Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết và cấu trúc hóa bằng HTML cho prompt template bạn đã cung cấp, theo đúng yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để thu thập phản hồi cụ thể về chất lượng ngôn ngữ và việc sử dụng thuật ngữ chuyên ngành của một trợ lý ảo. Cấu trúc bao gồm:
- Câu hỏi chính: “Bạn nhận xét thế nào về cách trợ lý ảo sử dụng ngôn ngữ và thuật ngữ chuyên ngành trong các câu trả lời?” Đây là câu hỏi mở, khuyến khích người dùng đưa ra đánh giá tổng thể.
- Câu hỏi chi tiết/hướng dẫn: “Ngôn ngữ có rõ ràng, chính xác và phù hợp với trình độ của bạn không?” và “Vui lòng cho biết nếu có bất kỳ thuật ngữ nào bạn thấy khó hiểu hoặc được sử dụng chưa chính xác.” Hai câu này cung cấp các tiêu chí cụ thể hơn để người dùng xem xét và hướng dẫn họ tập trung vào những khía cạnh quan trọng.
- Biến thay thế (Placeholders):
[ĐÁNH_GIÁ_NGÔN_NGỮ]: Biến này được dành để người dùng nhập vào đánh giá tổng quan hoặc điểm số cho chất lượng ngôn ngữ/thuật ngữ.[CHI_TIẾT_NGÔN_NGỮ]: Biến này dành để người dùng cung cấp các chi tiết cụ thể, ví dụ minh họa, thuật ngữ gây khó hiểu hoặc cách sử dụng chưa chính xác. Đây là phần quan trọng để hiểu rõ hơn về đánh giá.
Cấu trúc này đi từ tổng quát đến chi tiết, giúp người dùng hiểu rõ yêu cầu và cung cấp thông tin có cấu trúc.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, đây là một prompt “hỏi đáp mở” (open-ended question) có thêm các trường thông tin có cấu trúc sẵn. Khi một mô hình ngôn ngữ (ví dụ: ChatGPT) nhận được prompt này, nó sẽ hiểu rằng người dùng muốn:
- Đánh giá chất lượng ngôn ngữ: Bao gồm sự rõ ràng, chính xác và tính phù hợp của ngôn ngữ được sử dụng.
- Đánh giá việc sử dụng thuật ngữ chuyên ngành: Bao gồm việc sử dụng thuật ngữ có đúng ngữ cảnh, có dễ hiểu với người dùng mục tiêu hay không.
- Thu thập phản hồi có cấu trúc: Thông qua hai biến
[ĐÁNH_GIÁ_NGÔN_NGỮ]và[CHI_TIẾT_NGÔN_NGỮ], prompt khuyến khích người dùng cung cấp một đánh giá tổng quan và sau đó là các ví dụ cụ thể, giúp việc xử lý và phân tích phản hồi trở nên hiệu quả hơn.
Mô hình sẽ đóng vai trò là người nhận phản hồi. Nó sẽ “lắng nghe” và ghi nhận lại những gì người dùng nhập vào hai biến đó. Mục đích cuối cùng có thể là để huấn luyện lại mô hình, cải thiện độ chính xác của các câu trả lời trong tương lai, hoặc đơn giản là để thu thập ý kiến người dùng.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách prompt này có thể được điền và cách mô hình AI có thể phản hồi (dựa trên vai trò của người cung cấp phản hồi).
Ví dụ 1: Phản hồi tích cực
Prompt được người dùng điền:
Bạn nhận xét thế nào về cách trợ lý ảo sử dụng ngôn ngữ và thuật ngữ chuyên ngành trong các câu trả lời? Ngôn ngữ có rõ ràng, chính xác và phù hợp với trình độ của bạn không? Vui lòng cho biết nếu có bất kỳ thuật ngữ nào bạn thấy khó hiểu hoặc được sử dụng chưa chính xác. Đánh giá ngôn ngữ/thuật ngữ: Tuyệt vời. Chi tiết/Ví dụ: Ngôn ngữ rất rõ ràng, dễ hiểu ngay cả với người không chuyên sâu. Các thuật ngữ kỹ thuật được giải thích cặn kẽ hoặc sử dụng trong ngữ cảnh rất dễ suy luận. Ví dụ, khi nói về "gradient descent", trợ lý đã mô tả nó như việc "đi xuống dốc để tìm điểm thấp nhất" rất trực quan.
Phản hồi của Trợ lý ảo (hưởng ứng lại việc nhận được feedback):
Xin cám ơn bạn rất nhiều vì lời nhận xét chi tiết và tích cực! Chúng tôi rất vui khi bạn thấy ngôn ngữ và cách giải thích thuật ngữ của trợ lý là rõ ràng, chính xác và phù hợp. Việc bạn đánh giá cao ví dụ về "gradient descent" là nguồn động viên lớn cho chúng tôi trong việc nỗ lực cải thiện cách truyền đạt thông tin chuyên ngành một cách trực quan và dễ hiểu nhất. Chúng tôi sẽ tiếp tục cố gắng để cung cấp những trải nghiệm tương tác tốt hơn cho bạn.
Ví dụ 2: Phản hồi cần cải thiện với thuật ngữ khó hiểu
Prompt được người dùng điền:
Bạn nhận xét thế nào về cách trợ lý ảo sử dụng ngôn ngữ và thuật ngữ chuyên ngành trong các câu trả lời? Ngôn ngữ có rõ ràng, chính xác và phù hợp với trình độ của bạn không? Vui lòng cho biết nếu có bất kỳ thuật ngữ nào bạn thấy khó hiểu hoặc được sử dụng chưa chính xác. Đánh giá ngôn ngữ/thuật ngữ: Cần cải thiện, một số thuật ngữ hơi khó hiểu. Chi tiết/Ví dụ: Đối với câu hỏi về các mô hình học máy, trợ lý có đề cập đến "overfitting" và "underfitting" nhưng không giải thích rõ ràng ý nghĩa và hậu quả của chúng. Tôi không rõ lắm về sự khác biệt này. Ngoài ra, một số câu cú còn hơi khô khan, thiếu tự nhiên.
Phản hồi của Trợ lý ảo (hưởng ứng lại việc nhận được feedback):
Xin chân thành cảm ơn bạn đã dành thời gian đưa ra phản hồi chi tiết và thẳng thắn. Chúng tôi ghi nhận ý kiến của bạn về việc một số thuật ngữ như "overfitting" và "underfitting" chưa được giải thích đủ rõ ràng, cũng như nhận xét về cách diễn đạt còn khô khan. Phản hồi này rất quan trọng để chúng tôi có thể điều chỉnh và cải thiện. Chúng tôi sẽ xem xét lại cách giải thích các khái niệm này để làm cho chúng dễ hiểu hơn và tìm cách trau chuốt ngôn ngữ để câu trả lời trở nên tự nhiên, gần gũi với người dùng. Cảm ơn bạn một lần nữa vì đã giúp chúng tôi tiến bộ.
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ hiệu quả để thu thập phản hồi chất lượng cao về cách trợ lý ảo sử dụng ngôn ngữ và thuật ngữ chuyên ngành. Bằng cách kết hợp câu hỏi mở với các biến có cấu trúc, nó khuyến khích người dùng cung cấp đánh giá tổng quan cùng với các ví dụ cụ thể, giúp người phát triển hoặc mô hình AI có thể hiểu rõ điểm mạnh, điểm yếu và các lĩnh vực cần cải thiện. Sự rõ ràng trong câu hỏi và sự linh hoạt của các trường điền vào làm cho nó trở nên rất hữu ích cho các quy trình đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất của các hệ thống AI đàm thoại.
