Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, theo đúng cấu trúc yêu cầu, sử dụng định dạng HTML và viết bằng tiếng Việt:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để yêu cầu tạo ra một kế hoạch phân công nhân viên hỗ trợ cho một khoa cụ thể trong một khoảng thời gian nhất định. Cấu trúc của prompt rõ ràng, sử dụng các biến placeholder được đặt trong dấu ngoặc vuông `[]` để người dùng có thể tùy chỉnh thông tin đầu vào một cách linh hoạt. Các biến này đại diện cho các thông tin quan trọng cần thiết để xây dựng kế hoạch, bao gồm:
[TÊN_KHOA]: Xác định khoa hoặc bộ phận cần phân công nhân sự.[NGÀY_BẮT_ĐẦU]: Ngày bắt đầu của khoảng thời gian lập kế hoạch.[NGÀY_KẾT_THÚC]: Ngày kết thúc của khoảng thời gian lập kế hoạch.[DỰ_BÁO_BỆNH_NHÂN]: Thông tin về dự báo số lượng bệnh nhân, có thể là một con số cụ thể, một phạm vi, hoặc một biểu đồ/dữ liệu chi tiết cho từng ngày/ca.[YÊU_CẦU_HỖ_TRỢ]: Mô tả các nhu cầu hỗ trợ đặc biệt, có thể bao gồm yêu cầu về loại hình hỗ trợ, mức độ khẩn cấp, hoặc các yếu tố khác.[KỸ_NĂNG_CẦN_THIẾT]: Liệt kê các kỹ năng chuyên môn hoặc yêu cầu về năng lực của nhân viên sẽ được ưu tiên phân công.[TỶ_LỆ_NV_BN]: Tỷ lệ mong muốn giữa số lượng nhân viên và số lượng bệnh nhân để đảm bảo chất lượng phục vụ.[THỜI_GIAN_NGHỈ]: Quy định về thời gian nghỉ cần thiết cho mỗi nhân viên giữa các nhiệm vụ để tránh kiệt sức.[DANH_SÁCH_NHÂN_VIÊN_HỖ_TRỢ]: Một danh sách chi tiết về các nhân viên có sẵn, bao gồm tên, kỹ năng, và có thể cả trạng thái sẵn sàng hoặc lịch làm việc hiện tại.
Phần cuối của prompt cũng định rõ định dạng đầu ra mong muốn, giúp mô hình AI dễ dàng tạo ra kết quả theo cấu trúc bảng, bao gồm các cột: “Ngày”, “Ca”, “Khu vực/Nhiệm vụ”, “Nhân viên được phân công”, và “Kỹ năng cần thiết”.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) một tập hợp các tham số chi tiết để xử lý. Khi người dùng điền đầy đủ các biến placeholder, prompt sẽ trở thành một bản mô tả công việc chi tiết cho LLM.
LLM sẽ thực hiện các bước sau để xử lý prompt:
- Hiểu bối cảnh: Xác định nhiệm vụ chính là lập kế hoạch phân công nhân viên hỗ trợ cho một khoa cụ thể trong một khoảng thời gian.
- Xử lý dữ liệu đầu vào: Phân tích từng biến được cung cấp. Ví dụ, nó sẽ hiểu rằng
[DỰ_BÁO_BỆNH_NHÂN]và[YÊU_CẦU_HỖ_TRỢ]là cơ sở để xác định khối lượng công việc và mức độ phức tạp. - Áp dụng các ràng buộc: LLM sẽ cố gắng tuân thủ các ràng buộc đã đặt ra như
[TỶ_LỆ_NV_BN]và[THỜI_GIAN_NGHỈ]. Điều này có thể đòi hỏi khả năng xử lý logic và tính toán cơ bản. - Ưu tiên phân công: Dựa trên
[KỸ_NĂNG_CẦN_THIẾT]và[DANH_SÁCH_NHÂN_VIÊN_HỖ_TRỢ], mô hình sẽ “ghép” nhân viên phù hợp với nhiệm vụ. Nó sẽ ưu tiên những nhân viên có kỹ năng phù hợp với các khu vực có nhu cầu cao hoặc yêu cầu đặc biệt. - Tạo đầu ra theo định dạng: Cuối cùng, LLM sẽ cấu trúc thông tin đã xử lý thành một bảng theo đúng định dạng yêu cầu, đảm bảo tính dễ đọc và dễ tra cứu.
