Hiểu hơn về prompt

Tại sao kỹ thuật prompt lại quan trọng?

Các mô hình AI tạo sinh rất mạnh mẽ, nhưng chúng không tự nhiên hiểu được ý định của bạn. Chúng diễn giải các prompt dựa trên các mẫu học được từ dữ liệu. Các nhắc nhở được viết kém có thể dẫn đến:

• Kết quả không liên quan: AI có thể tạo ra nội dung không đáp ứng nhu cầu của bạn.
• Thông tin không chính xác: Thiếu ngữ cảnh có thể gây ra lỗi hoặc thiếu sót.
• Lãng phí thời gian: Các nhóm dành nhiều thời gian để tinh chỉnh kết quả đầu ra thay vì hành động dựa trên những hiểu biết sâu sắc.

Ngược lại, các prompt được soạn thảo tốt:

• Cải thiện hiệu quả bằng cách giảm nhu cầu sửa đổi nhiều lần.
• Cung cấp kết quả đầu ra phù hợp với mục tiêu kinh doanh.
• Giảm thiểu rủi ro bằng cách giảm thiểu việc hiểu sai.

Kỹ thuật prompt không chỉ là một kỹ năng kỹ thuật mà còn là một yếu tố thúc đẩy năng suất. Các tổ chức đầu tư vào kỹ năng đọc hiểu nhanh có thể:

• Tăng tốc quy trình làm việc bằng cách đạt được kết quả tốt hơn nhanh hơn.
• Trao quyền cho nhân viên sử dụng các công cụ AI một cách tự tin.
• Giảm rủi ro vận hành bằng cách tránh các kết quả đầu ra gây hiểu lầm.

Khám phá kỹ thuật prompt

Kỹ thuật prompt không phải là một giải pháp phù hợp cho tất cả. Người dùng doanh nghiệp và nhà phát triển có cách tiếp cận prompt khác nhau, nhưng cả hai đều đóng vai trò quan trọng trong việc đạt được kết quả tốt nhất từ ​​AI tạo sinh. Người dùng doanh nghiệp tập trung vào việc tạo ra các hướng dẫn rõ ràng, theo ngữ cảnh, hướng dẫn AI đến các kết quả hữu ích cho các tác vụ hàng ngày. Mặt khác, các nhà phát triển áp dụng các kỹ thuật tiên tiến để tối ưu hóa hiệu suất mô hình và mở rộng giải pháp trên toàn tổ chức. Việc hiểu các kỹ thuật này giúp các nhà lãnh đạo đảm bảo rằng các nhóm – từ tiếp thị đến kỹ thuật – sử dụng AI tạo sinh một cách hiệu quả và có trách nhiệm.

Kỹ thuật prompt dành cho người dùng doanh nghiệp

Để tận dụng tối đa AI, bạn cần tạo ra các prompt giúp nó đưa ra những phản hồi hữu ích. Lời nhắc chỉ đơn giản là một câu hỏi hoặc hướng dẫn bạn gửi để nhận được phản hồi cụ thể. Điều này giống như việc nhờ bạn bè hoặc đồng nghiệp giúp đỡ hoặc cung cấp thông tin, nhưng thay vào đó, bạn đang yêu cầu một công cụ AI, chẳng hạn như Microsoft Copilot. Prompt của bạn càng rõ ràng và chi tiết thì Copilot càng có thể hiểu và phản hồi tốt hơn. Thông thường, việc cho Copilot biết bạn muốn nó làm gì sẽ hiệu quả hơn là nói cho nó biết bạn không muốn nó làm gì.

Một prompt hiệu quả phải rõ ràng, cụ thể, phù hợp với ngữ cảnh và hướng đến mục tiêu. Bằng cách kết hợp những yếu tố này vào lời nhắc, bạn có thể đảm bảo nhận được phản hồi chính xác và phù hợp hơn từ các công cụ AI. Hãy nhớ rằng, bạn càng cung cấp nhiều thông tin và hướng dẫn trong lời nhắc, Copilot càng có thể hỗ trợ bạn tốt hơn.

Một prompt có thể đơn giản hoặc chi tiết, nhưng bạn phải có một mục tiêu rõ ràng. Nếu bạn muốn cụ thể hơn, hãy thêm thông tin bổ sung. Thông thường, bạn cần nhiều hơn một mục tiêu để đạt được kết quả mong muốn.

Dưới đây là một số mẹo cần lưu ý khi viết câu hỏi gợi ý cho Copilot:

• Hãy nêu cụ thể những gì bạn muốn Copilot làm. Mục tiêu rõ ràng sẽ dẫn đến phản hồi tốt hơn.
• Thêm ngữ cảnh để giúp Copilot hiểu bạn đang yêu cầu gì. Ngữ cảnh làm cho câu trả lời trở nên phù hợp hơn.
• Cung cấp một số dữ liệu hoặc thông tin để Copilot sử dụng. Điều này giúp câu trả lời được đặt trong ngữ cảnh phù hợp.
• Hãy cho Copilot biết bạn muốn định dạng câu trả lời như thế nào. Điều này đặt ra những kỳ vọng rõ ràng.

Kỹ thuật prompt dành cho nhà phát triển

Trong khi người dùng doanh nghiệp tập trung vào tính rõ ràng và ngữ cảnh cho các tác vụ hàng ngày, thì các nhà phát triển lại đưa kỹ thuật prompt lên một tầm cao mới. Vai trò của họ là đảm bảo rằng các hệ thống AI tạo sinh luôn cung cấp kết quả đầu ra chính xác, đáng tin cậy và có thể mở rộng. Điều này bao gồm việc họ:

Thử nghiệm với các prompt và mẫu có cấu trúc: Các nhà phát triển thường thiết kế các định dạng lời nhắc được chuẩn hóa có thể được sử dụng lại trên nhiều ứng dụng. Ví dụ: chatbot hỗ trợ khách hàng có thể sử dụng một mẫu bao gồm câu hỏi của khách hàng, các bài viết liên quan trong cơ sở kiến ​​thức và hướng dẫn về giọng điệu. Lời nhắc có cấu trúc làm giảm sự thay đổi và cải thiện tính nhất quán trong các phản hồi.

Áp dụng các kỹ thuật tiên tiến như học ít lần: Kỹ thuật nhắc nhở ít lần bao gồm việc cung cấp cho AI một số ví dụ để định hướng cho quá trình suy luận. Kỹ thuật này giúp mô hình hiểu được kiểu đầu ra hoặc logic mong muốn mà không cần đào tạo lại. Ví dụ: các nhà phát triển có thể bao gồm ba câu trả lời mẫu trong một lời nhắc để dạy AI cách xử lý các truy vấn phức tạp.

Tự động hóa việc tạo lời nhắc để mở rộng quy mô: Trong các kịch bản doanh nghiệp, việc viết prompt thủ công cho mọi trường hợp sử dụng là không khả thi. Các nhà phát triển xây dựng các hệ thống tự động tạo lời nhắc dựa trên ngữ cảnh—chẳng hạn như đầu vào của người dùng, quy tắc nghiệp vụ hoặc dữ liệu thời gian thực. Tự động hóa này đảm bảo hiệu quả và hỗ trợ triển khai trên quy mô lớn.

Xem thêm: Tại sao nhân sự cần học AI trong thời đại mới

Tham khảo từ nhiều nguồn