Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn cung cấp, tuân thủ đúng cấu trúc yêu cầu và sử dụng định dạng HTML.
“`html
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ phân tích và đề xuất sản phẩm phức tạp, kết hợp khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và cá nhân hóa dựa trên hồ sơ khách hàng. Cấu trúc của nó bao gồm các thành phần chính sau:
- Mục đích chính: Phân tích dữ liệu đánh giá và nhận xét của người dùng.
- Phạm vi: Giới hạn trong một danh mục sản phẩm cụ thể, được xác định bởi biến
[DANH_MỤC_SẢN_PHẨM]. - Phương pháp: Sử dụng kỹ thuật Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) để trích xuất thông tin chi tiết.
- Kết quả mong muốn từ NLP:
- Xác định các khía cạnh được yêu thích (ví dụ: tính năng, độ bền).
- Xác định các điểm chưa hài lòng (ví dụ: giá, khó sử dụng).
- Yếu tố cá nhân hóa: Sử dụng hồ sơ sở thích của khách hàng, được định danh bởi
[ID_KHÁCH_HÀNG]. - Hành động đề xuất:
- Đề xuất sản phẩm có các đặc điểm mà khách hàng có khả năng đánh giá cao.
- Cảnh báo về nhược điểm của sản phẩm hoặc đưa ra giải pháp thay thế.
- Cấu trúc ví dụ minh họa: Cung cấp một mẫu câu để định dạng kết quả đầu ra cuối cùng, sử dụng các biến
[ĐẶC_TÍNH_ƯA_THÍCH]và[SẢN_PHẨM_ĐỀ_XUẤT].
Các biến chính cần được điền vào để sử dụng prompt này là:
[DANH_MỤC_SẢN_PHẨM]: Thể hiện danh mục sản phẩm mà hệ thống cần phân tích (ví dụ: “điện thoại thông minh”, “máy pha cà phê”).[ID_KHÁCH_HÀNG]: Mã định danh duy nhất của khách hàng có hồ sơ sở thích cần được xem xét.[ĐẶC_TÍNH_ƯA_THÍCH]: Tính năng hoặc đặc điểm cụ thể mà khách hàng mục tiêu có xu hướng yêu thích.[SẢN_PHẨM_ĐỀ_XUẤT]: Tên của sản phẩm được đề xuất cho khách hàng.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, prompt này hướng dẫn một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) thực hiện một quy trình ba bước chính:
- Thu thập và Phân tích Dữ liệu: Mô hình sẽ cần truy cập (hoặc mô phỏng việc truy cập) vào cơ sở dữ liệu đánh giá và nhận xét của người dùng cho các sản phẩm thuộc
[DANH_MỤC_SẢN_PHẨM]. Sau đó, nó sẽ áp dụng các kỹ thuật NLP như:- Phân tích tình cảm (Sentiment Analysis): Xác định xem nhận xét là tích cực, tiêu cực hay trung lập.
- Trích xuất thực thể có tên (Named Entity Recognition – NER): Nhận diện các đối tượng như tên sản phẩm, tính năng, thương hiệu.
- Trích xuất khía cạnh và ý kiến (Aspect-Based Sentiment Analysis – ABSA): Xác định các khía cạnh cụ thể của sản phẩm (ví dụ: “màn hình”, “pin”, “giá cả”) và thái độ của người dùng đối với từng khía cạnh đó. Kỹ thuật này giúp phân loại “điểm được yêu thích” và “điểm chưa hài lòng”.
- Cá nhân hóa dựa trên Hồ sơ Khách hàng: Dữ liệu từ
[ID_KHÁCH_HÀNG]sẽ được sử dụng để hiểu rõ hơn về sở thích, nhu cầu và các tiêu chí mua sắm của khách hàng đó. Điều này có thể bao gồm việc phân tích lịch sử mua hàng, các sản phẩm đã xem, các đánh giá đã cho, hoặc các dữ liệu nhân khẩu học (nếu có). - Đề xuất và Cảnh báo Thông minh: Dựa trên kết quả phân tích NLP và hồ sơ khách hàng, mô hình sẽ:
- Đề xuất sản phẩm: Tìm kiếm trong danh mục các sản phẩm có các tính năng hoặc lợi ích phù hợp với những gì khách hàng đó thích (được suy ra từ hồ sơ và phân tích tập thể).
