Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn đã cung cấp, theo đúng cấu trúc yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để yêu cầu một mô hình AI phân tích dữ liệu dinh dưỡng cá nhân và đưa ra các khuyến nghị dựa trên mục tiêu sức khỏe cụ thể. Cấu trúc của nó bao gồm các thành phần rõ ràng:
- Mục đích chính: “Phân tích nhật ký dinh dưỡng của tôi…”
- Phạm vi thời gian: Được xác định bởi biến
[KHOẢNG_THỜI_GIAN]. Biến này cho phép người dùng chỉ định rõ khoảng thời gian nhật ký dinh dưỡng mà họ muốn phân tích (ví dụ: “một tuần”, “ba ngày gần nhất”, “tháng trước”). - Các yếu tố cần phân tích: “lượng calo, protein, vitamin và khoáng chất tiêu thụ.” Đây là các chỉ số dinh dưỡng cốt lõi mà AI cần tập trung vào.
- Các mục tiêu sức khỏe/đánh giá:
- “Đánh giá xem chế độ ăn uống hiện tại có đủ hỗ trợ cho việc phục hồi cơ bắp”
- “sức khỏe xương khớp”
- “và có làm tăng nguy cơ chấn thương hay không.”
Những câu hỏi này định hướng cho AI thực hiện một phân tích sâu hơn, không chỉ dừng lại ở việc thống kê vi chất mà còn liên kết chúng với các mục tiêu thể chất và phòng ngừa rủi ro.
- Yêu cầu hành động: “Đề xuất điều chỉnh chế độ ăn.” Đây là phần đưa ra yêu cầu về kết quả mong muốn, đó là các khuyến nghị cụ thể.
- Dữ liệu đầu vào: Được xác định bởi biến
[NHẬT_KÝ_DINH_DƯỠNG_CHI_TIẾT]. Đây là nơi người dùng cung cấp dữ liệu thô về những gì họ đã ăn, bao gồm tên món ăn, số lượng, và có thể cả thông tin dinh dưỡng nếu có.
Sự kết hợp giữa các biến (placeholders) và các câu lệnh rõ ràng làm cho prompt này linh hoạt và có khả năng tạo ra các đầu ra tùy chỉnh cao.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho mô hình ngôn ngữ một ngữ cảnh chi tiết và các yêu cầu cụ thể. Khi người dùng điền vào các biến [KHOẢNG_THỜI_GIAN] và [NHẬT_KÝ_DINH_DƯỠNG_CHI_TIẾT], họ đang tạo ra một đầu vào mới cho mô hình.
[KHOẢNG_THỜI_GIAN]: Biến này giúp mô hình xác định phạm vi dữ liệu cần xử lý. Nó có thể được tích hợp vào các truy vấn cơ sở dữ liệu (nếu mô hình có quyền truy cập) hoặc đơn giản là để mô hình tập trung vào các mục nhập nhật ký trong khoảng thời gian đó khi thực hiện phân tích.[NHẬT_KÝ_DINH_DƯỠNG_CHI_TIẾT]: Đây là phần dữ liệu quan trọng nhất. Mô hình sẽ phải phân tích cú pháp (parse) văn bản này để trích xuất thông tin về từng món ăn, lượng tiêu thụ, và quan trọng là tính toán hoặc ước tính các giá trị dinh dưỡng (calo, protein, vitamin, khoáng chất) dựa trên cơ sở dữ liệu kiến thức của nó về thực phẩm và thành phần dinh dưỡng.- Các câu lệnh điều kiện và mệnh lệnh: Các cụm từ như “Đánh giá xem…”, “Đề xuất điều chỉnh…” hướng dẫn mô hình thực hiện các tác vụ xử lý thông tin. Mô hình sẽ sử dụng kiến thức của mình về dinh dưỡng thể thao, dinh dưỡng cho sức khỏe xương khớp, và các yếu tố nguy cơ chấn thương để:
- Tính toán tổng lượng dinh dưỡng cho từng ngày/khoảng thời gian được chỉ định.
- So sánh các giá trị này với các khuyến nghị dinh dưỡng tiêu chuẩn, hoặc thậm chí với các mục tiêu cá nhân (nếu người dùng cung cấp thêm).
