Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết prompt template bằng tiếng Việt, tuân thủ cấu trúc yêu cầu và sử dụng định dạng HTML.
—
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để thu thập thông tin quan trọng về một tình trạng chấn thương cụ thể và yêu cầu mô hình cung cấp các giải pháp y khoa không dùng thuốc. Cấu trúc của prompt rất rõ ràng và sử dụng các biến được định nghĩa rõ ràng trong ngoặc vuông, giúp người dùng dễ dàng điền thông tin. Các biến chính bao gồm:
[LOẠI_CHẤN_THƯƠNG]: Yêu cầu xác định loại chấn thương mà người dùng đang gặp phải (ví dụ: bong gân, căng cơ, trật khớp, v.v.).[MỨC_ĐỘ_ĐAU]: Yêu cầu mô tả cường độ cơn đau (ví dụ: âm ỉ, dữ dội, nhói, khó chịu, v.v.).[BỘ_PHẬN_BỊ_ĐAU]: Yêu cầu xác định vị trí cụ thể bị đau trên cơ thể (ví dụ: cổ tay, đầu gối, lưng dưới, vai, v.v.).
Sau khi các biến này được điền, prompt sẽ dẫn vào phần yêu cầu cung cấp các chiến lược và kỹ thuật y khoa không dùng thuốc, nhấn mạnh vào các phương pháp cụ thể như chườm lạnh/nóng, bài tập kéo giãn, kỹ thuật thư giãn, và lời khuyên về hoạt động cần tránh.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, prompt này hoạt động dựa trên nguyên tắc “điền vào chỗ trống” (fill-in-the-blanks) kết hợp với các chỉ dẫn (instructions) rõ ràng cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Khi người dùng thay thế các placeholder ([LOẠI_CHẤN_THƯƠNG], [MỨC_ĐỘ_ĐAU], [BỘ_PHẬN_BỊ_ĐAU]) bằng thông tin thực tế, prompt sẽ trở thành một yêu cầu cụ thể, có ngữ cảnh và chi tiết.
LLM sẽ xử lý prompt đã hoàn chỉnh như sau:
- Phân tích ngữ cảnh: Mô hình sẽ hiểu rằng người dùng đang gặp vấn đề sức khỏe liên quan đến chấn thương và đau nhức tại một bộ phận cụ thể.
- Lọc thông tin: Dựa trên
[LOẠI_CHẤN_THƯƠNG]và[BỘ_PHẬN_BỊ_ĐAU], mô hình sẽ truy xuất hoặc suy luận kiến thức liên quan đến loại chấn thương và bộ phận đó. - Áp dụng yêu cầu: Mô hình sẽ tập trung vào việc cung cấp các giải pháp không dùng thuốc, tuân thủ các phương pháp được liệt kê (chườm lạnh/nóng, kéo giãn, thư giãn) và đưa ra các hoạt động nên tránh.
- Tạo phản hồi: Mô hình sẽ tổng hợp thông tin và tạo ra một phản hồi mạch lạc, hữu ích, đưa ra các đề xuất phù hợp với tình huống cụ thể do người dùng cung cấp.
Việc sử dụng các biến và chỉ rõ “không dùng thuốc” giúp định hướng câu trả lời của mô hình, đảm bảo nó đi đúng vào trọng tâm và tránh đưa ra các gợi ý y tế có thể yêu cầu đơn thuốc hoặc can thiệp chuyên sâu.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách prompt template này có thể được sử dụng để tạo ra các yêu cầu cụ thể cho mô hình:
Ví dụ 1:
Sau khi bị chấn thương bong gân nhẹ ở cổ chân, tôi đang gặp phải tình trạng đau âm ỉ ở cổ chân. Cung cấp các chiến lược và kỹ thuật y khoa (không dùng thuốc) để kiểm soát cơn đau hiệu quả, bao gồm các phương pháp như chườm lạnh/nóng, các bài tập kéo giãn nhẹ nhàng, kỹ thuật thư giãn. Đồng thời, đưa ra lời khuyên về những hoạt động nên tránh để không làm cơn đau trầm trọng hơn.
Ví dụ 2:
Sau khi bị chấn thương căng cơ lưng dưới, tôi đang gặp phải tình trạng đau dữ dội ở lưng dưới. Cung cấp các chiến lược và kỹ thuật y khoa (không dùng thuốc) để kiểm soát cơn đau hiệu quả, bao gồm các phương pháp như chườm lạnh/nóng, các bài tập kéo giãn nhẹ nhàng, kỹ thuật thư giãn. Đồng thời, đưa ra lời khuyên về những hoạt động nên tránh để không làm cơn đau trầm trọng hơn.
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ hiệu quả để thu thập thông tin có cấu trúc và yêu cầu mô hình ngôn ngữ lớn cung cấp các giải pháp y khoa không dùng thuốc cho các tình trạng chấn thương và đau nhức thông thường. Bằng cách sử dụng các biến rõ ràng ([LOẠI_CHẤN_THƯƠNG], [MỨC_ĐỘ_ĐAU], [BỘ_PHẬN_BỊ_ĐAU]) và các chỉ dẫn chi tiết, người dùng có thể nhận được những lời khuyên hữu ích, cá nhân hóa và tập trung vào các phương pháp trị liệu an toàn, không xâm lấn.
