Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, được trình bày bằng tiếng Việt và sử dụng định dạng HTML theo yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này có cấu trúc rõ ràng, tập trung vào việc yêu cầu tạo ra một báo cáo phân tích doanh thu. Cấu trúc này bao gồm các thành phần chính sau:
- Yêu cầu chính: “Tạo báo cáo phân tích doanh thu theo vị trí địa lý (tỉnh/thành phố, khu vực)” – Đây là mệnh lệnh cốt lõi, xác định loại báo cáo cần tạo và phạm vi dữ liệu (doanh thu, theo địa lý).
- Khoảng thời gian: “trong khoảng thời gian từ [NGÀY_BẮT_ĐẦU] đến [NGÀY_KẾT_THÚC]” – Đây là một biến số quan trọng (
[NGÀY_BẮT_ĐẦU]và[NGÀY_KẾT_THÚC]) để giới hạn phạm vi dữ liệu cần phân tích. Việc sử dụng biến cho phép linh hoạt thay đổi kỳ báo cáo. - Mục tiêu phân tích 1: “Xác định các khu vực có doanh thu cao nhất và thấp nhất.” – Yêu cầu này định hướng mô hình xác định các điểm dữ liệu cực đoan, giúp nhanh chóng nhận diện các khu vực nổi bật.
- Mục tiêu phân tích 2: “So sánh hiệu suất bán hàng giữa các khu vực [KHU_VỰC_SO_SÁNH].” – Đây là một biến số linh hoạt khác (
[KHU_VỰC_SO_SÁNH]) cho phép người dùng tùy chỉnh việc so sánh hiệu suất giữa các khu vực được chỉ định. Điều này mang lại khả năng phân tích sâu hơn vào các khu vực cụ thể mà họ quan tâm.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) một tập hợp các chỉ dẫn rõ ràng để thực hiện nhiệm vụ phân tích dữ liệu. Các biến số được đặt trong dấu ngoặc vuông (`[]`) đóng vai trò là các “tham số” hoặc “chỗ giữ chỗ” (placeholders). Khi người dùng nhập prompt, họ sẽ thay thế các biến này bằng dữ liệu thực tế.
[NGÀY_BẮT_ĐẦU]và[NGÀY_KẾT_THÚC]: LLM sẽ hiểu rằng nó cần truy vấn hoặc xử lý dữ liệu doanh thu chỉ trong khoảng thời gian được cung cấp. Điều này giúp thu hẹp phạm vi dữ liệu và đảm bảo tính liên quan của báo cáo.[KHU_VỰC_SO_SÁNH]: Biến này cho phép người dùng chỉ định một hoặc nhiều khu vực cụ thể. LLM sẽ sử dụng thông tin này để tập trung vào việc phân tích và so sánh hiệu suất bán hàng chỉ với các khu vực được liệt kê.
Mục đích của LLM là diễn giải các yêu cầu này và trả về một báo cáo có cấu trúc, bao gồm việc xác định các khu vực có doanh thu cao/thấp nhất và thực hiện so sánh theo yêu cầu. LLM sẽ cần truy cập hoặc giả định có quyền truy cập vào một tập dữ liệu về doanh thu theo địa lý và thời gian để hoàn thành nhiệm vụ.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách mẫu prompt này có thể được sử dụng:
Ví dụ 1: Phân tích Doanh thu Quý 1 năm 2023
Người dùng nhập:
Tạo báo cáo phân tích doanh thu theo vị trí địa lý (tỉnh/thành phố, khu vực) trong khoảng thời gian từ 2023-01-01 đến 2023-03-31. Xác định các khu vực có doanh thu cao nhất và thấp nhất. So sánh hiệu suất bán hàng giữa các khu vực Miền Bắc, Miền Trung.
Mô hình có thể tạo ra (kết quả khái quát):
Báo cáo Phân tích Doanh thu theo Vị trí Địa lý (01/01/2023 – 31/03/2023):
- Khu vực Doanh thu Cao nhất: Miền Nam (ví dụ: 1.500 tỷ VNĐ)
- Khu vực Doanh thu Thấp nhất: Miền Tây (ví dụ: 300 tỷ VNĐ)
- So sánh Hiệu suất Bán hàng:
- Miền Bắc: Doanh thu đạt 800 tỷ VNĐ, trung bình 80 tỷ/tỉnh.
- Miền Trung: Doanh thu đạt 650 tỷ VNĐ, trung bình 50 tỷ/tỉnh.
- Nhận xét: Miền Bắc có doanh thu cao hơn Miền Trung trong kỳ báo cáo này.
Ví dụ 2: Phân tích Doanh thu tháng 7/2023 cho các tỉnh thành cụ thể
Người dùng nhập:
Tạo báo cáo phân tích doanh thu theo vị trí địa lý (tỉnh/thành phố, khu vực) trong khoảng thời gian từ 2023-07-01 đến 2023-07-31. Xác định các khu vực có doanh thu cao nhất và thấp nhất. So sánh hiệu suất bán hàng giữa các khu vực Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh, Đà Nẵng.
Mô hình có thể tạo ra (kết quả khái quát):
Báo cáo Phân tích Doanh thu theo Vị trí Địa lý (01/07/2023 – 31/07/2023):
- Khu vực Doanh thu Cao nhất: TP. Hồ Chí Minh (ví dụ: 500 tỷ VNĐ)
- Khu vực Doanh thu Thấp nhất: (Giả định chỉ phân tích 3 khu vực đã cho, nếu có dữ liệu rộng hơn sẽ có khu vực thấp nhất tổng thể)
- So sánh Hiệu suất Bán hàng:
- Hà Nội: Doanh thu đạt 350 tỷ VNĐ.
- TP. Hồ Chí Minh: Doanh thu đạt 500 tỷ VNĐ.
- Đà Nẵng: Doanh thu đạt 150 tỷ VNĐ.
- Nhận xét: TP. Hồ Chí Minh dẫn đầu về doanh thu trong tháng 7, tiếp theo là Hà Nội và Đà Nẵng.
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một ví dụ hiệu quả về cách sử dụng các biến số để tạo ra các yêu cầu phân tích dữ liệu linh hoạt và cụ thể. Nó cho phép người dùng dễ dàng tùy chỉnh phạm vi thời gian và các khu vực quan tâm, đồng thời hướng dẫn mô hình ngôn ngữ thực hiện các phân tích cần thiết như xác định cao/thấp và so sánh hiệu suất. Cấu trúc rõ ràng giúp LLM hiểu chính xác nhiệm vụ, từ đó có khả năng tạo ra báo cáo hữu ích.
