Prompt Engineering Prompt Engineering là nghệ thuật và khoa học tạo ra các câu lệnh (prompt) để điều khiển mô hình ngôn ngữ (LLM) như ChatGPT, Claude, Gemini nhằm tối ưu hiệu suất đầu ra.
🤖Việc đặt câu lệnh đúng cách sẽ giúp mô hình hiểu yêu cầu tốt hơn, phản hồi chính xác hơn và thậm chí tạo ra kết quả xuất sắc hơn mong đợi!
Dưới đây là bản tổng hợp chi tiết các kỹ thuật Prompt Engineering, giúp bạn tối ưu cách giao tiếp với AI để khai thác sức mạnh một cách hiệu quả nhất!
🔹 Cấu trúc của một Prompt hiệu quả
✔ Hướng dẫn cụ thể: Càng rõ ràng, AI càng dễ hiểu.
✔ Ví dụ minh họa: Cung cấp ví dụ giúp AI nhận biết mô hình câu trả lời.
✔ Ngữ cảnh liên quan: Giúp AI hiểu sâu hơn về yêu cầu.
✔ Xác định mục tiêu rõ ràng: Bạn muốn AI tóm tắt, viết bài, lập trình hay phân tích?
1. Kỹ Thuật Prompt Cơ Bản (Text-Based Prompting)
Những kỹ thuật này giúp AI hiểu đúng yêu cầu và phản hồi chính xác hơn.
✅ Zero-Shot Prompting – Đưa ra yêu cầu trực tiếp mà không cần ví dụ.
📝 Ví dụ: “Dịch câu này sang tiếng Pháp: ‘Xin chào.’”
✅ Few-Shot Prompting – Cung cấp vài ví dụ trước khi yêu cầu AI xử lý.
📝 Ví dụ: “2 + 2 = 4, 4 + 5 = 9. Vậy 8 + 0 = ?, Hãy tính tổng 7 + 3.”
✅ Role Prompting – Định nghĩa vai trò cụ thể cho AI.
📝 Ví dụ: “Bạn là một chuyên gia tài chính, hãy phân tích xu hướng thị trường chứng khoán.”
✅ Style Prompting – Yêu cầu AI viết theo phong cách cụ thể.
📝 Ví dụ: “Viết bài thơ theo phong cách Nguyễn Du.”
✅ Emotion Prompting – Thêm yếu tố cảm xúc để mô hình phản hồi tốt hơn.
📝 Ví dụ: “Hãy viết như đây là điều quan trọng nhất trong cuộc đời tôi.”
2. Kỹ Thuật Suy Luận (Thought Generation)
Những kỹ thuật này giúp AI tư duy theo từng bước để trả lời một cách logic.
✅ Chain-of-Thought (CoT) Prompting – Yêu cầu AI giải thích từng bước.
📝 Ví dụ: “Giải bài toán này từng bước một.”
✅ Least-to-Most Prompting – Chia bài toán lớn thành từng phần nhỏ rồi giải quyết.
✅ Plan-and-Solve Prompting – Yêu cầu AI lập kế hoạch trước khi giải bài toán.
✅ Tree-of-Thought (ToT) Prompting – Tạo cây suy luận để AI đánh giá từng hướng đi.
📌Ứng dụng: Dùng trong toán học, lập trình, giải quyết vấn đề phức tạp.
3. Kỹ Thuật Tối Ưu Prompt (Prompt Optimization)
Những kỹ thuật này giúp cải thiện chất lượng prompt để AI phản hồi đúng trọng tâm và chính xác hơn.
✅ Prompt Paraphrasing – Diễn đạt lại câu lệnh để có kết quả tốt hơn.
✅ AutoPrompt – Sử dụng thuật toán để tìm từ khóa phù hợp nhất.
✅ Feedback Loop Optimization – Dùng phản hồi của người dùng để tinh chỉnh prompt liên tục.
📌 Ứng dụng: Giúp AI hiểu sâu hơn trong các lĩnh vực chuyên môn như luật, y tế, tài chính.
4. Kỹ Thuật Prompt Đa Ngôn Ngữ (Multilingual Prompting)
Dành cho những ai làm việc với nhiều ngôn ngữ khác nhau.
✅ Translate First Prompting – Dịch câu lệnh sang tiếng Anh trước khi gửi vào AI để cải thiện độ chính xác.
