Prompt: Kiểm tra đạo văn cho tài liệu mật – Chỉnh sửa và Tối ưu Nội dung – AI Writing

Tuyệt vời! Với vai trò là chuyên gia kỹ thuật prompt, tôi sẽ phân tích chi tiết mẫu prompt bạn cung cấp:

1. Phân tích Cấu trúc Prompt

Mẫu prompt này được thiết kế với mục đích rõ ràng và cấu trúc logic, bao gồm các phần chính sau:

• Hướng dẫn nhiệm vụ chính: Phần mở đầu yêu cầu rõ ràng hành động cần thực hiện: “kiểm tra văn bản tài liệu mật… để phát hiện sự trùng lặp với các nguồn thông tin nội bộ hoặc các tài liệu công khai đã biết.”
• Mục đích: Giải thích lý do thực hiện nhiệm vụ: “để đảm bảo không có sự rò rỉ hoặc sao chép trái phép.” Điều này giúp mô hình hiểu được tầm quan trọng và ngữ cảnh của yêu cầu.
• Yêu cầu đầu ra: Chỉ định cách thức phản hồi: “Cung cấp chi tiết về bất kỳ phát hiện nào.”
• Biến số (Placeholders):
  • [NỘI_DUNG_TÀI_LIỆU_MẬT]: Đây là biến chính, nơi người dùng sẽ cung cấp nội dung của tài liệu cần kiểm tra.
  • [NGUỒN_NỘI_BỘ]: Biến tùy chọn, cho phép người dùng cung cấp các nguồn nội bộ đã biết để so sánh. Việc có hoặc không có biến này sẽ ảnh hưởng đến phạm vi so sánh của mô hình.
• Tiêu đề phần phản hồi: “Báo cáo bảo mật và đạo văn:” là một cách báo hiệu rõ ràng phần tiếp theo sẽ là kết quả trả về.

2. Ý nghĩa & Cách hoạt động

Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động bằng cách:

• Xác định vai trò và mục tiêu: Mô hình nhận diện rằng nó đang được yêu cầu đóng vai trò như một công cụ kiểm tra an ninh, bảo mật thông tin hoặc phát hiện đạo văn.
• Cung cấp dữ liệu đầu vào có cấu trúc: Bằng cách sử dụng các placeholder như [NỘI_DUNG_TÀI_LIỆU_MẬT], prompt yêu cầu người dùng điền thông tin cần thiết. Khi dữ liệu này được cung cấp, chúng sẽ trở thành ngữ cảnh trực tiếp cho mô hình xử lý.
• Thiết lập phạm vi tìm kiếm: Yêu cầu tìm kiếm “các nguồn thông tin nội bộ hoặc các tài liệu công khai đã biết” định hướng cho mô hình cách thức tiếp cận. Mô hình sẽ cần khả năng truy cập hoặc kiến thức về:
  • Nguồn nội bộ: Nếu [NGUỒN_NỘI_BỘ] được điền, mô hình sẽ ưu tiên so sánh với các nguồn đó. Nếu trống, nó có thể dựa vào kiến thức chung hoặc yêu cầu thêm thông tin.
  • Tài liệu công khai: Mô hình sẽ sử dụng kiến thức đã được huấn luyện của mình (nếu có quyền truy cập Internet hoặc dữ liệu huấn luyện phong phú về các tài liệu công khai).
• Kích hoạt cơ chế phân tích và báo cáo: Yêu cầu “Cung cấp chi tiết về bất kỳ phát hiện nào” kích hoạt mô hình thực hiện phân tích so sánh và tổng hợp kết quả dưới dạng một báo cáo. “Chi tiết” ngụ ý rằng mô hình không chỉ báo cáo “có/không” mà còn cần chỉ ra sự trùng lặp ở đâu, mức độ giống nhau (nếu có thể suy luận), và nguồn gốc (nếu tìm thấy).

3. Ví dụ Minh họa

Dưới đây là 2 ví dụ về cách mẫu prompt này có thể được sử dụng:

Ví dụ 1: Kiểm tra tài liệu mật không có nguồn nội bộ rõ ràng

Prompt được gửi đến mô hình:


Vui lòng kiểm tra văn bản tài liệu mật sau đây để phát hiện sự trùng lặp với các nguồn thông tin nội bộ hoặc các tài liệu công khai đã biết. Mục đích là để đảm bảo không có sự rò rỉ hoặc sao chép trái phép. Cung cấp chi tiết về bất kỳ phát hiện nào.

Báo cáo bảo mật và đạo văn:


Ví dụ 2: Kiểm tra tài liệu mật với nguồn nội bộ được cung cấp

Prompt được gửi đến mô hình:


Vui lòng kiểm tra văn bản tài liệu mật sau đây để phát hiện sự trùng lặp với các nguồn thông tin nội bộ hoặc các tài liệu công khai đã biết. Mục đích là để đảm bảo không có sự rò rỉ hoặc sao chép trái phép. Cung cấp chi tiết về bất kỳ phát hiện nào.

Báo cáo bảo mật và đạo văn:


👉 Tóm lại

Mẫu prompt này là một ví dụ xuất sắc về việc kết hợp hướng dẫn nhiệm vụ rõ ràng, mục đích cụ thể và cấu trúc linh hoạt thông qua các biến số. Nó cho phép người dùng cung cấp dữ liệu đầu vào tùy chỉnh (tài liệu mật và các nguồn nội bộ), đồng thời định hướng cho mô hình AI thực hiện một nhiệm vụ phân tích chuyên sâu nhằm phát hiện sự trùng lặp, đảm bảo an ninh và phòng chống đạo văn. Khả năng để lại trống biến [NGUỒN_NỘI_BỘ] làm cho prompt trở nên đa dụng, phù hợp với nhiều tình huống khác nhau.