Tuyệt vời! Với vai trò là một chuyên gia kỹ thuật prompts, tôi sẽ tiến hành phân tích chi tiết prompt template bạn cung cấp.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để phân tích phản hồi của khách hàng và đánh giá mức độ hài lòng của họ theo từng khía cạnh dịch vụ cụ thể. Cấu trúc của nó bao gồm các thành phần chính sau:
* **Hướng dẫn chính (Instruction):** “Hãy phân tích phản hồi khách hàng và đánh giá mức độ hài lòng (Thang điểm 1-5 hoặc Tích cực/Trung tính/Tiêu cực) cho từng khía cạnh dịch vụ sau đây:”
* Đây là phần lệnh trực tiếp cho mô hình ngôn ngữ. Nó xác định rõ nhiệm vụ cần thực hiện: phân tích phản hồi và đánh giá mức độ hài lòng.
* Nó cũng cung cấp hai tùy chọn về định dạng cho mức độ hài lòng: thang điểm 1-5 hoặc nhãn phân loại (Tích cực/Trung tính/Tiêu cực), cho phép linh hoạt trong cách trình bày kết quả.
* **Biến đại diện cho danh sách khía cạnh (Placeholder):** `[DANH_SÁCH_KHÍA_CẠNH]`
* Đây là một *placeholder* (biến giữ chỗ) mà người dùng cần điền vào khi sử dụng template. Nó đại diện cho danh sách các khía cạnh dịch vụ mà phản hồi khách hàng sẽ được đánh giá dựa trên đó (ví dụ: Chất lượng sản phẩm, Dịch vụ khách hàng, Tốc độ giao hàng, v.v.).
* **Phân tách thông tin (Separator):** “Phản hồi khách hàng:n”[NỘI_DUNG_PHẢN_HỒI]””
* Phần này dùng để rõ ràng ngăn cách hướng dẫn với dữ liệu đầu vào thực tế.
* `Phản hồi khách hàng:` là một nhãn chỉ dẫn.
* `”[NỘI_DUNG_PHẢN_HỒI]”` là một *placeholder* khác, đại diện cho nội dung văn bản phản hồi thực tế của khách hàng. Việc đặt nội dung trong dấu nháy kép `””` giúp làm nổi bật và tách biệt rõ ràng văn bản phản hồi.
* **Định dạng đầu ra mong muốn (Desired Output Format):**
“Kết quả phân tích:n- [KHÍA_CẠNH_1]: [MỨC_ĐỘ_HÀI_LÒNG_1] (Lý do: [LÝ_DO_1])n- [KHÍA_CẠNH_2]: [MỨC_ĐỘ_HÀI_LÒNG_2] (Lý do: [LÝ_DO_2])n- [KHÍA_CẠNH_3]: [MỨC_ĐỘ_HÀI_LÒNG_3] (Lý do: [LÝ_DO_3])n…”
* Phần này định nghĩa rõ ràng cấu trúc và định dạng của kết quả mà mô hình cần tạo ra.
* `Kết quả phân tích:` là nhãn cho phần đầu ra.
* Mỗi dòng bắt đầu bằng dấu gạch ngang `-` và trình bày thông tin theo mẫu:
* `[KHÍA_CẠNH_1]`: Đây là một *placeholder* động, mô hình sẽ lặp lại hoặc tạo ra các khía cạnh dựa trên `[DANH_SÁCH_KHÍA_CẠNH]` đã cung cấp và được phân tích.
* `[MỨC_ĐỘ_HÀI_LÒNG_1]`: *Placeholder* đại diện cho kết quả đánh giá mức độ hài lòng (ví dụ: “3”, “Tích cực”).
* `(Lý do: [LÝ_DO_1])`: *Placeholder* cho lời giải thích ngắn gọn hoặc trích dẫn từ phản hồi để biện minh cho mức độ hài lòng đã đưa ra. Dấu ngoặc đơn `()` giúp phân tách rõ phần lý do.
* Dấu `…` ở cuối ngụ ý rằng kết quả sẽ tiếp tục theo định dạng này cho tất cả các khía cạnh được liệt kê.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, prompt template này hoạt động dựa trên nguyên tắc **In-Context Learning** (Học trong ngữ cảnh) và **Prompt Engineering để phân loại/trích xuất thông tin**.
* **Mục tiêu:** Mô hình ngôn ngữ được yêu cầu thực hiện một tác vụ phân tích phức tạp:
1. **Đọc hiểu:** Tiêu hóa toàn bộ văn bản phản hồi của khách hàng.
