Tuyệt vời! Đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, theo đúng cấu trúc yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để thực hiện phân tích phản hồi của khách hàng một cách có cấu trúc và hiệu quả. Nó tập trung vào việc so sánh phản hồi ban đầu của khách hàng với các phản hồi theo dõi để đánh giá mức độ giải quyết vấn đề.
Cấu trúc của prompt bao gồm các phần chính sau:
- Chỉ dẫn chung: Yêu cầu phân tích toàn bộ tập phản hồi, bao gồm cả phản hồi ban đầu và phản hồi theo dõi liên quan đến cùng một vấn đề.
- Xác định vấn đề ban đầu: Sử dụng biến placeholder
[MÔ_TẢ_VẤN_ĐỀ_BAN_ĐẦU]để xác định rõ ràng vấn đề mà khách hàng đã nêu ban đầu. Điều này giúp mô hình hiểu được “cái gì” cần được giải quyết. - Cung cấp dữ liệu phản hồi:
[NỘI_DUNG_PHẢN_HỒI_BAN_ĐẦU]: Nơi chứa nội dung chi tiết của phản hồi ban đầu từ khách hàng.[NỘI_DUNG_PHẢN_HỒI_THEO_DÕI]: Nơi chứa nội dung của một hoặc nhiều phản hồi theo dõi, thể hiện các bước hoặc kết quả sau phản hồi ban đầu.
- Định dạng kết quả đánh giá: Yêu cầu đầu ra theo một định dạng cụ thể, sử dụng các biến placeholder để thu thập thông tin đánh giá chi tiết:
- Mức độ hài lòng với giải pháp: Yêu cầu lựa chọn từ một tập hợp các tùy chọn định sẵn (
[RẤT_HÀI_LÒNG/HÀI_LÒNG/KHÔNG_HÀI_LÒNG]). - Lý do: Cho phép cung cấp giải thích chi tiết cho đánh giá mức độ hài lòng (
[LÝ_DO_ĐÁNH_GIÁ]). - Đề xuất cải thiện quy trình hỗ trợ: Yêu cầu đưa ra các gợi ý mang tính xây dựng cho việc cải tiến quy trình hỗ trợ khách hàng (
[ĐỀ_XUẤT_HỖ_TRỢ]).
- Mức độ hài lòng với giải pháp: Yêu cầu lựa chọn từ một tập hợp các tùy chọn định sẵn (
Sự hiện diện của các biến placeholder ([...]) cho thấy đây là một mẫu prompt có thể được điền dữ liệu động, giúp tái sử dụng và tự động hóa quy trình phân tích.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) một ngữ cảnh rõ ràng và một nhiệm vụ cụ thể. Dưới đây là cách nó hoạt động:
- Thiết lập Ngữ cảnh (Context Setting): Các câu lệnh ban đầu như “Phân tích tập phản hồi sau đây…” và việc chỉ định rõ “phản hồi ban đầu” và “phản hồi theo dõi” giúp LLM hiểu rằng nhiệm vụ không chỉ là tóm tắt mà còn là so sánh và đánh giá.
- Nhận diện Vấn đề Cốt lõi: Biến
[MÔ_TẢ_VẤN_ĐỀ_BAN_ĐẦU]là cực kỳ quan trọng. Nó đóng vai trò là “điểm neo” cho quá trình đánh giá các phản hồi theo dõi. LLM sẽ tập trung vào việc xem xét liệu các hành động hoặc thông tin trong phản hồi theo dõi có trực tiếp giải quyết hoặc làm giảm nhẹ *vấn đề cụ thể này* hay không. - Dữ liệu Đầu vào (Input Data): Dữ liệu thực tế về phản hồi ban đầu và phản hồi theo dõi được đưa vào qua các placeholder
[NỘI_DUNG_PHẢN_HỒI_BAN_ĐẦU]và[NỘI_DUNG_PHẢN_HỒI_THEO_DÕI]. LLM sẽ đọc và xử lý các nội dung văn bản này. - Thao tác Phân tích (Analysis Operation): LLM sẽ thực hiện các bước xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để:
- Hiểu ý định và nội dung của phản hồi ban đầu.
- Hiểu ý định, hành động và kết quả của các phản hồi theo dõi.
