Tuyệt vời! Với vai trò là một chuyên gia về kỹ thuật đặt câu hỏi (prompt engineering), tôi sẽ phân tích chi tiết mẫu câu hỏi bạn cung cấp.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu câu hỏi này có cấu trúc tuân theo một luồng logic rõ ràng, hướng tới việc giải quyết một vấn đề cụ thể liên quan đến quản lý và điều phối dịch vụ vận chuyển bệnh nhân. Nó bao gồm các thành phần chính sau:
- Bối cảnh/Dữ liệu đầu vào: “Dựa trên dự báo về số lượng bệnh nhân cần nhập viện, chuyển viện, hoặc xuất viện trong
[KHUNG_THỜI_GIAN], cùng với các yếu tố như khoảng cách di chuyển và tình trạng bệnh lý…” Đây là phần cung cấp thông tin nền tảng và các biến số quan trọng mà mô hình cần xem xét. - Mục tiêu chính: “…hãy dự báo nhu cầu về dịch vụ vận chuyển bệnh nhân (ví dụ: xe cứu thương) cho
[KHUNG_THỜI_GIAN].” Yêu cầu cốt lõi của prompt là đưa ra một dự báo về nhu cầu. - Yêu cầu chi tiết/Hành động tiếp theo: “Đề xuất kế hoạch bố trí đội xe, phân công lái xe và điều phối lịch trình để đảm bảo đáp ứng kịp thời các yêu cầu vận chuyển, đặc biệt là trong các tình huống khẩn cấp.” Sau khi có dự báo, prompt yêu cầu đưa ra các giải pháp hành động cụ thể.
- Biến có thể thay thế: Trong mẫu này, chúng ta có một biến chính cần được người dùng điền vào hoặc chỉ định khi sử dụng:
[KHUNG_THỜI_GIAN]: Đây là biến đại diện cho khoảng thời gian mà dữ liệu dự báo được áp dụng và cũng là khoảng thời gian mà mô hình cần đưa ra dự báo và kế hoạch. Nó có thể là “24 giờ tới”, “tuần tới”, “tháng tới”, “ngày cuối tuần”, v.v.
Cấu trúc này giúp mô hình hiểu rõ ngữ cảnh, dữ liệu có sẵn và những gì được mong đợi ở kết quả đầu ra. Việc sử dụng biến [KHUNG_THỜI_GIAN] làm cho prompt trở nên linh hoạt và có thể tái sử dụng.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu câu hỏi này đang yêu cầu một hệ thống AI (một mô hình ngôn ngữ lớn hoặc một mô hình chuyên biệt về dự báo và lập kế hoạch) thực hiện các nhiệm vụ sau:
- Phân tích dữ liệu đầu vào: Mô hình cần “hiểu” và xử lý thông tin về số lượng bệnh nhân dự kiến (nhập viện, chuyển viện, xuất viện) trong một khoảng thời gian nhất định. Nó cũng cần cân nhắc các yếu tố phụ trợ như khoảng cách di chuyển và mức độ nghiêm trọng của bệnh lý, vì những yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến thời gian và nguồn lực cần thiết cho mỗi lần vận chuyển.
- Dự báo nhu cầu: Dựa trên phân tích dữ liệu đầu vào và các yếu tố liên quan, mô hình sẽ thực hiện dự báo về số lượng yêu cầu vận chuyển bệnh nhân (xe cứu thương) sẽ phát sinh trong cùng
[KHUNG_THỜI_GIAN]. Điều này có thể bao gồm việc ước tính số lượng xe cần thiết tại các thời điểm khác nhau trong khung thời gian đó. - Lập kế hoạch vận hành: Đây là phần phức tạp hơn, yêu cầu mô hình chuyển từ “dự báo” sang “hành động”. Mô hình cần:
- Bố trí đội xe: Xác định số lượng xe cứu thương cần được huy động và phân bổ chúng ở các vị trí chiến lược để giảm thiểu thời gian phản hồi.
- Phân công lái xe: Lên lịch làm việc cho đội ngũ lái xe, cân nhắc thời gian nghỉ ngơi, kinh nghiệm và có thể cả vị trí của họ.
- Điều phối lịch trình: Xây dựng một hệ thống ưu tiên và lịch trình linh hoạt để xử lý các yêu cầu vận chuyển theo thứ tự ưu tiên, đặc biệt là trong các tình huống khẩn cấp. Mô hình cần đảm bảo xe có sẵn khi cần thiết.
