Tuyệt vời! Với vai trò là chuyên gia kỹ thuật prompt, tôi sẽ phân tích chi tiết mẫu prompt bạn cung cấp.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này tuân theo một cấu trúc rõ ràng, dễ hiểu và có khả năng tùy chỉnh cao, đặc trưng cho việc ra lệnh cho mô hình AI thực hiện một nhiệm vụ phân tích dữ liệu cụ thể. Cấu trúc này bao gồm:
- Hành động chính: “Phân tích chi tiết dữ liệu lịch sử về các yêu cầu bồi thường (claims)…” – Đây là mệnh lệnh cốt lõi định hướng cho mô hình.
- Dữ liệu đầu vào: “[TÊN_TẬP_DL_CLAIMS]” – Đây là một biến số (placeholder) cho phép người dùng chỉ định tên hoặc đường dẫn đến tập dữ liệu chứa thông tin về các yêu cầu bồi thường. Việc sử dụng biến số này làm cho prompt trở nên linh hoạt, có thể áp dụng cho nhiều tập dữ liệu khác nhau mà không cần sửa đổi toàn bộ câu lệnh.
- Mục tiêu dự đoán: “…để dự đoán các tổn thất tiềm ẩn trong tương lai.” – Rõ ràng nêu bật kết quả mong đợi từ việc phân tích.
- Xác định yếu tố dự báo: “Xác định các yếu tố dự báo quan trọng [BIẾN_SỐ_CLAIM] như loại hình claim, lịch sử lỗi, tần suất claim trước đây.” – Yêu cầu mô hình không chỉ dự đoán mà còn phải tìm ra những biến số nào là quan trọng nhất trong việc đưa ra dự đoán. [BIẾN_SỐ_CLAIM] là một biến số khác, cho phép người dùng gợi ý (hoặc yêu cầu mô hình tự động tìm kiếm) các biến cụ thể trong tập dữ liệu liên quan đến yêu cầu bồi thường có khả năng ảnh hưởng đến tổn thất.
- Phương pháp thực hiện: “Xây dựng mô hình machine learning [LOẠI_MÔ_HÌNH_ML] để dự đoán khả năng xảy ra và chi phí tổn thất tiếp theo.” – Xác định rõ phương pháp luận chính là sử dụng machine learning và cho phép chỉ định loại mô hình cụ thể ([LOẠI_MÔ_HÌNH_ML]), ví dụ như Hồi quy Logistic, Cây quyết định, Mạng nơ-ron, v.v.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này được thiết kế để hướng dẫn một Large Language Model (LLM) hoặc một hệ thống AI có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thực thi các tác vụ liên quan đến phân tích dữ liệu và học máy. Cách hoạt động của nó như sau:
- Truy cập dữ liệu: Biến số “[TÊN_TẬP_DL_CLAIMS]” sẽ được thay thế bằng tên hoặc tham chiếu đến một tập dữ liệu thực tế (ví dụ: một tệp CSV, một bảng trong cơ sở dữ liệu, hoặc một tên tập dữ liệu đã được mô hình huấn luyện hoặc có quyền truy cập).
- Phân tích sơ bộ và rút trích đặc trưng: Mô hình sẽ tiếp nhận yêu cầu phân tích dữ liệu lịch sử. Dựa trên mô tả “yêu cầu bồi thường (claims)”, mô hình sẽ cố gắng hiểu các cột (biến) có thể có trong tập dữ liệu. Nếu [BIẾN_SỐ_CLAIM] được cung cấp, mô hình sẽ tập trung vào các biến đó như là các yếu tố dự báo tiềm năng. Nếu không, mô hình có thể tự động khám phá và đề xuất các biến số quan trọng.
- Chọn và xây dựng mô hình: Biến số “[LOẠI_MÔ_HÌNH_ML]” có thể được thay thế bằng một thuật toán học máy cụ thể (ví dụ: “hồi quy logistic”, “cây quyết định”, “mạng nơ-ron hồi quy”, “Random Forest”). Mô hình AI sẽ sử dụng thuật toán này để huấn luyện trên dữ liệu lịch sử.
- Mục tiêu huấn luyện: Mô hình sẽ tìm cách tối ưu hóa để dự đoán hai khía cạnh chính của tổn thất tương lai:
- Khả năng xảy ra: Xác suất (probability) mà một sự kiện bồi thường sẽ xảy ra.
- Chi phí tổn thất: Chi phí tài chính ước tính cho sự kiện bồi thường đó.
- Kết quả đầu ra: Mô hình sẽ cung cấp kết quả phân tích, bao gồm danh sách các yếu tố dự báo quan trọng đã xác định, một mô hình ML đã được huấn luyện sẵn sàng để dự đoán, và có thể là các dự đoán cụ thể (khả năng và chi phí).
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách mẫu prompt này có thể được sử dụng để tạo ra các lệnh cụ thể cho mô hình AI:
Ví dụ 1: Sử dụng các biến gợi ý và mô hình cụ thể
Prompt được điền:
Phân tích chi tiết dữ liệu lịch sử về các yêu cầu bồi thường (claims) "claims_insurance_data_2023.csv" để dự đoán các tổn thất tiềm ẩn trong tương lai. Xác định các yếu tố dự báo quan trọng "risk_type", "policy_duration", "previous_claims_count", "claim_severity" như loại hình claim, lịch sử lỗi, tần suất claim trước đây. Xây dựng mô hình machine learning "Random Forest Classifier" để dự đoán khả năng xảy ra và chi phí tổn thất tiếp theo.
Ví dụ 2: Để mô hình tự động xác định biến và loại mô hình
Prompt được điền:
Phân tích chi tiết dữ liệu lịch sử về các yêu cầu bồi thường (claims) "historical_claims.parquet" để dự đoán các tổn thất tiềm ẩn trong tương lai. Xác định các yếu tố dự báo quan trọng mà bạn cho là có ảnh hưởng. Xây dựng mô hình machine learning phù hợp để dự đoán khả năng xảy ra và chi phí tổn thất tiếp theo.
Lưu ý: Trong ví dụ 2, các chuỗi trống cho “[BIẾN_SỐ_CLAIM]” và “[LOẠI_MÔ_HÌNH_ML]” sẽ yêu cầu mô hình phải tự động suy luận và đưa ra đề xuất.
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt cho việc phân tích dữ liệu lịch sử yêu cầu bồi thường. Nó cung cấp một khung sườn có cấu trúc rõ ràng, cho phép người dùng tùy chỉnh dễ dàng các yếu tố quan trọng như tên tập dữ liệu, các biến số cần xem xét và loại mô hình học máy mong muốn. Cấu trúc này giúp đảm bảo rằng mô hình AI nhận được hướng dẫn cụ thể cho nhiệm vụ phức tạp là dự đoán tổn thất tài chính trong tương lai, đồng thời có khả năng khám phá hoặc tập trung vào các yếu tố có ảnh hưởng nhất.
