Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn cung cấp, theo đúng cấu trúc yêu cầu và sử dụng định dạng HTML bằng tiếng Việt.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để yêu cầu mô hình ngôn ngữ phân tích dữ liệu Biến thiên Nhịp tim (HRV) và đưa ra các đánh giá chuyên sâu. Cấu trúc của prompt rõ ràng, bao gồm các phần thông tin cần thiết và các tham số biến đổi.
- Hành động chính: “Phân tích chỉ số Biến thiên Nhịp tim (HRV)…” – Yêu cầu mô hình thực hiện một tác vụ phân tích cụ thể.
- Dữ liệu đầu vào:
[TÊN_DỮ_LIỆU_HRV]: Thể hiện tên hoặc mô tả cụ thể của tập dữ liệu HRV đang được cung cấp. Điều này giúp mô hình biết chính xác nó đang làm việc với loại dữ liệu nào.[ID_NGƯỜI_DÙNG]: Xác định người dùng mà dữ liệu HRV này thuộc về. Điều này quan trọng cho việc cá nhân hóa phân tích và so sánh với dữ liệu lịch sử (nếu có).
- Khung thời gian:
- “trong vòng 24 giờ gần nhất” hoặc “
[KHUNG_THỜI_GIAN]cụ thể”: Cho phép linh hoạt chỉ định khoảng thời gian phân tích. Có thể là một khoảng thời gian mặc định (24 giờ) hoặc một khoảng thời gian tùy chỉnh. Điều này giúp giới hạn phạm vi dữ liệu cần xử lý.
- “trong vòng 24 giờ gần nhất” hoặc “
- Nhiệm vụ con & Yêu cầu cụ thể:
- “Tính toán các thông số HRV chính như SDNN, RMSSD, pNN50”: Yêu cầu mô hình thực hiện các phép tính thủ công hoặc trích xuất các chỉ số HRV tiêu chuẩn.
- “Đánh giá mức độ căng thẳng sinh lý (stress) và khả năng phục hồi (recovery) dựa trên các giá trị HRV”: Đây là bước phân tích sâu, yêu cầu mô hình diễn giải các chỉ số đã tính toán thành các chỉ số sức khỏe có ý nghĩa thực tế.
- “So sánh với mức HRV cơ bản của người dùng nếu có”: Thêm một lớp phân tích so sánh, cho phép đánh giá xu hướng và sự thay đổi theo thời gian, cung cấp ngữ cảnh cá nhân hóa.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho mô hình một tập hợp các chỉ dẫn rõ ràng và các biến số có thể thay thế. Khi sử dụng, người dùng sẽ điền thông tin cụ thể vào các dấu ngoặc vuông (ví dụ: `[TÊN_DỮ_LIỆU_HRV]`, `[ID_NGƯỜI_DÙNG]`, `[KHUNG_THỜI_GIAN]`).
[TÊN_DỮ_LIỆU_HRV]: Biến này có thể là tên tệp dữ liệu, một mô tả ngắn gọn về nguồn gốc dữ liệu (ví dụ: “Dữ liệu tachogram từ thiết bị X”, “Báo cáo nhịp tim hàng ngày”), hoặc thậm chí là một phần dữ liệu được nhúng trực tiếp nếu khả năng của mô hình cho phép.[ID_NGƯỜI_DÙNG]: Thường là một mã định danh duy nhất. Nếu mô hình có khả năng truy cập cơ sở dữ liệu hoặc bộ nhớ trạng thái liên quan đến từng người dùng, ID này sẽ cho phép lấy ra các dữ liệu lịch sử hoặc hồ sơ cá nhân để so sánh.[KHUNG_THỜI_GIAN]: Cho phép xác định phạm vi dữ liệu chính xác. Ví dụ: “trong khoảng thời gian từ 10:00 AM đến 10:00 AM ngày hôm sau”, “trong tuần qua”, “cho mỗi 15 phút của ngày hôm nay”.
Về cốt lõi, prompt yêu cầu mô hình thực hiện một quy trình xử lý dữ liệu và báo cáo bao gồm:
- Thu thập và xử lý dữ liệu HRV: Mô hình cần truy cập hoặc hiểu dữ liệu HRV được chỉ định.
