Tuyệt vời! Tôi sẽ phân tích chi tiết prompt template bạn cung cấp theo đúng cấu trúc yêu cầu.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này có cấu trúc rõ ràng và hiệu quả, tập trung vào việc trích xuất và đánh giá thông tin liên hệ của khách hàng tiềm năng. Cấu trúc bao gồm các thành phần chính sau:
- Câu lệnh chính: “Xem xét các thông tin liên hệ của khách hàng tiềm năng…” – Đây là phần mở đầu, chỉ định rõ nhiệm vụ cần thực hiện.
- Biến người dùng cung cấp (placeholders):
[TÊN_KHÁCH_HÀNG]: Biến này dùng để điền tên cụ thể của khách hàng tiềm năng. Việc này giúp cá nhân hóa và làm rõ đối tượng đang được xem xét.[THÔNG_TIN_LIÊN_HỆ]: Đây là biến quan trọng nhất, chứa toàn bộ dữ liệu liên hệ của khách hàng. Định dạng của biến này sẽ ảnh hưởng lớn đến chất lượng đầu ra. Nó có thể bao gồm email, số điện thoại, chức vụ, công ty, địa chỉ, v.v.
- Yêu cầu đầu ra cụ thể:
- “Chấm điểm khả năng tiếp cận từ 1 đến 5 (1 là rất khó tiếp cận, 5 là rất dễ tiếp cận)…” – Yêu cầu này đưa ra một thang điểm rõ ràng và định nghĩa các giá trị biên (1 và 5) để mô hình hiểu được ý nghĩa của từng điểm số.
- “…dựa trên tính chính xác và đầy đủ của email, số điện thoại, chức vụ và công ty.” – Yêu cầu này xác định các tiêu chí cụ thể để đánh giá điểm số. Mô hình cần phân tích các yếu tố này để đưa ra quyết định.
- “Giải thích điểm số.” – Yêu cầu này đảm bảo kết quả đầu ra không chỉ là một con số mà còn có phần diễn giải, giúp người dùng hiểu được lý do đằng sau việc chấm điểm.
Về mặt cấu trúc, prompt này tuân thủ nguyên tắc cung cấp ngữ cảnh rõ ràng, các biến cần thiết và yêu cầu đầu ra chi tiết, giúp mô hình AI dễ dàng hiểu và thực hiện nhiệm vụ.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Prompt này hoạt động dựa trên khả năng của mô hình AI trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và hiểu các khái niệm như “thông tin liên hệ”, “khả năng tiếp cận”, “độ chính xác”, “tính đầy đủ”, “chức vụ” và “công ty”.
- Ý nghĩa kỹ thuật:
- Phân tích ngữ nghĩa: Mô hình sẽ “đọc” và hiểu ý nghĩa của chuỗi văn bản được cung cấp trong
[THÔNG_TIN_LIÊN_HỆ]. Nó cần nhận diện các thành phần cấu thành thông tin liên hệ (email, số điện thoại, tên công ty, chức vụ). - Đánh giá tiêu chí: Dựa trên định nghĩa của “tính chính xác và đầy đủ”, mô hình sẽ đánh giá:
- Email: Có định dạng hợp lệ không? Có vẻ là email cá nhân hay công ty? Có vẻ là tên người thật hay ngẫu nhiên?
- Số điện thoại: Có định dạng số điện thoại hợp lệ không (mã quốc gia, mã vùng, số)?
- Chức vụ: Có phải là một chức vụ rõ ràng (ví dụ: CEO, Trưởng phòng Kinh doanh, Nhân viên hỗ trợ) hay chỉ là một mô tả chung chung? Chức vụ đó có vẻ phù hợp với công ty không?
- Công ty: Tên công ty có rõ ràng và có vẻ là một thực thể kinh doanh có thật hay không?
- Chấm điểm: Dựa trên đánh giá các tiêu chí trên, mô hình sẽ quy đổi sang thang điểm từ 1 đến 5.
- Điểm 5 (Rất dễ tiếp cận): Thông tin đầy đủ, chính xác, rõ ràng (ví dụ: email công ty, số điện thoại trực tiếp, chức vụ rõ ràng, tên công ty uy tín).
- Điểm 4: Thông tin khá đầy đủ và chính xác, có thể thiếu một chút chi tiết nhưng vẫn đủ để liên hệ.