- Đưa ra cảnh báo/giải pháp: Nếu sản phẩm đề xuất có các nhược điểm phổ biến mà khách hàng có thể gặp phải (dựa trên phân tích chung hoặc hồ sơ khách hàng), mô hình sẽ cảnh báo hoặc gợi ý các cách khắc phục, hoặc đề xuất sản phẩm thay thế khắc phục được nhược điểm đó.
Cấu trúc ví dụ minh họa "Khách hàng thích [ĐẶC_TÍNH_ƯA_THÍCH] sẽ yêu thích [SẢN_PHẨM_ĐỀ_XUẤT]." là một mẫu định dạng đầu ra cuối cùng, giúp tạo ra các câu đề xuất mạch lạc và có ý nghĩa.
3. Ví dụ Minh họa
Giả sử chúng ta muốn phân tích danh mục “máy ảnh kỹ thuật số” cho khách hàng có ID CUST1001, hồ sơ của người này cho thấy họ rất quan tâm đến “khả năng chụp thiếu sáng” và “quay video 4K”.
Ví dụ 1: Đề xuất sản phẩm tốt
Sau khi phân tích, mô hình xác định rằng sản phẩm “Sony Alpha A7 IV” thường được khen ngợi về “chất lượng ảnh thiếu sáng vượt trội” và “khả năng quay video 4K chuyên nghiệp”, đồng thời ít phàn nàn về các yếu tố khác mà khách hàng quan tâm.
Prompt được điền:
Phân tích dữ liệu đánh giá và nhận xét của người dùng cho các sản phẩm trong danh mục [máy ảnh kỹ thuật số]. Sử dụng kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để xác định các khía cạnh được yêu thích (ví dụ: tính năng X, độ bền Y) và các điểm chưa hài lòng (ví dụ: giá cao, khó sử dụng). Dựa trên hồ sơ sở thích của khách hàng [CUST1001] (hồ sơ cho thấy quan tâm đến khả năng chụp thiếu sáng và quay video 4K), đề xuất các sản phẩm có các đặc điểm mà khách hàng đó có khả năng đánh giá cao, đồng thời cảnh báo hoặc đưa ra giải pháp thay thế cho các điểm yếu thường gặp của các lựa chọn tương tự. Ví dụ: "Khách hàng thích [khả năng chụp thiếu sáng và quay video 4K] sẽ yêu thích [Sony Alpha A7 IV]."
Kết quả đầu ra có thể là:
Dựa trên phân tích, khách hàng thích khả năng chụp thiếu sáng và quay video 4K sẽ yêu thích Sony Alpha A7 IV. Sản phẩm này nhận được nhiều đánh giá tích cực về chất lượng ảnh trong điều kiện ánh sáng yếu và khả năng quay video 4K chất lượng cao, phù hợp với sở thích của bạn.
Ví dụ 2: Đề xuất có kèm cảnh báo
Mô hình xác định sản phẩm “Canon EOS R6 Mark II” cũng rất tốt cho [khả năng chụp thiếu sáng và quay video 4K], nhưng có một nhược điểm nhỏ là “thời lượng pin chưa thực sự ấn tượng” theo một số người dùng.
Prompt được điền:
Phân tích dữ liệu đánh giá và nhận xét của người dùng cho các sản phẩm trong danh mục [máy ảnh kỹ thuật số]. Sử dụng kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để xác định các khía cạnh được yêu thích (ví dụ: tính năng X, độ bền Y) và các điểm chưa hài lòng (ví dụ: giá cao, khó sử dụng). Dựa trên hồ sơ sở thích của khách hàng [CUST1001] (hồ sơ cho thấy quan tâm đến khả năng chụp thiếu sáng và quay video
