽ đọc kết quả đó.
4. Thêm định dạng, giới hạn liên quan và cách đánh dấu thông tin còn thiếu.
5. Dùng mẫu cho một nhiệm vụ thực tế và so sánh câu trả lời với tài liệu nguồn.
6. Sửa các trường gây nhầm lẫn hoặc khiến khoảng trống quan trọng bị bỏ sót.

Với công việc lặp lại, mẫu giữ lại bối cảnh và kỳ vọng hữu ích, đồng thời để từng nhiệm vụ cung cấp các chi tiết riêng. (Zapier) Quy trình sử dụng gồm ba bước: dùng lại cấu trúc, điều chỉnh các trường và kiểm tra kết quả trước khi dựa vào đầu ra.