Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, được cấu trúc theo yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để yêu cầu một đánh giá và phân tích chuyên sâu về một hợp đồng thông minh (smart contract) dựa trên các tiêu chuẩn tuân thủ nội bộ của công ty. Cấu trúc của prompt rất mạch lạc và sử dụng các biến placeholder (được định nghĩa trong ngoặc vuông `[]`) để dễ dàng tùy chỉnh và tái sử dụng. Các biến này đại diện cho các thông tin cụ thể mà người dùng cần cung cấp để mô hình AI thực hiện nhiệm vụ.
Các thành phần chính của prompt bao gồm:
- Hành động chính: “Đánh giá hợp đồng thông minh” – Xác định rõ yêu cầu cốt lõi là thực hiện một phân tích.
- Điểm tham chiếu quan trọng: `[ĐỊA_CHỈ_HỢP_ĐỒNG_THÔNG_MINH]` – Đây là biến đầu vào quan trọng nhất, cung cấp định danh duy nhất của hợp đồng thông minh cần được đánh giá.
- Tiêu chuẩn đánh giá:
- `[CHÍNH_SÁCH_NỘI_BỘ_CỤ_THỂ]` – Biến này cho phép người dùng chỉ định các chính sách nội bộ cụ thể, chi tiết mà hợp đồng thông minh phải tuân thủ.
- `[HƯỚNG_DẪN_TUÂN_THỦ_CÔNG_TY]` – Cho phép người dùng cung cấp các hướng dẫn, quy trình hoặc nguyên tắc tuân thủ mà công ty đã thiết lập.
- Phạm vi áp dụng: `[LĨNH_VỰC_CHÍNH_SÁCH]` – Biến này giúp thu hẹp phạm vi đánh giá, tập trung vào các khía cạnh chính sách liên quan đến một lĩnh vực cụ thể (ví dụ: quyền riêng tư dữ liệu, quản lý tài sản, xác thực người dùng…).
- Mục tiêu phụ trợ: “Chỉ ra bất kỳ mâu thuẫn nào.” – Yêu cầu rõ ràng về việc xác định các điểm không nhất quán hoặc vi phạm.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này được thiết kế để hướng dẫn một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thực hiện một nhiệm vụ có cấu trúc và mục tiêu rõ ràng. Khi prompt được cấp dữ liệu cụ thể cho các biến placeholder, nó sẽ hoạt động như một lệnh chi tiết:
- LLM sẽ nhận diện
[ĐỊA_CHỈ_HỢP_ĐỒNG_THÔNG_MINH]như là đối tượng cần phân tích. Tùy thuộc vào khả năng của LLM và các công cụ tích hợp, nó có thể truy cập mã nguồn của hợp đồng thông minh, đọc tài liệu liên quan đến hợp đồng, hoặc thậm chí tương tác với blockchain nếu được phép. [CHÍNH_SÁCH_NỘI_BỘ_CỤ_THỂ]và[HƯỚNG_DẪN_TUÂN_THỦ_CÔNG_TY]sẽ được LLM sử dụng làm “bộ quy tắc” hoặc “khung tham chiếu” để so sánh với logic và chức năng của hợp đồng thông minh. LLM sẽ phân tích nội dung của các chính sách/hướng dẫn này để hiểu các yêu cầu cụ thể.[LĨNH_VỰC_CHÍNH_SÁCH]giúp LLM định hướng việc phân tích, tập trung vào các khía cạnh quan trọng nhất về tuân thủ mà người dùng quan tâm. Ví dụ, nếu lĩnh vực là “Bảo mật giao dịch”, LLM sẽ ưu tiên kiểm tra các chức năng liên quan đến an toàn, mã hóa, quản lý khóa…- Yêu cầu “Chỉ ra bất kỳ mâu thuẫn nào” khiến LLM không chỉ mô tả hợp đồng mà còn phải thực hiện việc so sánh đối chiếu và báo cáo những điểm không tuân thủ, sai sót, hoặc rủi ro tiềm ẩn so với các tiêu chuẩn được cung cấp.
