Tuyệt vời! Với vai trò là chuyên gia kỹ thuật về 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 tạo ra các đề xuất sản phẩm cá nhân hóa dựa trên sự kết hợp thông minh giữa thời gian hiện tại và lịch sử tương tác của khách hàng. Cấu trúc của nó bao gồm:
- Ngữ cảnh Thời gian: Phần này tập trung vào các yếu tố liên quan đến thời gian, bao gồm:
- Ngày trong tuần (ví dụ: cuối tuần).
- Giờ trong ngày (mặc dù ít được nhấn mạnh trong ví dụ, nhưng có thể hiểu là ngữ cảnh cho các hoạt động cụ thể).
- Mùa (mùa hè, mùa thu, v.v.).
- Các sự kiện sắp tới, được đại diện bởi biến
[TÊN_LỄ_HỘI].
- Hành vi Khách hàng: Phần này sử dụng thông tin định danh khách hàng
[ID_KHÁCH_HÀNG]để truy cập và phân tích lịch sử tương tác của họ. Các ví dụ cụ thể bao gồm:- Các sản phẩm đã xem.
- Các từ khóa tìm kiếm gần đây.
- Mục tiêu: Yêu cầu tạo ra “các đề xuất sản phẩm phù hợp theo ngữ cảnh”.
- Yêu cầu Bổ sung: Cần có “Giải thích ngắn gọn lý do đề xuất dựa trên ngữ cảnh và hành vi trước đó.”. Điều này đảm bảo tính minh bạch và thuyết phục của đề xuất.
Các biến số chính cần được thay thế bằng dữ liệu thực tế là:
[TÊN_LỄ_HỘI]: Tên của một dịp lễ, sự kiện đặc biệt sắp tới.[ID_KHÁCH_HÀNG]: Mã định danh duy nhất của khách hàng đó.
Đây là một mẫu prompt rất linh hoạt và mạnh mẽ, cho phép tùy chỉnh cao tùy thuộc vào dữ liệu đầu vào.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, prompt này yêu cầu mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thực hiện các bước suy luận sau:
- Thu thập và Tổng hợp Dữ liệu: LLM sẽ “tiếp nhận” thông tin về thời gian hiện tại (ví dụ: hôm nay là thứ Bảy, trời nắng đẹp, sắp đến Lễ Tạ ơn) và lịch sử tương tác của khách hàng (ví dụ: khách hàng A đã xem các sản phẩm bếp nướng, lều cắm trại và tìm kiếm “hướng dẫn tổ chức tiệc ngoài trời”).
- Phân tích Ngữ cảnh: Mô hình sẽ phân tích mối liên hệ giữa yếu tố thời gian và các hoạt động có thể xảy ra. Ví dụ: cuối tuần + trời đẹp gợi ý hoạt động ngoài trời. Lễ Tạ ơn gợi ý quà tặng hoặc vật dụng liên quan đến gia đình, bữa ăn.
- Phân tích Hành vi Khách hàng: Mô hình sẽ tìm kiếm các điểm tương đồng hoặc sở thích đã bộc lộ trong lịch sử của khách hàng. Ví dụ: nếu khách hàng đã xem/tìm kiếm về picnic, họ có khả năng quan tâm đến sản phẩm picnic.
- Ghép nối và Đề xuất: Dựa trên sự phân tích ngữ cảnh và hành vi, LLM sẽ tìm kiếm các sản phẩm phù hợp nhất.
- Ví dụ 1: (Ngữ cảnh: Cuối tuần, trời đẹp) + (Hành vi: Xem lều, bếp nướng) => Đề xuất:
Bộ đồ dùng picnic cao cấp,Bạt chống nước. - Ví dụ 2: (Ngữ cảnh: Lễ Tạ Ơn sắp tới) + (Hành vi: Xem quà tặng, đồ gia dụng) => Đề xuất:
Nồi áp suất đa năng,Khăn trải bàn cao cấp.
- Ví dụ 1: (Ngữ cảnh: Cuối tuần, trời đẹp) + (Hành vi: Xem lều, bếp nướng) => Đề xuất:
- Tạo Giải thích: Cuối cùng, mô hình sẽ tổng hợp lại lý do cho từng đề xuất, liên kết trực tiếp các yếu tố đầu vào. Ví dụ: “Chúng tôi gợi ý bộ đồ dùng picnic cho bạn vì hôm nay là cuối tuần và trời dự báo đẹp, cùng với việc bạn đã từng xem qua các sản phẩm liên quan đến dã ngoại trước đây.”
