Tuyệt vời! Với vai trò là chuyên gia kỹ thuật thiết kế prompt, tôi sẽ phân tích chi tiết mẫu prompt bạn cung cấp.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để hướng dẫn mô hình ngôn ngữ thực hiện một tác vụ cụ thể: chuẩn hóa cột giá trong một tập dữ liệu về bất động sản. Cấu trúc của nó rất rõ ràng và sử dụng các “biến” được đặt trong dấu ngoặc vuông ([]) để dễ dàng tùy chỉnh.
- Hành động chính: “Chuẩn hóa cột giá…” – Xác định rõ nhiệm vụ cần thực hiện.
- Đối tượng chính: “trong tập dữ liệu bất động sản…” – Chỉ ra loại dữ liệu mà tác vụ sẽ áp dụng.
- Tham số quan trọng:
[TÊN_CỘT_GIÁ]: Xác định tên cụ thể của cột chứa thông tin giá cần chuẩn hóa. Đây là một biến quan trọng để mô hình biết làm việc với cột nào.[TÊN_TẬP_DỮ_LIỆU]: Xác định tên của tập dữ liệu, giúp mô hình có bối cảnh và có thể truy cập (nếu có khả năng truy cập dữ liệu).[ĐƠN_VỊ_TIỀN_TỆ_CHUẨN]: Chỉ định đơn vị tiền tệ mong muốn sau khi chuẩn hóa. Ví dụ được cung cấp (“VNĐ”) giúp làm rõ yêu cầu.[CÁC_NGUỒN_TỶ_GIÁ]: Một biến rất giá trị, cho phép người dùng cung cấp thông tin về các nguồn tỷ giá hối đoái hoặc yêu cầu mô hình tìm kiếm/sử dụng các nguồn đó. Điều này hỗ trợ việc chuyển đổi giữa các đơn vị tiền tệ gốc và đơn vị tiền tệ chuẩn.
- Yêu cầu bổ sung: “Cần có thông tin về các đơn vị tiền tệ gốc và tỷ giá quy đổi nếu có từ [CÁC_NGUỒN_TỶ_GIÁ].” – Nhấn mạnh tầm quan trọng của việc có dữ liệu tỷ giá để quá trình chuẩn hóa diễn ra chính xác.
Cấu trúc này tuân thủ nguyên tắc của một prompt hiệu quả: rõ ràng, cụ thể, có thể tùy chỉnh và cung cấp đủ ngữ cảnh.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này được thiết kế để kích hoạt khả năng xử lý dữ liệu và kiến thức về tài chính/kinh tế của mô hình ngôn ngữ. Khi được cung cấp các giá trị cho các biến, mô hình sẽ thực hiện các bước sau:
- Hiểu yêu cầu: Mô hình nhận diện rằng nhiệm vụ là biến đổi giá trị số trong một cột cụ thể (
[TÊN_CỘT_GIÁ]) sang một định dạng tiền tệ thống nhất ([ĐƠN_VỊ_TIỀN_TỆ_CHUẨN]). - Xác định ngữ cảnh: Thông tin về
[TÊN_TẬP_DỮ_LIỆU]giúp mô hình hiểu rằng đây là dữ liệu về bất động sản, có thể xuất hiện các định dạng giá khác nhau (ví dụ: USD, EUR, VNĐ, hoặc thậm chí là các định dạng không chuẩn như “1 tỷ đồng”). - Xử lý tỷ giá hối đoái: Đây là phần quan trọng nhất.
- Nếu người dùng cung cấp rõ ràng các tỷ giá trong
[CÁC_NGUỒN_TỶ_GIÁ]hoặc chỉ định các nguồn uy tín, mô hình sẽ sử dụng thông tin này để thực hiện phép quy đổi. Ví dụ, nếu cột giá gốc là USD và người dùng muốn chuẩn hóa về VNĐ, mô hình sẽ tìm tỷ giá USD/VNĐ. - Nếu
[CÁC_NGUỒN_TỶ_GIÁ]được bỏ trống hoặc yêu cầu mô hình tự tìm, mô hình sẽ cố gắng truy cập kiến thức của mình hoặc thực hiện tìm kiếm thông tin về tỷ giá hối đoái tại thời điểm hiện tại hoặc một thời điểm gần nhất mà nó có thể truy cập.
