Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, tuân thủ cấu trúc yêu cầu và sử dụng định dạng HTML:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để yêu cầu một phân tích về biến động giá bất động sản dựa trên các yếu tố về vị trí, thời gian và sự ảnh hưởng của cơ sở hạ tầng. Nó sử dụng các biến đầu vào được định nghĩa rõ ràng, cho phép người dùng tùy chỉnh yêu cầu một cách linh hoạt.
- [KHU_VỰC_CỤ_THỂ]: Biến này chỉ định khu vực địa lý cụ thể mà dữ liệu bất động sản sẽ được lấy và phân tích. Ví dụ: “Quận 2, TP.HCM”, “Thành phố Đà Nẵng”, “Khu vực ven Biển Nha Trang”.
- [KHOẢNG_CÁCH_THỜI_GIAN]: Biến này xác định khung thời gian được xem xét cho dữ liệu bất động sản và thông tin về cơ sở hạ tầng. Ví dụ: “1 năm qua”, “3 năm gần đây”, “6 tháng gần nhất”.
- [LOẠI_HẠ_TẦNG_ƯU_TIÊN_1]: Biến này chỉ định loại cơ sở hạ tầng quan trọng đầu tiên. Mô hình sẽ tập trung phân tích tác động của loại hạ tầng này. Ví dụ: “trường học quốc tế”, “trung tâm thương mại lớn”, “tuyến metro”.
- [LOẠI_HẠ_TẦNG_ƯU_TIÊN_2]: Biến này chỉ định loại cơ sở hạ tầng quan trọng thứ hai. Đây có thể là một loại hạ tầng bổ sung hoặc một yếu tố khác cùng được xem xét. Ví dụ: “bệnh viện đa khoa”, “công viên cây xanh”, “sân bay”.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này đang yêu cầu một tác vụ phân tích dữ liệu phức tạp. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ cần thực hiện các bước sau để xử lý yêu cầu:
- Thu thập dữ liệu: Mô hình sẽ cần truy cập hoặc mô phỏng việc truy cập dữ liệu về vị trí và giá của các bất động sản trong
[KHU_VỰC_CỤ_THỂ]. Đồng thời, nó cũng cần thu thập thông tin về các dự án hạ tầng mới được phát triển hoặc đã hoàn thành trong[KHOẢNG_CÁCH_THỜI_GIAN]. - Lọc và nhóm dữ liệu: Dữ liệu bất động sản sẽ được lọc để xác định những bất động sản nằm gần (theo một bán kính hoặc tiêu chí nhất định) các loại hạ tầng được chỉ định trong
[LOẠI_HẠ_TẦNG_ƯU_TIÊN_1]và[LOẠI_HẠ_TẦNG_ƯU_TIÊN_2]. Dữ liệu cũng có thể được nhóm theo các đặc điểm khác của bất động sản (diện tích, loại hình, v.v.). - Phân tích biến động giá: Mô hình sẽ tiến hành phân tích sự thay đổi giá của các bất động sản:
- So sánh giá trung bình hoặc giá theo phân khúc của các bất động sản gần hạ tầng ưu tiên với các bất động sản ở các khu vực lân cận nhưng không có hoặc có ít hạ tầng tương tự.
- Phân tích xu hướng tăng/giảm giá theo thời gian cho từng nhóm bất động sản.
- Ước tính tác động của từng loại hạ tầng đến giá trị bất động sản.
- Trình bày kết quả: Kết quả phân tích sẽ được trình bày một cách logic, thường bao gồm các điểm chính, dữ liệu so sánh và có thể là nhận định về xu hướng thị trường.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách người dùng có thể điền vào mẫu prompt để tạo ra các yêu cầu cụ thể:
Ví dụ 1:
Prompt đầu vào:
Sử dụng dữ liệu vị trí và giá của các bất động sản tại [Quận 7, TP.HCM] cùng với thông tin về các dự án/cơ sở hạ tầng mới được phát triển trong vòng [2 năm qua]. Phân tích sự thay đổi giá của các bất động sản gần [trường đại học lớn] và [khu đô thị mới] so với các khu vực khác.
Kết quả mong đợi từ mô hình:
Mô hình sẽ phân tích giá bất động sản tại Quận 7 trong 2 năm qua, đặc biệt chú trọng vào các khu vực có trường đại học lớn và khu đô thị mới phát triển. Nó sẽ so sánh sự biến động giá của các bất động sản trong hoặc gần những khu vực này với các khu vực khác của Quận 7, đưa ra nhận định về mức độ ảnh hưởng của các yếu tố hạ tầng này đối với giá trị bất động sản.
Ví dụ 2:
Prompt đầu vào:
Sử dụng dữ liệu vị trí và giá của các bất động sản tại [Đà Nẵng] cùng với thông tin về các dự án/cơ sở hạ tầng mới được phát triển trong vòng [3 năm gần đây]. Phân tích sự thay đổi giá của các bất động sản gần [sân bay quốc tế] và [khu phức hợp nghỉ dưỡng cao cấp] so với các khu vực khác.
Kết quả mong đợi từ mô hình:
Mô hình sẽ tập trung vào thị trường bất động sản Đà Nẵng trong 3 năm qua. Nó sẽ xác định các bất động sản gần sân bay quốc tế và các khu nghỉ dưỡng cao cấp, sau đó so sánh biến động giá của chúng với các khu vực ít có các tiện ích này, nhằm làm nổi bật tác động của du lịch và hạ tầng giao thông quốc tế đến thị trường bất động sản.
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một công cụ mạnh mẽ để khai thác thông tin chi tiết về thị trường bất động sản, tập trung vào tác động của các yếu tố hạ tầng. Bằng cách sử dụng các biến đầu vào linh hoạt, người dùng có thể điều chỉnh yêu cầu để nhận được phân tích sâu sắc và phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình về địa điểm, thời gian và loại hình hạ tầng mà họ quan tâm. Khả năng của mô hình trong việc xử lý và phân tích dữ liệu theo các tiêu chí này là chìa khóa để đưa ra những hiểu biết có giá trị.