3. Ví dụ Minh họa
Giả sử chúng ta có thông tin sau:
- Thời gian hiện tại: Thứ Bảy, trời nắng đẹp, còn 1 tuần nữa là đến “Lễ Tình Nhân”.
- Lịch sử của khách hàng
[ID_KHÁCH_HÀNG] = "KH001": Đã xem các sản phẩm hoa, sô-cô-la, và tìm kiếm “quà tặng ý nghĩa cho người yêu”, “cách bày tỏ tình cảm”.
Prompt được cấu hình sẽ là:
Dựa trên thông tin về thời gian hiện tại (ví dụ: ngày trong tuần, giờ trong ngày, mùa, sự kiện sắp tới như lễ hội Lễ Tình Nhân), kết hợp với lịch sử tương tác của khách hàng (ví dụ: các sản phẩm xem, tìm kiếm gần đây), hãy tạo ra các đề xuất sản phẩm phù hợp theo ngữ cảnh. Ví dụ: đề xuất đồ dùng picnic vào cuối tuần trời đẹp, hoặc quà tặng cho dịp lễ sắp tới. Giải thích ngắn gọn lý do đề xuất dựa trên ngữ cảnh và hành vi trước đó.
Đầu ra kỳ vọng từ LLM:
Dựa trên thông tin bạn cung cấp, đây là một số đề xuất sản phẩm dành cho bạn:
- Đề xuất 1: Hộp quà sô-cô-la thủ công đặc biệt
Lý do: Lễ Tình Nhân đang đến gần (chỉ còn 1 tuần nữa), và bạn đã từng xem qua các sản phẩm sô-cô-la. Đây là một món quà cổ điển và luôn được yêu thích trong dịp này.
- Đề xuất 2: Set hoa tươi cao cấp kèm thiệp
Lý do: Tương tự, hoa tươi là biểu tượng quen thuộc của Lễ Tình Nhân, và lịch sử tìm kiếm của bạn về “quà tặng ý nghĩa” cho thấy bạn đang tìm kiếm những điều đặc biệt để bày tỏ tình cảm.
- Đề xuất 3: Ly sứ/cốc in hình đôi tình nhân
Lý do: Kết hợp với sở thích khám phá “quà tặng ý nghĩa” và thông tin về Lễ Tình Nhân, một món quà nhỏ nhắn, thiết thực và mang tính cá nhân hóa như ly đôi cũng là một lựa chọn tuyệt vời để kỷ niệm ngày này.
Ví dụ Minh họa 2:
- Thời gian hiện tại: Mùa Hè, cuối tuần, trời nắng đẹp.
- Lịch sử của khách hàng
[ID_KHÁCH_HÀNG] = "KH002": Đã xem các loại kem chống nắng, đồ bơi, kính râm; tìm kiếm “địa điểm du lịch biển gần đây”.
Prompt được cấu hình sẽ là:
Dựa trên thông tin về thời gian hiện tại (ví dụ: ngày trong tuần, giờ trong ngày, mùa, sự kiện sắp tới như lễ hội [MÙA_HÈ ĐANG_ĐẾN_TRONG_TUẦN_NÀY]), kết hợp với lịch sử tương tác của khách hàng (ví dụ: các sản phẩm xem, tìm kiếm gần đây), hãy tạo ra các đề xuất sản phẩm phù hợp theo ngữ cảnh. Ví dụ: đề xuất đồ dùng picnic vào cuối tuần trời đẹp, hoặc quà tặng cho dịp lễ sắp tới. Giải thích ngắn gọn lý do đề xuất dựa trên ngữ cảnh và hành vi trước đó.
(Lưu ý: Biến [TÊN_LỄ_HỘI] có thể được mở rộng để bao gồm các dịp đặc biệt như [MÙA_HÈ ĐANG_TỚI], [NGÀY_NẮNG_ĐẸP_CUỐI_TUẦN] để làm rõ hơn ngữ cảnh)
<