- So sánh kết quả/hành động trong phản hồi theo dõi với vấn đề được mô tả ban đầu (
[MÔ_TẢ_VẤN_ĐỀ_BAN_ĐẦU]). - Đánh giá mức độ “khớp” hoặc “giải quyết” giữa hai tập phản hồi.
- Tạo ra Đầu ra có Cấu trúc (Structured Output Generation): Phần cuối của prompt định hướng cho LLM cung cấp kết quả theo một khuôn mẫu cụ thể:
- Mức độ hài lòng: Dựa trên việc giải quyết vấn đề, LLM sẽ chọn một trong ba tùy chọn được gợi ý.
- Lý do: LLM sẽ tổng hợp những điểm chính từ phân tích của nó để biện minh cho đánh giá mức độ hài lòng.
- Đề xuất: Dựa trên việc hiểu quy trình hỗ trợ được ngụ ý qua các phản hồi, LLM sẽ suy luận và đưa ra các đề xuất cải thiện.
Về cốt lõi, mẫu prompt này là một hình thức “hướng dẫn nhiệm vụ” (task instruction) cho LLM, kết hợp việc cung cấp dữ liệu và yêu cầu định dạng đầu ra cụ thể để đảm bảo tính nhất quán và hữu ích của kết quả.
3. Ví dụ Minh họa
Giả sử chúng ta có dữ liệu phản hồi của khách hàng về một vấn đề liên quan đến việc đơn hàng bị giao thiếu sản phẩm. Chúng ta sẽ điền vào mẫu prompt như sau:
Ví dụ 1: Vấn đề đã được giải quyết tốt
[MÔ_TẢ_VẤN_ĐỀ_BAN_ĐẦU]: Khách hàng nhận đơn hàng nhưng thiếu một sản phẩm.
[NỘI_DUNG_PHẢN_HỒI_BAN_ĐẦU]: “Tôi vừa nhận được đơn hàng #12345 của mình, nhưng trong thùng chỉ có 2/3 sản phẩm tôi đã đặt. Sản phẩm bị thiếu là ‘Sách Lập Trình Nâng Cao’.”
[NỘI_DUNG_PHẢN_HỒI_THEO_DÕI]: “Cảm ơn quý khách đã thông báo. Chúng tôi đã ghi nhận vấn đề thiếu sản phẩm. Chúng tôi đã ngay lập tức tạo một đơn hàng mới cho sản phẩm ‘Sách Lập Trình Nâng Cao’ và cam kết giao đến quý khách trong vòng 24 giờ tới. Mã vận đơn cho đơn hàng bổ sung sẽ là ABC789.”
Sau khi LLM xử lý, kết quả có thể sẽ trông như sau:
- Đánh giá hiệu quả giải quyết vấn đề:
- Mức độ hài lòng với giải pháp:
RẤT_HÀI_LÒNG - Lý do:
Phản hồi theo dõi cho thấy bộ phận hỗ trợ đã nhanh chóng xác nhận vấn đề, ngay lập tức xử lý việc gửi bù sản phẩm bị thiếu và cung cấp thông tin vận đơn rõ ràng, minh bạch. Khách hàng được giải quyết vấn đề một cách tối ưu. - Đề xuất cải thiện quy trình hỗ trợ:
Xem xét việc tối ưu hóa quy trình đóng gói để giảm thiểu sai sót tương tự trong tương lai. Cân nhắc bổ sung quy trình kiểm tra chéo trước khi giao hàng.
- Mức độ hài lòng với giải pháp:
Ví dụ 2: Vấn đề chưa được giải quyết thỏa đáng
[MÔ_TẢ_VẤN_ĐỀ_BAN_ĐẦU]: Khách hàng gặp khó khăn trong việc truy cập tài khoản người dùng do lỗi đăng nhập.
[NỘI_DUNG_PHẢN_HỒI_BAN_ĐẦU]: “Tôi không thể đăng nhập vào tài khoản của mình trên website từ sáng nay. Tôi đã thử đặt lại mật khẩu nhưng email xác nhận không đến. Mã lỗi hiển thị là ‘ERR_AUTH_001’.”
[NỘI_DUNG_PHẢN_HỒI_THEO_DÕI]: “
