Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết của bạn về mẫu prompt được yêu cầu, sử dụng định dạng HTML và tiếng Việt theo yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để yêu cầu liệt kê một lịch sử tương tác cụ thể cho một khách hàng tiềm năng. Cấu trúc của nó rất rõ ràng và có thể xác định được các thành phần chính sau:
- Hành động chính: “Liệt kê toàn bộ lịch sử tương tác” – Yêu cầu rõ ràng về việc cung cấp dữ liệu lịch sử.
- Thông tin cần liệt kê: “bao gồm ngày, loại tương tác, người tham gia và nội dung tóm tắt” – Xác định các trường dữ liệu mong muốn trong kết quả.
- Đối tượng mục tiêu: “cho khách hàng tiềm năng có ID [ID_KHÁCH_HÀNG_TIỀM_NĂNG]” – Chỉ định cụ thể khách hàng tiềm năng mà thông tin cần được trích xuất.
- Phạm vi thời gian: “trong khoảng thời gian từ [THỜI_GIAN_BẮT_ĐẦU] đến [THỜI_GIAN_KẾT_THÚC]” – Giới hạn thời gian cho dữ liệu được truy vấn.
Các phần trong ngoặc vuông ([ID_KHÁCH_HÀNG_TIỀM_NĂNG], [THỜI_GIAN_BẮT_ĐẦU], [THỜI_GIAN_KẾT_THÚC]) là các biến số. Đây là những chỗ mà người dùng sẽ điền thông tin cụ thể để yêu cầu hệ thống thực hiện truy vấn. Chúng đóng vai trò là các tham số đầu vào cho prompt.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này có thể được hiểu như một câu lệnh truy vấn dữ liệu. Khi được đưa vào một hệ thống (ví dụ: một chatbot AI, một công cụ quản lý quan hệ khách hàng – CRM, hoặc một cơ sở dữ liệu), nó sẽ kích hoạt một quy trình:
- Xác định đối tượng: Hệ thống sẽ sử dụng
[ID_KHÁCH_HÀNG_TIỀM_NĂNG]để tìm kiếm hồ sơ của khách hàng tiềm năng tương ứng. - Lọc dữ liệu theo thời gian: Hệ thống sẽ sử dụng
[THỜI_GIAN_BẮT_ĐẦU]và[THỜI_GIAN_KẾT_THÚC]để lọc các bản ghi tương tác chỉ trong phạm vi ngày tháng được chỉ định. - Trích xuất và định dạng thông tin: Từ các bản ghi tương tác đã lọc, hệ thống sẽ lấy ra các trường dữ liệu yêu cầu: ngày, loại tương tác (ví dụ: cuộc gọi, email, gặp mặt), người tham gia (nhân viên bán hàng, người liên hệ của khách hàng), và tóm tắt nội dung.
- Trình bày kết quả: Cuối cùng, hệ thống sẽ trình bày thông tin theo định dạng liệt kê, đảm bảo rõ ràng và dễ đọc.
Mẫu prompt này rất hiệu quả vì nó đưa ra một yêu cầu định hướng rõ ràng, giảm thiểu sự mơ hồ và tối đa hóa khả năng hệ thống trả về đúng thông tin mà người dùng mong muốn.
3. Ví dụ Minh họa
Giả sử chúng ta có một hệ thống CRM có thể hiểu và thực thi các lệnh như vậy. Dưới đây là hai ví dụ về cách prompt này có thể được sử dụng:
Ví dụ 1: Tìm kiếm tương tác trong một tuần cụ thể
Prompt được điền:
Liệt kê toàn bộ lịch sử tương tác, bao gồm ngày, loại tương tác, người tham gia và nội dung tóm tắt cho khách hàng tiềm năng có ID AH789 trong khoảng thời gian từ 2023-10-16 đến 2023-10-22.
Giả định kết quả trả về từ hệ thống:
- Ngày: 2023-10-17, Loại tương tác: Cuộc gọi, Người tham gia: Tuấn (Sales Ops), Sarah Lee (Khách hàng), Tóm tắt: Thảo luận về nhu cầu sản phẩm X, xác nhận email liên hệ.
- Ngày: 2023-10-20, Loại tương tác: Email, Người tham gia: Tuấn (Sales Ops), Sarah Lee (Khách hàng), Tóm tắt: Gửi báo giá chi tiết sản phẩm X, kèm theo thông tin bổ sung.
Ví dụ 2: Lấy lịch sử tương tác từ đầu năm đến nay
Prompt được điền:
Liệt kê toàn bộ lịch sử tương tác, bao gồm ngày, loại tương tác, người tham gia và nội dung tóm tắt cho khách hàng tiềm năng có ID B2C456 trong khoảng thời gian từ 2024-01-01 đến 2024-10-26.
Giả định kết quả trả về từ hệ thống:
- Ngày: 2024-01-15, Loại tương tác: Gặp mặt, Người tham gia: Mai (Sales Mgr), John Smith (Khách hàng), Tóm tắt: Giới thiệu giải pháp Y, tìm hiểu sâu về quy trình kinh doanh hiện tại.
- Ngày: 2024-03-10, Loại tương tác: Cuộc gọi, Người tham gia: Mai (Sales Mgr), John Smith (Khách hàng), Tóm tắt: Phản hồi về demo sản phẩm, trao đổi về các tính năng cần tùy chỉnh.
- Ngày: 2024-07-01, Loại tương tác: Email, Người tham gia: Mai (Sales Mgr), John Smith (Khách hàng), Tóm tắt: Cập nhật tiến độ phát triển tính năng tùy chỉnh, xác nhận lịch hẹn tiếp theo.
- Ngày: 2024-10-25, Loại tương tác: Cuộc gọi, Người tham gia: Mai (Sales Mgr), John Smith (Khách hàng), Tóm tắt: Xác nhận các điều khoản cuối cùng trước khi chốt hợp đồng.
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một ví dụ xuất sắc về prompt kỹ thuật, được cấu trúc tốt và sử dụng các biến số để dễ dàng tùy chỉnh. Nó xác định rõ ràng hành động cần thực hiện (liệt kê lịch sử tương tác), các trường dữ liệu mong muốn (ngày, loại, người tham gia, tóm tắt), đối tượng mục tiêu (khách hàng tiềm năng ID cụ thể) và phạm vi thời gian. Cách hoạt động của nó dựa trên việc hệ thống sẽ phân tích các tham số này để truy vấn, lọc và trình bày dữ liệu một cách chính xác. Các ví dụ minh họa cho thấy tính ứng dụng thực tế của mẫu prompt trong việc trích xuất thông tin chi tiết từ các hệ thống lưu trữ dữ liệu tương tác.
“`
