Tuyệt vời! Với vai trò là một chuyên gia kỹ thuật tạo prompt, tôi sẽ phân tích chi tiết mẫu prompt bạn cung cấp dưới dạng tiếng Việt và định dạng HTML theo yêu cầu.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này có cấu trúc rõ ràng và linh hoạt, được thiết kế để thu thập thông tin chi tiết về các giao dịch bất động sản cụ thể. Cấu trúc này bao gồm các thành phần cố định (lời yêu cầu, loại thông tin cần xuất ra) và các biến số (các tham số được đặt trong dấu ngoặc vuông `[]`) cho phép người dùng tùy chỉnh yêu cầu của mình.
- Phần cố định: “Vui lòng cung cấp danh sách các giao dịch bất động sản thuộc loại hình … đã diễn ra tại … từ ngày … đến ngày …. Dữ liệu cần bao gồm: ngày giao dịch, giá trị, diện tích, địa chỉ chi tiết và mã giao dịch.” Đây là phần câu lệnh chính, định hướng cho mô hình hiểu mục đích của người dùng là tìm kiếm và liệt kê dữ liệu giao dịch bất động sản.
- Các Biến Số (Placeholders):
[LOẠI_HÌNH_BẤT_ĐỘNG_SẢN]: Biến này dùng để chỉ định loại hình bất động sản mong muốn (ví dụ: căn hộ, nhà phố, đất nền, biệt thự, mặt bằng thương mại, v.v.).[ĐỊA_ĐIỂM]: Biến này cho phép người dùng xác định khu vực địa lý cụ thể cần tìm kiếm giao dịch (ví dụ: Quận 1, TP. Hồ Chí Minh; Phường 5, Đà Nẵng; Tỉnh Bình Dương, v.v.).[NGÀY_BẮT_ĐẦU]: Biến này xác định ngày bắt đầu của khoảng thời gian mà giao dịch được tìm kiếm.[NGÀY_KẾT_THÚC]: Biến này xác định ngày kết thúc của khoảng thời gian mà giao dịch được tìm kiếm.
- Định dạng dữ liệu đầu ra mong muốn: “Dữ liệu cần bao gồm: ngày giao dịch, giá trị, diện tích, địa chỉ chi tiết và mã giao dịch.” Phần này yêu cầu mô hình cung cấp các thuộc tính cụ thể cho mỗi giao dịch được liệt kê, đảm bảo tính đầy đủ và có cấu trúc của thông tin trả về.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động bằng cách sử dụng kỹ thuật **”Prompt Templating”** hay **”Điền vào chỗ trống”**. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nhận được mẫu prompt này và hiểu rằng nó cần phải:
- Xác định ngữ cảnh: Bối cảnh là tìm kiếm dữ liệu giao dịch bất động sản.
- Phân tích các tham số: Mô hình cần nhận diện và sử dụng các giá trị được cung cấp cho các biến số để lọc dữ liệu. Ví dụ, nếu `[LOẠI_HÌNH_BẤT_ĐỘNG_SẢN]` là “căn hộ”, mô hình sẽ chỉ tìm kiếm các giao dịch liên quan đến căn hộ. Tương tự, `[ĐỊA_ĐIỂM]` sẽ giới hạn phạm vi tìm kiếm ở một khu vực địa lý nhất định.
- Tuân thủ yêu cầu về định dạng: Sau khi thu thập được dữ liệu phù hợp với các tiêu chí lọc, mô hình phải tổ chức và trình bày thông tin theo đúng các cột được yêu cầu (ngày giao dịch, giá trị, diện tích, địa chỉ chi tiết, mã giao dịch).
Mẫu prompt này hiệu quả vì nó vừa đủ chi tiết để giới hạn phạm vi tìm kiếm, lại vừa linh hoạt cho phép người dùng dễ dàng thay đổi các tham số để có được kết quả phù hợp với nhu cầu đa dạng.
3. Ví dụ Minh họa
Ví dụ 1: Tìm kiếm căn hộ tại Quận 1, TP.HCM trong tháng 3/2024
Prompt được điền:
Vui lòng cung cấp danh sách các giao dịch bất động sản thuộc loại hình căn hộ đã diễn ra tại Quận 1, TP. Hồ Chí Minh từ ngày 2024-03-01 đến ngày 2024-03-31. Dữ liệu cần bao gồm: ngày giao dịch, giá trị, diện tích, địa chỉ chi tiết và mã giao dịch.
Kết quả dự kiến (từ mô hình):
| Ngày giao dịch | Giá trị (VNĐ) | Diện tích (m²) | Địa chỉ chi tiết | Mã giao dịch | |-----------------|---------------|---------------|----------------------|--------------| | 2024-03-05 | 7.500.000.000 | 95 | 1Bis Nguyễn Thị Minh Khai, P. Bến Nghé, Q.1 | GD-CAN-Q1-240305-001 | | 2024-03-12 | 12.300.000.000| 120 | 51 Nguyễn Hữu Cảnh, P. Bến L, Q.1 (Vinhomes|) | GD-CAN-Q1-240312-002 | | 2024-03-22 | 5.800.000.000 | 78 | 8A Trần Hưng Đạo, P. Phạm Ngũ Lão, Q.1 | GD-CAN-Q1-240322-003 |
Ví dụ 2: Tìm kiếm đất nền tại một khu vực cụ thể của Đà Nẵng trong quý 1/2023
Prompt được điền:
Vui lòng cung cấp danh sách các giao dịch bất động sản thuộc loại hình đất nền đã diễn ra tại Phường Hòa Xuân, Quận Cẩm Lệ, Đà Nẵng từ ngày 2023-01-01 đến ngày 2023-03-31. Dữ liệu cần bao gồm: ngày giao dịch, giá trị, diện tích, địa chỉ chi tiết và mã giao dịch.
Kết quả dự kiến (từ mô hình):
| Ngày giao dịch | Giá trị (VNĐ) | Diện tích (m²) | Địa chỉ chi tiết | Mã giao dịch | |-----------------|---------------|---------------|----------------------|--------------| | 2023-01-15 | 4.200.000.000 | 150 | Lô B2-123, Đường Nguyễn Phước Lan, P. Hòa Xuân, Q. Cẩm Lệ | GD-DAT-DN-230115-001 | | 2023-02-08 | 3.900.000.000 | 130 | Lô B1-45, Đường Nguyễn Thị Thập, P. Hòa Xuân, Q. Cẩm Lệ | GD-DAT-DN-230208-002 | | 2023-03-20 | 4.500.000.000 | 160 | Lô A3-678, Đường Lý Nhân Tông, P. Hòa Xuân, Q. Cẩm Lệ | GD-DAT-DN-230320-003 |
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một ví dụ xuất sắc về kỹ thuật tạo prompt hiệu quả, kết hợp rõ ràng mục tiêu yêu cầu với khả năng tùy chỉnh cao thông qua các biến số. Nó cho phép người dùng truy vấn dữ liệu một cách chính xác và có cấu trúc, hướng dẫn mô hình ngôn ngữ lớn tìm kiếm, lọc và trình bày thông tin về giao dịch bất động sản theo các tiêu chí cụ thể về loại hình, địa điểm, khoảng thời gian và các thuộc tính chi tiết. Sự đơn giản trong cú pháp nhưng mạnh mẽ trong khả năng tùy biến làm cho mẫu prompt này rất hữu ích cho nhiều ứng dụng trong lĩnh vực bất động sản hoặc bất kỳ hệ thống quản lý dữ liệu nào khác.