2. **Phân tích theo khía cạnh:** Xác định xem có đề cập nào đến từng khía cạnh được liệt kê trong `[DANH_SÁCH_KHÍA_CẠNH]` hay không.
3. **Đánh giá cảm xúc/mức độ:** Với mỗi khía cạnh được đề cập, mô hình phải suy luận mức độ hài lòng của khách hàng (thông qua thang điểm hoặc nhãn phân loại).
4. **Trích xuất lý do:** Tìm kiếm hoặc suy luận các cụm từ/luận điểm trong phản hồi gốc hỗ trợ cho việc đánh giá mức độ hài lòng.
5. **Định dạng đầu ra:** Trình bày kết quả một cách có cấu trúc theo mẫu đã chỉ định.
* **Cách thức hoạt động của mô hình:**
* Mô hình sẽ xử lý văn bản đầu vào như một chuỗi các hướng dẫn và dữ liệu.
* Nó sử dụng kiến thức đã được huấn luyện để hiểu ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện các chủ đề (khía cạnh dịch vụ) và suy luận tình cảm.
* Cấu trúc đầu ra rõ ràng giúp mô hình biết chính xác cách định dạng câu trả lời, giảm thiểu sự mơ hồ và đảm bảo tính nhất quán.
* Việc cung cấp cả `[DANH_SÁCH_KHÍA_CẠNH]` và `[NỘI_DUNG_PHẢN_HỒI]` cho phép mô hình thực hiện tác vụ phân tích trên dữ liệu cụ thể mà không cần huấn luyện thêm (zero-shot hoặc few-shot learning tùy thuộc vào cách bạn điền các placeholder).
* Sự linh hoạt trong việc chọn thang điểm (1-5 hoặc Tích cực/Trung tính/Tiêu cực) cho phép người dùng tinh chỉnh mức độ chi tiết của kết quả mong muốn.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ minh họa về cách sử dụng prompt template này, một với thang điểm 1-5 và một với nhãn phân loại.
**Ví dụ 1: Sử dụng thang điểm 1-5**
* **Prompt được điền:**
“`
Hãy phân tích phản hồi khách hàng và đánh giá mức độ hài lòng (Thang điểm 1-5 hoặc Tích cực/Trung tính/Tiêu cực) cho từng khía cạnh dịch vụ sau đây: Chất lượng sản phẩm, Dịch vụ khách hàng, Tốc độ giao hàng.
Phản hồi khách hàng:
“Tôi rất hài lòng với chất lượng của chiếc áo mới mua. Vải rất mềm mại và đường may chắc chắn. Tuy nhiên, quá trình đặt hàng hơi rắc rối và tôi phải gọi điện cho bộ phận hỗ trợ mới hoàn tất được. Việc giao hàng thì khá nhanh, sản phẩm đến tay tôi chỉ sau 2 ngày.”
Kết quả phân tích:
– Chất lượng sản phẩm: 5 (Lý do: Khách hàng mô tả vải mềm mại, đường may chắc chắn)
– Dịch vụ khách hàng: 2 (Lý do: Quá trình đặt hàng rắc rối, phải gọi điện hỗ trợ mới xong)
– Tốc độ giao hàng: 4 (Lý do: Sản phẩm đến tay chỉ sau 2 ngày, được đánh giá là khá nhanh)
“`
* **Giải thích:**
* `[DANH_SÁCH_KHÍA_CẠNH]` được thay thế bằng “Chất lượng sản phẩm, Dịch vụ khách hàng, Tốc độ giao hàng.”
* `[NỘI_DUNG_PHẢN_HỒI]` được thay thế bằng nội dung phản hồi của khách hàng.
* Mô hình sau đó sẽ phân tích và điền vào các placeholder `[KHÍA_CẠNH_X]`, `[MỨC_ĐỘ_HÀI_LÒNG_X]` (dưới dạng điểm số 1-5 do yêu cầu) và `[LÝ_DO_X]`.
**Ví dụ 2: Sử dụng nhãn phân loại (Tích cực/Trung tính/Tiêu cực)**
* **Prompt được điền:**
“`
Hãy phân tích phản hồi khách hàng và đánh giá mức độ hài lòng (Thang điểm 1-5 hoặc Tích cực/Trung tính/Tiêu cực) cho từng khía cạnh dịch vụ sau đây