- Điểm 3 (Trung bình): Thông tin có thể hơi thiếu hoặc không hoàn toàn rõ ràng ở một vài điểm, cần xác minh thêm.
- Điểm 2: Thông tin có vẻ không chính xác, thiếu sót nhiều hoặc không đầy đủ.
- Điểm 1 (Rất khó tiếp cận): Ngay cả thông tin cơ bản cũng thiếu, không chính xác hoặc không rõ ràng (ví dụ: email chung chung, số điện thoại không hợp lệ, chức vụ không có).
- Diễn giải: Mô hình sẽ tóm tắt lại lý do đã dẫn đến việc chấm điểm đó, ví dụ: “Điểm 4 vì email công ty đầy đủ, số điện thoại trực tiếp có vẻ chính xác, nhưng chức vụ hơi chung chung.”
- Phân tích ngữ nghĩa: Mô hình sẽ “đọc” và hiểu ý nghĩa của chuỗi văn bản được cung cấp trong
- Cách hoạt động với mô hình hiện đại: Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể thực hiện nhiệm vụ này bằng cách:
- Nhận dạng thực thể có tên (NER): Xác định và phân loại các loại thông tin như tên người, tổ chức, địa chỉ, email, số điện thoại.
- Quan hệ ngữ nghĩa: Hiểu mối quan hệ giữa các thực thể (ví dụ: “email thuộc về [TÊN_KHÁCH_HÀNG]” tại “công ty [TÊN_CÔNG_TY]”).
- Phân loại và đánh giá: Dựa trên các mẫu dữ liệu đã học, mô hình sẽ phân loại mức độ đầy đủ, chính xác và suy ra điểm số.
- Tạo văn bản: Tổng hợp các phân tích thành câu trả lời mạch lạc, bao gồm điểm số và phần giải thích.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ minh họa, cho thấy cách prompt template này có thể được sử dụng với các biến dữ liệu khác nhau.
Ví dụ 1: Thông tin đầy đủ và rõ ràng
Input Prompt:
Xem xét các thông tin liên hệ của khách hàng tiềm năng [TÊN_KHÁCH_HÀNG]: Nguyễn Văn An. [THÔNG_TIN_LIÊN_HỆ]: Email: nguyen.an@examplecorp.com, Số điện thoại: 0912345678, Chức vụ: Trưởng phòng Kinh doanh, Công ty: Example Corp. Chấm điểm khả năng tiếp cận từ 1 đến 5 (1 là rất khó tiếp cận, 5 là rất dễ tiếp cận) dựa trên tính chính xác và đầy đủ của email, số điện thoại, chức vụ và công ty. Giải thích điểm số.
Output Dự kiến:
Điểm khả năng tiếp cận: 5/5
Giải thích: Thông tin liên hệ rất đầy đủ và chính xác. Email là email công ty, số điện thoại có vẻ trực tiếp, chức vụ rõ ràng và công ty có tên cụ thể. Điều này cho phép dễ dàng liên hệ với khách hàng tiềm năng.
Ví dụ 2: Thông tin thiếu và không rõ ràng
Input Prompt:
Xem xét các thông tin liên hệ của khách hàng tiềm năng [TÊN_KHÁCH_HÀNG]: Trần Thị Bích. [THÔNG_TIN_LIÊN_HỆ]: Email: bich.tran@gmail.com, Số điện thoại: XXX, Chức vụ: Nhân viên, Công ty: Một công ty nhỏ. Chấm điểm khả năng tiếp cận từ 1 đến 5 (1 là rất khó tiếp cận, 5 là rất dễ tiếp cận) dựa trên tính chính xác và đầy đủ của email, số điện thoại, chức vụ và công ty. Giải thích điểm số.
Output Dự kiến:
Điểm khả năng tiếp cận: 2/5
Giải thích: Thông tin liên hệ khá thiếu và không rõ ràng, làm giảm khả năng tiếp cận. Email là email cá nhân, số điện thoại bị ẩn ("XXX"), chức vụ quá chung chung và tên công ty không cụ thể ("Một công ty nhỏ"). Cần có thêm thông tin chính xác hơn để có thể liên hệ hiệu quả.
👉 Tóm lại
Prompt template này được xây dựng rất tốt, kết hợp một cách