- Đưa ra nhận định về sự phù hợp của chế độ ăn đối với các mục tiêu phục hồi cơ bắp, sức khỏe xương khớp và nguy cơ chấn thương.
- Tạo ra các đề xuất cụ thể, chẳng hạn như tăng cường thực phẩm giàu protein, canxi, vitamin D, hoặc điều chỉnh lượng calo tổng thể.
Prompt này hiệu quả vì nó không chỉ yêu cầu thông tin mà còn định hình loại thông tin (phân tích, đánh giá, đề xuất) và các tiêu chí đánh giá (phục hồi cơ bắp, xương khớp, nguy cơ chấn thương).
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách prompt này có thể được sử dụng với dữ liệu mẫu:
Ví dụ 1: Tập trung vào Phục hồi cơ bắp sau tập luyện
Prompt hoàn chỉnh:
Phân tích nhật ký dinh dưỡng của tôi trong một tuần và các yếu tố như lượng calo, protein, vitamin và khoáng chất tiêu thụ. Đánh giá xem chế độ ăn uống hiện tại có đủ hỗ trợ cho việc phục hồi cơ bắp, sức khỏe xương khớp và có làm tăng nguy cơ chấn thương hay không. Đề xuất điều chỉnh chế độ ăn. Dữ liệu đầu vào:
Ngày 1:
- Sáng: 3 trứng ốp la, 2 lát bánh mì nướng, 1 cốc sữa tươi. (Ước tính: ~500 calo, 25g protein, 15g fat, 30g carb)
- Trưa: 150g ức gà luộc, 200g cơm trắng, rau cải xanh luộc. (Ước tính: ~600 calo, 40g protein, 10g fat, 80g carb)
- Chiều: 1 quả chuối, 100g sữa chua Hy Lạp. (Ước tính: ~200 calo, 15g protein, 3g fat, 30g carb)
- Tối: 200g cá hồi nướng, 150g khoai lang nướng, salad rau củ. (Ước tính: ~700 calo, 50g protein, 30g fat, 50g carb)
- Trước khi ngủ: 1 scoop whey protein với nước. (Ước tính: ~120 calo, 25g protein, 2g fat, 2g carb)
(Ghi chú: Tôi tập tạ nặng 5 buổi/tuần.)
Ngày 2:
- [Tương tự, điền đầy đủ thông tin cho các ngày còn lại của tuần]
Mô hình có thể trả lời dựa trên prompt này:
Dựa trên nhật ký dinh dưỡng của bạn trong một tuần [khi đầy đủ dữ liệu], tôi nhận thấy chế độ ăn của bạn có lượng protein khá tốt, đặc biệt vào Ngày 1 (khoảng 155g protein) và có bổ sung whey protein sau tập. Điều này rất quan trọng cho việc phục hồi và phát triển cơ bắp.
Đánh giá:
- Phục hồi cơ bắp: Lượng protein hàng ngày có vẻ đủ hoặc gần đủ để hỗ trợ mục tiêu phục hồi cơ bắp của bạn, đặc biệt với cường độ tập luyện 5 buổi/tuần. Lượng calo tổng thể cần được tính toán cẩn thận để đảm bảo bạn đang ăn đủ để hỗ trợ phục hồi và đạt được mục tiêu tăng cơ (nếu có).
- Sức khỏe xương khớp: Cần xem xét kỹ hơn lượng tiêu thụ canxi và vitamin D trong thực đơn hàng ngày. Các mục như sữa tươi, sữa chua Hy Lạp, và rau xanh là nguồn tốt, nhưng cần đảm bảo đủ nhu cầu.
- Nguy cơ chấn thương: Chế độ ăn thiếu vitamin và khoáng chất thiết yếu (ví dụ: magie, kẽm, vitamin C) có thể ảnh hưởng đến sức khỏe liên kết và tăng nguy cơ chấn thương. Lượng carb đa dạng và đủ năng lượng cũng giúp phòng tránh mệt mỏi, giảm nguy cơ chấn thương.
Đề xuất điều chỉnh:
- Tăng cường rau