Mục đích cuối cùng là tự động hóa (hoặc hỗ trợ mạnh mẽ) quá trình kiểm định tuân thủ các hợp đồng thông minh, một công việc thường tốn thời gian và đòi hỏi chuyên môn cao.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là 2 ví dụ về cách prompt này có thể được sử dụng với dữ liệu cụ thể:
Ví dụ 1: Đánh giá hợp đồng đấu giá
Prompt được điền dữ liệu:
Đánh giá hợp đồng thông minh 0xabcDEF1234567890abcdef1234567890abcdef12 để xác minh rằng nó hoàn toàn phù hợp với Chính sách bảo mật dữ liệu người dùng (Phiên bản 2.1) và Hướng dẫn tuân thủ GDPR của công ty liên quan đến Quản lý thông tin cá nhân. Chỉ ra bất kỳ mâu thuẫn nào.
Kết quả dự kiến từ mô hình AI:
(Mô hình sẽ trả về một báo cáo phân tích, ví dụ:)
Báo cáo Đánh giá Hợp đồng Thông minh
Địa chỉ Hợp đồng: 0xabcDEF1234567890abcdef1234567890abcdef12
Chính sách tham chiếu: Chính sách bảo mật dữ liệu người dùng (Phiên bản 2.1)
Hướng dẫn tham chiếu: Hướng dẫn tuân thủ GDPR của công ty liên quan đến Quản lý thông tin cá nhân.
Lĩnh vực chính sách: Quản lý thông tin cá nhân.
Phân tích tuân thủ:
- Hợp đồng có chức năng ghi lại thông tin người tham gia đấu giá, bao gồm địa chỉ ví và số tiền đấu giá.
- Phát hiện mâu thuẫn: Hợp đồng lưu trữ địa chỉ ví công khai, điều này có thể được coi là thông tin cá nhân theo GDPR nếu nó có thể liên kết với một cá nhân cụ thể. Tuy nhiên, hợp đồng không có cơ chế thu thập hoặc xử lý sự đồng ý của người dùng đối với việc lưu trữ dữ liệu này, cũng như không có chức năng xóa dữ liệu theo yêu cầu. Điều này vi phạm mục 4.2 của Chính sách bảo mật dữ liệu người dùng và yêu cầu của GDPR về quyền được lãng quên.
- Các chức năng quản lý tài sản và thực thi đấu giá dường như tuân thủ các nguyên tắc chung về tính toàn vẹn và minh bạch.
Khuyến nghị: Cần xem xét lại logic lưu trữ dữ liệu để tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân.
Ví dụ 2: Đánh giá hợp đồng quản lý tài sản phi tập trung (DeFi)
Prompt được điền dữ liệu:
Đánh giá hợp đồng thông minh 0x1234567890abcdef1234567890abcdef12345678 để xác minh rằng nó hoàn toàn phù hợp với Hướng dẫn quản trị rủi ro tài chính và Chính sách phòng chống rửa tiền (AML) của công ty liên quan đến Giao dịch tài sản kỹ thuật số. Chỉ ra bất kỳ mâu thuẫn nào.
Kết quả dự kiến từ mô hình AI:
(Mô hình sẽ trả về một báo cáo phân tích, ví dụ:)
Báo cáo Đánh giá Hợp đồng Thông minh
Địa chỉ Hợp đồng: 0x1234567890abcdef1234567890abcdef12345678
Chính sách tham chiếu: Hướng dẫn quản trị rủi ro tài chính, Chính sách phòng chống rửa tiền (AML)
Hướng dẫn tham chiếu: (Cụ thể hơn về các quy trình AML)
Lĩnh vực chính sách: Giao dịch tài sản kỹ thuật số.
Phân tích tuân thủ:
- Hợp đồng cho phép người dùng gửi và rút tài sản kỹ thuật số, cũng như thực hiện hoán đổi (swap) giữa các token.