Mô hình sẽ hoạt động bằng cách áp dụng các thuật toán dự báo (ví dụ: dựa trên chuỗi thời gian, máy học) và các kỹ thuật tối ưu hóa (ví dụ: lập kế hoạch tuyến đường, phân bổ nguồn lực) để tạo ra một kết quả chi tiết và có tính ứng dụng cao.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách prompt này có thể được sử dụng với các giá trị khác nhau cho biến [KHUNG_THỜI_GIAN]:
Ví dụ 1: Khung thời gian ngắn hạn (24 giờ)
Prompt được điền đầy đủ:
Dựa trên dự báo về số lượng bệnh nhân cần nhập viện, chuyển viện, hoặc xuất viện trong 24 giờ tới, cùng với các yếu tố như khoảng cách di chuyển và tình trạng bệnh lý, hãy dự báo nhu cầu về dịch vụ vận chuyển bệnh nhân (ví dụ: xe cứu thương) cho 24 giờ tới. Đề xuất kế hoạch bố trí đội xe, phân công lái xe và điều phối lịch trình để đảm bảo đáp ứng kịp thời các yêu cầu vận chuyển, đặc biệt là trong các tình huống khẩn cấp.
Kết quả mong đợi (mô phỏng):
Dự báo nhu cầu vận chuyển bệnh nhân trong 24 giờ tới:
- Dự kiến có khoảng 80 ca cần vận chuyển (30 nhập viện, 40 chuyển viện, 10 xuất viện).
- Cần phân bổ 15 xe cứu thương hoạt động liên tục, với 5 xe được bố trí tại các bệnh viện lớn, 5 xe tại các trung tâm y tế khu vực và 5 xe làm nhiệm vụ dự phòng di động.
- Kế hoạch bố trí đội xe: 15 xe chia làm 3 ca (mỗi ca 8 tiếng), mỗi ca có 1 xe dự phòng sẵn sàng tại trạm trung tâm.
- Phân công lái xe: Lịch trực cho 20 lái xe (đảm bảo có 1-0-1 cho mỗi xe), với thời gian nghỉ ngơi xen kẽ, ưu tiên lái xe có kinh nghiệm xử lý tình huống khẩn cấp cho các ca khó.
- Điều phối lịch trình:
- Áp dụng hệ thống ưu tiên theo cấp độ khẩn cấp (ICO).
- Sử dụng phần mềm điều phối để theo dõi vị trí xe theo thời gian thực và chỉ định xe gần nhất cho các yêu cầu mới.
- Chuẩn bị sẵn sàng 2 xe cứu thương đặc biệt (tiên tiến) cho các ca nguy kịch.
Ví dụ 2: Khung thời gian dài hơn (tuần tới)
Prompt được điền đầy đủ:
Dựa trên dự báo về số lượng bệnh nhân cần nhập viện, chuyển viện, hoặc xuất viện trong tuần tới, cùng với các yếu tố như khoảng cách di chuyển và tình trạng bệnh lý, hãy dự báo nhu cầu về dịch vụ vận chuyển bệnh nhân (ví dụ: xe cứu thương) cho tuần tới. Đề xuất kế hoạch bố trí đội xe, phân công lái xe và điều phối lịch trình để đảm bảo đáp ứng kịp thời các yêu cầu vận chuyển, đặc biệt là trong các tình huống khẩn cấp.
Kết quả mong đợi (mô phỏng):
Dự báo nhu cầu vận chuyển bệnh nhân trong tuần tới:
- Dự kiến có khoảng 550 ca cần vận chuyển (200 nhập viện, 250 chuyển viện, 100 xuất viện).
- Nhu cầu ước tính cao hơn vào cuối tuần và trong các ngày có sự kiện y tế lớn.
- Kế hoạch bố trí đội xe:
- Duy trì 15 xe hoạt động thường xuyên, tăng cường thêm 3 xe dự phòng vào các ngày cao điểm (thứ Bảy, Chủ Nhật).
- Xem xét việc kiểm tra định kỳ và bảo trì xe vào các ngày đầu tuần để giảm thiểu gián đoạn.
- Phân công lái xe:
- Lập kế hoạch phân công lái xe theo ca tuần, đảm bảo đủ số
