Tuyệt vời! Với vai trò là một chuyên gia kỹ thuật tạo lời nhắc (prompt engineering), tôi sẽ phân tích chi tiết mẫu lời nhắc bạn cung cấp.
## 1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu lời nhắc này có cấu trúc khá rõ ràng và hiệu quả, bao gồm:
“`
Tôi muốn khám phá một thành phố năng động, có nhiều [HOẠT_ĐỘNG_THÀNH_PHỐ, ví dụ: kiến trúc độc đáo, bảo tàng hiện đại, khu mua sắm sầm uất, cuộc sống về đêm]. Ngân sách của tôi là [NGÂN_SÁCH_ƯỚC_TÍNH] VNĐ/ngày. Hãy gợi ý những thành phố thú vị và phù hợp với ngân sách này.
“`
Cấu trúc này bao gồm:
* **Mục tiêu chính:** Người dùng muốn tìm kiếm gợi ý về thành phố.
* **Yếu tố lọc 1 (Sở thích/Tiêu chí):** `[HOẠT_ĐỘNG_THÀNH_PHỐ]` – Đây là một **biến tùy chỉnh (placeholder)**, cho phép người dùng chỉ định loại hoạt động hoặc đặc điểm họ quan tâm ở một thành phố. Việc cung cấp các ví dụ cụ thể (`kiến trúc độc đáo, bảo tàng hiện đại, khu mua sắm sầm uất, cuộc sống về đêm`) giúp người dùng dễ dàng lựa chọn hoặc tự điền.
* **Yếu tố lọc 2 (Ngân sách):** `[NGÂN_SÁCH_ƯỚC_TÍNH]` – Đây cũng là một **biến tùy chỉnh**, thể hiện giới hạn tài chính của người dùng theo Đơn vị tiền tệ (VNĐ) và tần suất (mỗi ngày).
* **Yêu cầu hành động rõ ràng:** “Hãy gợi ý những thành phố thú vị và phù hợp với ngân sách này.” – Đây là lệnh trực tiếp yêu cầu mô hình AI đưa ra kết quả.
## 2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Mẫu lời nhắc này hoạt động dựa trên nguyên tắc cung cấp thông tin đầu vào có cấu trúc cho mô hình AI.
* **Mô hình ngôn ngữ (Large Language Model – LLM)** sẽ nhận văn bản này.
* Nó sẽ phân tích các thành phần:
* Tìm hiểu ý định chung là **tìm kiếm địa điểm du lịch**.
* Nhận diện **tiêu chí “hoạt động”** mà người dùng mong muốn thông qua `[HOẠT_ĐỘNG_THÀNH_PHỐ]`. Mô hình sẽ sử dụng kiến thức của mình để hiểu ý nghĩa của các ví dụ được cung cấp như “kiến trúc độc đáo” hay “cuộc sống về đêm”.
* Nhận diện **giới hạn ngân sách** thông qua `[NGÂN_SÁCH_ƯỚC_TÍNH]`.
* Dựa trên những thông tin này, mô hình sẽ truy xuất hoặc suy luận ra các thành phố có đặc điểm phù hợp với `[HOẠT_ĐỘNG_THÀNH_PHỐ]` và nằm trong khoảng `[NGÂN_SÁCH_ƯỚC_TÍNH]`. Nó sẽ ưu tiên những thành phố được biết đến là “năng động” và “thú vị”.
* Kết quả đầu ra sẽ là một danh sách các thành phố, có thể kèm theo giải thích ngắn gọn về lý do tại sao chúng phù hợp, ví dụ như đề cập đến các hoạt động hoặc chi phí sinh hoạt.
## 3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là 2 ví dụ về cách sử dụng mẫu lời nhắc này để tạo ra các yêu cầu cụ thể cho mô hình AI:
**Ví dụ 1: Tìm thành phố có kiến trúc độc đáo và ngân sách vừa phải.**
Nếu người dùng điền vào mẫu như sau:
* `[HOẠT_ĐỘNG_THÀNH_PHÓ]`: `kiến trúc độc đáo`
* `[NGÂN_SÁCH_ƯỚC_TÍNH]`: `1.500.000`
Lời nhắc được tạo ra sẽ là:
“`
Tôi muốn khám phá một thành phố năng động, có nhiều kiến trúc độc đáo. Ngân sách của tôi là 1.500.000 VNĐ/ngày. Hãy gợi ý những thành phố thú vị và phù hợp với ngân sách này.
“`
**Ví dụ 2: Tìm thành phố sôi động về đêm với ngân sách cao hơn.**
Nếu người dùng điền vào mẫu như sau:
* `[HOẠT_ĐỘNG_THÀNH_PHÓ]`: `cuộc sống về đêm sôi động`
* `[NGÂN_SÁCH_ƯỚC_TÍNH]`: `3.000.000`
Lời nhắc được tạo ra sẽ là:
“`
Tôi muốn khám phá một thành phố năng động, có nhiều cuộc sống về đêm sôi động. Ngân sách của tôi là 3.000.000 VNĐ/ngày. Hãy gợi ý những thành phố thú vị và phù hợp với ngân sách này.
“`
## 👉 Tóm lại
Đây là một mẫu lời nhắc **rất tốt** cho việc tìm kiếm thông tin du lịch dựa trên hai tiêu chí quan trọng là sở thích về hoạt động và ngân sách. Cấu trúc của nó **hiệu quả** trong việc thu thập thông tin cần thiết từ người dùng thông qua các biến tùy chỉnh rõ ràng. Mẫu này cho phép người dùng **linh hoạt** chỉ định rõ mong muốn của mình, giúp mô hình AI dễ dàng tạo ra các gợi ý **chính xác và hữu ích**. Khả năng cung cấp ví dụ cho biến `[HOẠT_ĐỘNG_THÀNH_PHỐ]` là một điểm cộng lớn, hướng dẫn người dùng cách điền thông tin sao cho tốt nhất.
