Tuyệt vời! Với vai trò là chuyên gia kỹ thuật tạo prompt, tôi sẽ phân tích chi tiết mẫu prompt bạn cung cấp bằng tiếng Việt và định dạng HTML.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để tạo ra một kế hoạch đào tạo liên tục (continuous training) chi tiết cho một nhóm cán bộ cụ thể trong một khoảng thời gian nhất định. Nó sử dụng các Placeholder (biến giữ chỗ) để người dùng có thể cá nhân hóa yêu cầu. Cấu trúc bao gồm:
- Mục tiêu chính: Lập kế hoạch đào tạo liên tục.
- Đối tượng mục tiêu: Được xác định bởi biến
[CHỨC_DANH_CÁN_BỘ]. Biến này kỳ vọng giá trị là các vị trí công việc cụ thể trong lĩnh vực y tế hoặc tương tự, ví dụ như “bác sĩ”, “điều dưỡng trưởng”, “kỹ thuật viên xét nghiệm”, v.v. - Thời gian thực hiện: Được xác định bởi hai biến
[SỐ_QUÝ]và[NĂM], cho phép chỉ định rõ quý và năm triển khai kế hoạch đào tạo. - Nội dung đào tạo: Được xác định bởi biến
[DANH_SÁCH_CHỦ_ĐỀ ĐÀO_TẠO]. Đây là một biến phức tạp, mong đợi một danh sách các tên hoặc mô tả chủ đề cần đào tạo. - Thời lượng mỗi khóa học: Xác định bởi
[THỜI_GIAN_KHÓA_HỌC], chỉ định thời lượng của từng buổi/khóa học (ví dụ: “2 giờ”, “0.5 ngày”). - Yêu cầu về tín chỉ: Biến
[SỐ_TÍN_CHỈ_CẦN_THIẾT]đặt ra một tiêu chí đánh giá sự hoàn thành đào tạo cho mỗi cán bộ. - Quy định về Lịch trình: Yêu cầu đặc biệt về việc sắp xếp lịch trình để:
- Xe kẽ giữa các ca làm việc.
- Tránh ảnh hưởng đến hoạt động của các khoa/phòng ban khác.
- Đảm bảo luôn có đủ nhân lực.
- Ưu tiên thời gian có ít bệnh nhân.
- Định dạng đầu ra mong muốn: Một bảng chi tiết với các cột cụ thể: “Ngày”, “Giờ bắt đầu”, “Giờ kết thúc”, “Chủ đề”, “Đối tượng tham gia”, “Giảng viên/Người phụ trách”, “Khoa/Phòng được miễn giảm công tác”.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Mẫu prompt này hoạt động bằng cách cung cấp một khung sườn cho mô hình AI. Khi người dùng điền vào các placeholder, họ đang cung cấp các tham số đầu vào cần thiết để mô hình thực hiện yêu cầu. Mô hình sẽ sử dụng thông tin này để:
- Hiểu ngữ cảnh: Xác định rõ đối tượng đào tạo, thời gian và phạm vi.
- Phân tích yêu cầu phức tạp: Đặc biệt là các ràng buộc về lịch trình (xen kẽ ca làm, đảm bảo nhân lực, ưu tiên giờ ít bệnh nhân). Đây là phần quan trọng đòi hỏi khả năng suy luận và lập kế hoạch của AI.
- Tạo nội dung: Lên danh sách các chủ đề đào tạo, phân bổ chúng theo thời gian, địa điểm và người phụ trách.
- Tuân thủ định dạng: Trình bày kết quả dưới dạng bảng theo yêu cầu, giúp thông tin dễ đọc và sử dụng.
- Tính toán (ngầm định): Mô hình cần “hiểu” rằng tổng thời gian đào tạo của mỗi cán bộ cần đạt hoặc vượt
[SỐ_TÍN_CHỈ_CẦN_THIẾT], mặc dù cách quy đổi tín chỉ sang giờ không được nêu rõ.
Về mặt kỹ thuật, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ xử lý prompt này thông qua các bước sau:
- Phân tích cú pháp (Parsing): Mô hình nhận diện các từ khóa và cấu trúc của câu lệnh.