Mẫu prompt này sử dụng kỹ thuật “few-shot prompting” hoặc “zero-shot prompting mở rộng” tùy thuộc vào mức độ chi tiết của `[DANH_SÁCH_NHÂN_VIÊN_HỖ_TRỢ]` cũng như kinh nghiệm huấn luyện của mô hình. Càng nhiều thông tin chi tiết và rõ ràng được cung cấp trong các biến, kết quả đầu ra của LLM sẽ càng chính xác và hữu ích.
3. Ví dụ Minh họa
Để minh họa cách hoạt động, hãy xem xét hai ví dụ với các giá trị được điền vào mẫu prompt:
Ví dụ 1: Lập kế hoạch cơ bản
Prompt đã điền:
Lập kế hoạch phân công nhân viên hỗ trợ cho khoa Tim Mạch từ ngày 2023-10-26 đến ngày 2023-10-27. Dựa trên dự báo số lượng bệnh nhân Khoảng 50-60 bệnh nhân/ngày và các yêu cầu hỗ trợ đặc biệt Cần chú ý theo dõi sát các bệnh nhân nặng cho từng ngày/ca. Ưu tiên phân công nhân viên có kỹ năng Hồi sức tim, theo dõi ECG vào các khu vực có nhu cầu cao. Đảm bảo tỷ lệ nhân viên/bệnh nhân là 1:10 và mỗi nhân viên có thời gian nghỉ ít nhất 30 phút giữa các nhiệm vụ. Liệt kê danh sách nhân viên hỗ trợ và kỹ năng của họ: Nguyễn Văn A (Hồi sức tim, Theo dõi ECG), Trần Thị B (Chăm sóc bệnh nhân nội trú), Lê Văn C (Theo dõi ECG, Chăm sóc cơ bản), Phạm Thị D (Hồi sức tim).
Kết quả theo dạng:
Ngày | Ca | Khu vực/Nhiệm vụ | Nhân viên được phân công | Kỹ năng cần thiết
Kết quả dự kiến từ LLM:
| Ngày | Ca | Khu vực/Nhiệm vụ | Nhân viên được phân công | Kỹ năng cần thiết |
|------------|---------|-------------------------|--------------------------|-------------------------------|
| 2023-10-26 | Sáng | Theo dõi SA/Bệnh nhân nặng | Nguyễn Văn A, Lê Văn C | Hồi sức tim, Theo dõi ECG |
| 2023-10-26 | Chiều | Hỗ trợ chung & theo dõi | Trần Thị B, Phạm Thị D | Chăm sóc nội trú, Hồi sức tim |
| 2023-10-27 | Sáng | Theo dõi SA/Bệnh nhân nặng | Nguyễn Văn A, Lê Văn C | Hồi sức tim, Theo dõi ECG |
| 2023-10-27 | Chiều | Hỗ trợ chung & theo dõi | Trần Thị B, Phạm Thị D | Chăm sóc nội trú, Hồi sức tim |
Ví dụ 2: Lập kế hoạch chi tiết với nhiều yêu cầu hơn
Prompt đã điền:
Lập kế hoạch phân công nhân viên hỗ trợ cho khoa Ngoại Tổng Quát từ ngày 2023-10-28 đến ngày 2023-10-29. Dựa trên dự báo số lượng bệnh nhân Ngày 28: 70 bx; Ngày 29: 65 bx và các yêu cầu hỗ trợ đặc biệt Ngày 28: Có 2 ca phẫu thuật lớn, ưu tiên hỗ trợ hậu phẫu; Ngày 29: Tập trung chăm sóc bệnh nhân sau phẫu thuật cho từng ngày/ca. Ưu tiên phân công nhân viên có kỹ năng Chăm sóc vết mổ, theo dõi dấu hiệu sinh tồn, hỗ trợ di chuyển bệnh nhân vào các khu vực có nhu cầu cao. Đảm bảo tỷ lệ nhân viên/bệnh nhân là 1
