Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, được trình bày bằng tiếng Việt và định dạng HTML:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để xử lý và phân loại các triệu chứng y tế của bệnh nhân. Cấu trúc của nó khá đơn giản và linh hoạt, tập trung vào một biến chính duy nhất:
[DANH_SÁCH_TẤT_CẢ_TRIỆU_CHỨNG]: Đây là placeholder chính, nơi người dùng sẽ nhập danh sách các triệu chứng mà bệnh nhân báo cáo. Placeholder này cho phép nhập một chuỗi văn bản tùy ý, có thể là một danh sách gạch đầu dòng, một đoạn văn mô tả nhiều triệu chứng, hoặc một danh sách được ngăn cách bằng dấu phẩy.
Phần còn lại của prompt là các hướng dẫn rõ ràng cho mô hình về cách xử lý dữ liệu đầu vào và định dạng đầu ra mong muốn.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này yêu cầu mô hình ngôn ngữ thực hiện ba nhiệm vụ chính:
- Phân loại (Categorization): Mô hình phải đọc và hiểu từng triệu chứng trong danh sách đầu vào.
- Nhóm (Grouping): Dựa trên kiến thức y khoa của mình, mô hình phải gán mỗi triệu chứng đã phân loại vào một “hệ cơ quan chính” phù hợp. Các hệ cơ quan được gợi ý (Hô hấp, Tim mạch, Thần kinh, Tiêu hóa, Da liễu, Cơ xương khớp) là các danh mục trừu tượng mà mô hình cần sử dụng.
- Tóm tắt & Trình bày (Summarization & Presentation): Cuối cùng, mô hình cần trình bày kết quả dưới dạng tóm tắt có cấu trúc. Điều này có nghĩa là nó sẽ tạo ra một danh sách các hệ cơ quan đã được xác định là có triệu chứng, và dưới mỗi hệ cơ quan đó, liệt kê lại các triệu chứng cụ thể thuộc về nó.
Cách hoạt động của prompt dựa trên khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên và kiến thức chuyên môn (trong trường hợp này là y khoa) của mô hình AI. Mô hình sẽ diễn giải các triệu chứng (ví dụ: “khó thở”, “đau ngực”, “buồn nôn”) và ánh xạ chúng tới các hệ cơ quan tương ứng (ví dụ: “khó thở” và “đau ngực” có thể thuộc về “Tim mạch” hoặc “Hô hấp”; “buồn nôn” có thể thuộc về “Tiêu hóa”).
3. Ví dụ Minh họa
Ví dụ 1: Nhập triệu chứng tương đối rõ ràng
Input Prompt:
Bệnh nhân báo cáo các triệu chứng sau: Khó thở, ho khan, đau ngực trái, chóng mặt, buồn nôn, phát ban trên cánh tay. Hãy nhóm và tóm tắt các triệu chứng này theo các hệ cơ quan chính của cơ thể (ví dụ: Hô hấp, Tim mạch, Thần kinh, Tiêu hóa, Da liễu, Cơ xương khớp, v.v.). Đối với mỗi hệ cơ quan có triệu chứng, hãy liệt kê các triệu chứng cụ thể liên quan.
Output Mong đợi (từ mô hình AI):
Hô hấp:
- Khó thở
- Ho khan
Tim mạch:
- Đau ngực trái
Thần kinh:
- Chóng mặt
Tiêu hóa:
- Buồn nôn
Da liễu:
- Phát ban trên cánh tay
Ví dụ 2: Nhập triệu chứng dưới dạng danh sách phức tạp hoặc cần suy luận thêm
Input Prompt:
Bệnh nhân báo cáo các triệu chứng sau: Cảm giác châm chích ở chân, mệt mỏi chung, khó tập trung, đau bụng âm ỉ, sụt cân không rõ nguyên nhân, thỉnh thoảng bị run tay. Hãy nhóm và tóm tắt các triệu chứng này theo các hệ cơ quan chính của cơ thể (ví dụ: Hô hấp, Tim mạch, Thần kinh, Tiêu hóa, Da liễu, Cơ xương khớp, v.v.). Đối với mỗi hệ cơ quan có triệu chứng, hãy liệt kê các triệu chứng cụ thể liên quan.
Output Mong đợi (từ mô hình AI):
Thần kinh:
- Cảm giác châm chích ở chân
- Khó tập trung
- Thỉnh thoảng bị run tay
Tổng quát (hoặc Hệ Nội tiết/Trao đổi chất):
- Mệt mỏi chung
- Sụt cân không rõ nguyên nhân
Tiêu hóa:
- Đau bụng âm ỉ
*(Lưu ý: “Mệt mỏi chung” và “Sụt cân không rõ nguyên nhân” có thể thuộc nhiều hệ, nhưng mô hình có thể nhóm chúng lại hoặc chọn hệ phù hợp nhất dựa trên dữ liệu huấn luyện.)*
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một công cụ hữu ích để tổ chức và phân tích thông tin triệu chứng y tế. Bằng cách yêu cầu mô hình AI nhóm các triệu chứng theo hệ cơ quan, nó giúp người dùng (có thể là bác sĩ, trợ lý y tế hoặc ngay cả bệnh nhân) có cái nhìn tổng quan ban đầu về tình trạng bệnh, từ đó dễ dàng định hướng các bước tiếp theo trong chẩn đoán hoặc điều trị. Sự linh hoạt của biến [DANH_SÁCH_TẤT_CẢ_TRIỆU_CHỨNG] cho phép nó thích ứng với nhiều cách nhập dữ liệu khác nhau, trong khi các hướng dẫn rõ ràng đảm bảo đầu ra có cấu trúc và dễ hiểu.