- Nếu người dùng cung cấp rõ ràng các tỷ giá trong
- Áp dụng chuyển đổi: Dựa trên các đơn vị tiền tệ gốc được suy luận hoặc xác định trước và tỷ giá quy đổi, mô hình sẽ áp dụng phép tính toán học để thay đổi giá trị trong cột
[TÊN_CỘT_GIÁ]sang[ĐƠN_VỊ_TIỀN_TỆ_CHUẨN]. - Xử lý định dạng: Ngoài quy đổi giá trị, mô hình có thể được yêu cầu hoặc tự động định dạng lại số (ví dụ: thêm dấu phân cách hàng nghìn, thập phân phù hợp với đơn vị tiền tệ chuẩn).
Mô hình cũng có thể đưa ra các cảnh báo hoặc câu hỏi làm rõ nếu gặp phải sự không nhất quán trong dữ liệu gốc hoặc không tìm được tỷ giá phù hợp.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách sử dụng mẫu prompt này, với các giá trị được điền vào các biến:
Ví dụ 1: Chuyển đổi giá nhà từ USD sang VNĐ
Giả sử bạn có một tập dữ liệu tên là “DuLieuBDS_HCM” với một cột tên là “GiaBan” chứa giá trị bằng USD. Bạn muốn chuẩn hóa về VNĐ và biết tỷ giá có thể tìm ở các nguồn tin kinh tế.
Prompt sử dụng:
Chuẩn hóa cột giá [GiaBan] trong tập dữ liệu bất động sản [DuLieuBDS_HCM] về đơn vị tiền tệ [VNĐ] (ví dụ: VNĐ). Cần có thông tin về các đơn vị tiền tệ gốc và tỷ giá quy đổi nếu có từ [Các trang tin kinh tế uy tín như VNExpress Kinh tế, CafeF].
Kết quả mong đợi từ mô hình (mô phỏng):
OK. Tôi sẽ tiến hành chuẩn hóa cột ‘GiaBan’ trong tập dữ liệu ‘DuLieuBDS_HCM’ về đơn vị VNĐ. Tôi sẽ cố gắng tìm kiếm tỷ giá USD sang VNĐ từ các nguồn bạn đã cung cấp (VNExpress Kinh tế, CafeF) hoặc các nguồn tin cậy khác. Nếu cột ‘GiaBan’ chứa các đơn vị tiền tệ khác ngoài USD, tôi sẽ thông báo cho bạn để xác nhận cách xử lý.
Sau khi bạn cung cấp dữ liệu hoặc cho phép tôi truy cập, tôi sẽ thực hiện quy đổi và trả về cột ‘GiaBan’ đã được chuẩn hóa sang VNĐ (ví dụ: 1,200,000,000 VNĐ).
Ví dụ 2: Chuẩn hóa giá với nhiều đơn vị tiền tệ gốc về EUR
Bạn có một tập dữ liệu “DatDai_QuocTe” với cột “Price_EUR_USD_GBP” chứa giá bằng cả EUR, USD và GBP. Bạn muốn chuẩn hóa tất cả về EUR và bạn có một bảng tỷ giá cố định.
Prompt sử dụng:
Chuẩn hóa cột giá [Price_EUR_USD_GBP] trong tập dữ liệu bất động sản [DatDai_QuocTe] về đơn vị tiền tệ [EUR] (ví dụ: EUR). Cần có thông tin về các đơn vị tiền tệ gốc và tỷ giá quy đổi nếu có từ [Tỷ giá tham khảo: 1 EUR = 1.10 USD, 1 EUR = 0.85 GBP].
Kết quả mong đợi từ mô hình (mô phỏng):
Đã rõ. Tôi sẽ chuẩn hóa cột ‘Price_EUR_USD_GBP’ từ tập dữ liệu ‘DatDai_QuocTe’ về đơn vị EUR, sử dụng các tỷ giá quy đổi bạn đã cung cấp: 1 EUR = 1.10 USD và 1 EUR = 0.85 GBP. Mô hình sẽ tự động suy luận đơn vị tiền tệ gốc của từng giá trị trong cột và áp dụng phép quy đổi tương ứng để đưa tất cả về đơn vị EUR.
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một ví dụ điển hình về thiết kế prompt hiệu quả, kết hợp sự rõ ràng, khả năng tùy biến cao và việc cung cấp đầy đủ ngữ cảnh cần thiết cho mô hình ngôn ngữ. Các biến được xác định rõ ràng ([TÊN_CỘT_GIÁ], [TÊN_TẬP_DỮ_LIỆU], [ĐƠN_VỊ_TI