✅ Cross-Lingual Self Consistent Prompting – Dùng nhiều ngôn ngữ để kiểm tra tính nhất quán trong phản hồi của AI.
📌 Ứng dụng: Dịch thuật, nghiên cứu đa ngôn ngữ.
🎥 5. Kỹ Thuật Prompt Đa Phương Thức (Multimodal Prompting)
Dùng khi AI cần xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau như hình ảnh, âm thanh, video.
✅ Image Prompting – Yêu cầu AI mô tả hoặc phân tích hình ảnh.
✅ Multimodal Chain-of-Thought – Kết hợp CoT với dữ liệu hình ảnh hoặc âm thanh để AI suy luận chính xác hơn.
📌 Ứng dụng: Nhận diện hình ảnh, xử lý dữ liệu đa phương tiện, chatbot AI có khả năng nhận diện giọng nói.
6. Kỹ Thuật Nâng Cao (Agent-Based Prompting)
Dành cho những ai muốn AI làm việc như một trợ lý thông minh thực sự!
✅ Tool Use Agents – Yêu cầu AI sử dụng công cụ ngoài như máy tính, API.
✅ Code-Generation Agents – Dùng AI để viết mã, tự kiểm tra và thực thi chương trình.
✅ Retrieval Augmented Generation (RAG) – AI tự lấy thông tin từ nguồn bên ngoài để tăng độ chính xác.
📌 Ứng dụng: Tự động hóa công việc, trợ lý ảo thông minh.
7. Kỹ Thuật Answer Engineering – Tối Ưu Câu Trả Lời
Bạn muốn AI trả lời đúng format, dễ đọc và phù hợp với nhu cầu của bạn? Hãy áp dụng các kỹ thuật này!
✅ Answer Shape – Định dạng câu trả lời theo bảng, danh sách, CSV.
✅ Answer Extractor – Trích xuất thông tin chính xác từ văn bản dài.
📌 Ứng dụng: Báo cáo tự động, phân tích dữ liệu.
🔥 LỜI KHUYÊN CUỐI CÙNG: TỐI ƯU PROMPT NHƯ THẾ NÀO?
🎯 Kết hợp nhiều kỹ thuật để có kết quả tốt hơn.
🎯 Thử nghiệm nhiều cách đặt prompt để tìm ra phương pháp tối ưu nhất.
🎯 Không ngừng học hỏi – Thế giới AI thay đổi từng ngày, hãy cập nhật liên tục!
Ví dụ cụ thể: Tạo 1 bức ảnh profile theo phong cách đóng hộp -)))
Prompt:
Để tạo bức ảnh này, dễ lắm, bạn chỉ cần thêm thông tin: Tên, Nghề Nghiệp, Mô tả về mình vào prompt template sau: (Hãy kèm 1 bức ảnh của bạn vào cùng nội dung bên dưới)
A full-figure action figure of a [giới tính – woman/man/person] displayed in its original blister pack packaging. 3D toy style. On the top packaging card, the name ‘[TÊN_NGƯỜI_DÙNG]’ is written prominently, with the role ‘[NGHỀ_NGHIỆP]’ written below it. The figure represents [TÊN_NGƯỜI_DÙNG] and is wearing [mô tả trang phục phù hợp với nghề nghiệp]. Inside the blister pack, next to the figure, are the following accessories: [liệt kê các phụ kiện liên quan đến nghề nghiệp]. The packaging card has a [mô tả phong cách thiết kế bao bì, màu sắc, hình ảnh]. Photorealistic rendering, studio lighting, clear focus on the packaging and figure. –ar 2:3
Example:
A full-figure action figure of a man displayed in its original blister pack packaging. 3D toy style. On the top packaging card, the name ‘ThanhDX’ is written prominently, with the role ‘BrSE’ written below it. The figure represents ‘ThanhDX’ and is wearing Jeans T-shirt Sports shoes. Inside the blister pack, next to the figure, are the following accessories: Computer, android & ios & php, chat tools: Teams, Skype, slack, chatwork, github, mysql, aws. The packaging card has a Young, dynamic, teamwork. Photorealistic rendering, studio lighting, clear focus on the packaging and figure. –ar3:2
Output:
You need to login in order to like this post: click here
YOU MIGHT ALSO LIKE
