Prompt: Kịch bản xử lý lỗi nhập liệu – Trợ lý ảo/Chatbot giáo dục – AI Giáo dục

Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về cấu trúc prompt bạn đã cung cấp, theo định dạng yêu cầu và bằng tiếng Việt:

1. Phân tích Cấu trúc Prompt

Prompt này có cấu trúc rõ ràng, tập trung vào việc tạo ra các kịch bản xử lý lỗi nhập liệu cho một chatbot giáo dục. Prompt bao gồm các yếu tố chính sau:

• Mục tiêu chính: “Thiết kế kịch bản xử lý các tình huống người dùng nhập liệu không chính xác, không mong muốn hoặc không rõ ý khi tương tác với chatbot giáo dục.”
• Yêu cầu về phong cách phản hồi: “Kịch bản cần cung cấp các phản hồi lịch sự, mang tính gợi ý, giúp người dùng điều chỉnh lại yêu cầu.”
• Các trường hợp cụ thể cần xử lý:
  • 1. Nhập sai cú pháp (ví dụ: thiếu dấu, ký tự đặc biệt).
  • 2. Nhập không liên quan đến chủ đề.
  • 3. Ý định nhập quá mơ hồ.
• Yêu cầu về giải pháp: “Kịch bản nên đưa ra các gợi ý về định dạng hoặc các câu hỏi làm rõ để chatbot có thể tiếp tục hỗ trợ.”

Prompt này không sử dụng các biến (variables) theo kiểu mã hóa như `{{biến}}` mà mô tả trực tiếp các yêu cầu và trường hợp cần xử lý.

2. Ý nghĩa & Cách hoạt động

Về mặt kỹ thuật, prompt này yêu cầu mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đóng vai trò là một nhà thiết kế kịch bản, người có khả năng hiểu ngữ cảnh hoạt động của một chatbot giáo dục và dự đoán các hành vi của người dùng, đặc biệt là khi họ gặp khó khăn trong việc nhập liệu.

Ý nghĩa:

• Prompt hướng tới việc tạo ra trải nghiệm người dùng mượt mà và hiệu quả cho chatbot giáo dục. Thay vì chỉ hiển thị thông báo lỗi khô khan, chatbot cần có khả năng “hữu ích” khi người dùng mắc lỗi.
• Nó nhấn mạnh tầm quan trọng của việc “gợi ý” và “làm rõ”, giúp người dùng biết họ cần làm gì tiếp theo để nhận được sự hỗ trợ mong muốn.
• Các trường hợp được liệt kê (sai cú pháp, không liên quan, mơ hồ) là những lỗi nhập liệu phổ biến và cần được xử lý một cách thông minh.

Cách hoạt động:

Khi LLM nhận được prompt này, nó sẽ thực hiện các bước sau:

1. Hiểu ngữ cảnh: Nhận biết rằng đối tượng là “chatbot giáo dục” và mục tiêu là “xử lý lỗi nhập liệu”.
2. Phân tích yêu cầu: Tách biệt các yêu cầu về tính cách (lịch sự, gợi ý) và các tình huống cụ thể.
3. Sáng tạo kịch bản: Dựa trên kiến thức về tương tác người-máy và kinh nghiệm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, LLM sẽ **tự động tạo ra** các chuỗi hội thoại mẫu cho từng trường hợp:
   • **Sai cú pháp:** LLM sẽ đề xuất câu trả lời nhận biết lỗi cú pháp và gợi ý cách sửa (ví dụ: “Có vẻ như bạn đã nhập thiếu dấu chấm. Bạn có thể thử nhập lại câu hỏi của mình không?”).
   • **Không liên quan:** LLM sẽ lịch sự chỉ ra rằng yêu cầu không thuộc phạm vi hỗ trợ và có thể gợi ý các chủ đề mà chatbot có thể giúp (ví dụ: “Tôi là chatbot hỗ trợ về môn Toán. Yêu cầu của bạn dường như không liên quan đến chủ đề này. Bạn có câu hỏi nào về Toán học không?”).
   • **Mơ hồ:** LLM sẽ đưa ra các câu hỏi làm rõ để thu hẹp phạm vi hoặc gợi ý cách diễn đạt rõ hơn (ví dụ: “Để tôi có thể hỗ trợ bạn tốt nhất, bạn có thể vui lòng nói rõ hơn về điều bạn đang tìm kiếm không? Bạn đang cần thông tin về chủ đề gì cụ thể?”).
4. Cung cấp gợi ý định dạng/câu hỏi làm rõ: Tích hợp các đề xuất về cách người dùng nên nhập liệu hoặc các câu hỏi mà chatbot có thể đặt ra để làm rõ.
5. Đảm bảo tính lịch sự và hữu ích: Kiểm tra lại các kịch bản được tạo ra để đảm bảo chúng tuân thủ yêu cầu về phong cách.

3. Ví dụ Minh họa

Dựa trên prompt đã cho, đây là các kịch bản có thể được LLM tạo ra:

Ví dụ 1: Trường hợp nhập sai cú pháp

Người dùng nhập: “tinh the tich hinh cau” (thiếu dấu)

Phản hồi của Chatbot (theo kịch bản):

"Xin chào! Có vẻ như bạn đã gặp một chút khó khăn khi nhập câu hỏi. Để tôi có thể hỗ trợ bạn tốt hơn, bạn có thể thử nhập lại với dấu tiếng Việt bạn nhé. Ví dụ, bạn có thể hỏi: 'Tính thể tích hình cầu'. Tôi sẵn sàng giải đáp!"

Ví dụ 2: Trường hợp nhập không liên quan hoặc mơ hồ

Người dùng nhập: “cho toi biet ve an ninh mang” (chủ đề có thể không thuộc phạm vi chính của chatbot giáo dục về môn học cụ thể)

Phản hồi của Chatbot (theo kịch bản):

"Chào bạn! Tôi là chatbot được thiết kế để hỗ trợ các câu hỏi liên quan đến kiến thức môn [Tên môn học của chatbot, ví dụ: Toán học, Vật lý]. Yêu cầu của bạn dường như không nằm trong lĩnh vực mà tôi có thể giúp. Bạn có câu hỏi nào về [Tên môn học] không? Tôi rất sẵn lòng hỗ trợ về chủ đề này."

Hoặc nếu quá mơ hồ:

Người dùng nhập: “lam sao de hoc gioi”

Phản hồi của Chatbot (theo kịch bản):

"Rất vui được bạn ghé thăm! Để tôi có thể đưa ra lời khuyên hữu ích nhất, bạn có thể chia sẻ thêm bạn đang muốn học giỏi môn nào không ạ? Hoặc bạn đang gặp khó khăn cụ thể ở điểm nào?"

👉 Tóm lại

Prompt này là một ví dụ điển hình về prompt kỹ thuật, tập trung vào việc định rõ yêu cầu và các trường hợp cho một hệ thống AI. Nó không chỉ yêu cầu mô hình ngôn ngữ thực hiện một nhiệm vụ mà còn định hình cách thức nhiệm vụ đó được thực hiện (lịch sự, gợi ý) và các điều kiện đầu vào cần xử lý (sai cú pháp, không liên quan, mơ hồ). Bằng cách cung cấp các tiêu chí rõ ràng và các tình huống cụ thể, prompt này giúp LLM tạo ra các kịch bản phản hồi hữu ích, mang tính xây dựng và phù hợp với mục tiêu của một chatbot giáo dục, từ đó nâng cao trải nghiệm tương tác cho người dùng.