- Nhận diện biến: Xác định các phần được bọc trong dấu ngoặc vuông
[]là các biến cần được thay thế hoặc sử dụng làm tiêu chí. - Lập kế hoạch nội bộ: Dựa trên các ràng buộc và yêu cầu, AI bắt đầu xây dựng một kế hoạch logic. Ví dụ, nó sẽ cố gắng phân bổ các buổi học sao cho không có quá nhiều người từ cùng một nhóm ca làm việc vắng mặt cùng lúc, hoặc đảm bảo các chủ đề liên quan được học cách nhau một khoảng thời gian hợp lý.
- Sinh văn bản (Text Generation): Cuối cùng, mô hình tổng hợp thông tin và trình bày kết quả dưới dạng văn bản, đặc biệt là bảng biểu theo định dạng yêu cầu.
3. Ví dụ Minh họa
Giả sử người dùng điền các thông tin sau vào mẫu prompt:
[CHỨC_DANH_CÁN_BỘ]: Bác sĩ nội trú[SỐ_QUÝ]: 3[NĂM]: 2024[DANH_SÁCH_CHỦ_ĐỀ ĐÀO_TẠO]: Cập nhật phác đồ điều trị bệnh tim mạch, Kỹ năng giao tiếp với bệnh nhân khó tính, Sử dụng thiết bị hồi sức mới[THỜI_GIAN_KHÓA_HỌC]: 2 giờ[SỐ_TÍN_CHỈ_CẦN_THIẾT]: 4 tín chỉ (Giả định 1 tín chỉ = 2 giờ đào tạo)
Ví dụ 1: Đầu vào đầy đủ
Lập kế hoạch đào tạo liên tục cho đội ngũ Bác sĩ nội trú trong quý 3 năm 2024. Các chủ đề đào tạo bao gồm: Cập nhật phác đồ điều trị bệnh tim mạch, Kỹ năng giao tiếp với bệnh nhân khó tính, Sử dụng thiết bị hồi sức mới, mỗi khóa học kéo dài 2 giờ. Cần đảm bảo mỗi cán bộ tham gia đủ 8 giờ (4 tín chỉ) đào tạo. Lịch trình đào tạo phải được sắp xếp xen kẽ giữa các ca làm việc và các khoa/phòng ban khác nhau, đảm bảo luôn có đủ nhân lực hoạt động. Ưu tiên các buổi đào tạo vào các ngày/giờ ít bệnh nhân. Đề xuất lịch trình chi tiết:
Ngày | Giờ bắt đầu | Giờ kết thúc | Chủ đề | Đối tượng tham gia | Giảng viên/Người phụ trách | Khoa/Phòng được miễn giảm công tác
Ví dụ 2: Đầu ra mong đợi từ AI (do AI tự suy luận dựa trên các ràng buộc)
Mô hình AI có thể tạo ra một bảng tương tự như sau:
| Ngày | Giờ bắt đầu | Giờ kết thúc | Chủ đề | Đối tượng tham gia | Giảng viên/Người phụ trách | Khoa/Phòng được miễn giảm công tác |
|------------|-------------|-------------|---------------------------------------|----------------------|-----------------------------|------------------------------------|
| Thứ Hai, 15/7 | 14:00 | 16:00 | Cập nhật phác đồ điều trị bệnh tim mạch | Bác sĩ nội trú (Ca sáng) | BS CKII. Nguyễn Văn A | Nội Tổng quát |
| Thứ Ba, 16/7 | 14:00 | 16:00 | Cập nhật phác đồ điều trị bệnh tim mạch | Bác sĩ nội trú (Ca chiều)| BS CKII. Nguyễn Văn A | Tim mạch |
| Thứ Tư, 17/7 | 16:00 | 18:00 | Kỹ năng giao tiếp với bệnh nhân khó tính | Bác sĩ nội trú (Tất cả) | ThS. Trần Thị B | Hồi sức cấp cứu |
| Thứ Năm, 18/7 | 14:00 | 16:00 | Sử dụng thiết bị hồi sức mới | Bác sĩ nội trú (Ca sáng) | ThS. Lê Văn C | Hồi sức cấp cứu |
| Thứ Sáu, 19/7 | 14:00 | 16:00 | Sử dụng thiết bị