- Tính toán chỉ số chuẩn: Thực hiện các phép tính toán học cho SDNN, RMSSD, pNN50. Đây là các phép đo thống kê đặc trưng cho sự thay đổi giữa các chu kỳ tim liên tiếp, phản ánh hoạt động của hệ thần kinh thực vật.
- Diễn giải kết quả: Dựa trên các chỉ số đã tính, mô hình sử dụng kiến thức của mình về sinh lý học và HRV để đánh giá:
- Căng thẳng sinh lý (Stress): Một HRV thấp (đặc biệt là các chỉ số phản ánh hoạt động phó giao cảm như RMSSD, pNN50) thường chỉ ra mức độ căng thẳng cao hơn và sự thống trị của hệ giao cảm.
- Khả năng phục hồi (Recovery): Một HRV cao và ổn định thường cho thấy khả năng phục hồi tốt, hệ thống thần kinh tự chủ cân bằng và cơ thể sẵn sàng đối phó với các yêu cầu.
- So sánh theo ngữ cảnh: Nếu có dữ liệu cơ bản hoặc hồ sơ người dùng, mô hình sẽ so sánh các giá trị hiện tại với các giá trị trung bình, xu hướng hoặc ngưỡng đã xác định của người dùng đó để cung cấp đánh giá có ý nghĩa cá nhân hơn.
3. Ví dụ Minh họa
Giả sử chúng ta có dữ liệu HRV cho người dùng có ID là “User123” trong 24 giờ gần nhất, và tên tệp dữ liệu là “HRV_Data_User123_20231027.csv”.
Ví dụ 1: Sử dụng cấu trúc mặc định
Prompt đầu vào:
Phân tích chỉ số Biến thiên Nhịp tim (HRV) HRV_Data_User123_20231027.csv được ghi lại bởi thiết bị đeo của người dùng User123 trong vòng 24 giờ gần nhất. Tính toán các thông số HRV chính như SDNN, RMSSD, pNN50. Đánh giá mức độ căng thẳng sinh lý (stress) và khả năng phục hồi (recovery) dựa trên các giá trị HRV. So sánh với mức HRV cơ bản của người dùng nếu có.
Output dự kiến (mô phỏng):
Dựa trên dữ liệu HRV_Data_User123_20231027.csv của người dùng User123 trong 24 giờ qua:
Các thông số HRV chính:
- SDNN: [Giá trị SDNN tính toán] ms
- RMSSD: [Giá trị RMSSD tính toán] ms
- pNN50: [Giá trị pNN50 tính toán] %
Đánh giá:
- Căng thẳng sinh lý (Stress): [Mô tả mức độ căng thẳng, ví dụ: Mức độ căng thẳng sinh lý của bạn hiện đang ở mức cao, thể hiện qua giá trị RMSSD thấp và pNN50 giảm. Điều này cho thấy hệ thống thần kinh giao cảm đang hoạt động mạnh hơn để đối phó với các yếu tố gây áp lực trong 24 giờ qua.]
- Khả năng phục hồi (Recovery): [Mô tả khả năng phục hồi, ví dụ: Khả năng phục hồi của bạn có vẻ đang ở mức trung bình. Mặc dù SDNN cho thấy sự biến thiên tổng thể, các chỉ số phản ánh hoạt động phó giao cảm thấp hơn cho thấy cơ thể chưa hoàn toàn hồi phục hoàn toàn sau các tác nhân gây stress.]
So sánh với mức HRV cơ bản (nếu có):
- [Nếu có dữ liệu cơ bản: So với mức HRV cơ bản của bạn, các chỉ số hiện tại cho thấy xu hướng [tăng/giảm/ổn định] ở các khu vực [căng thẳng/phục hồi]. Cụ thể, RMSSD hiện tại [cao hơn/thấp hơn/tương đương] với mức trung bình cơ bản của bạn là [giá trị cơ bản RMSSD].]
- [Nếu không có dữ liệu cơ bản: Không có dữ liệu HRV cơ bản được cung cấp để thực hiện so sánh.]
Ví dụ 2: Chỉ định khung thời gian cụ thể và bỏ qua so sánh cơ bản
Giả sử chúng ta chỉ muốn phân tích dữ liệu từ 8:00 sáng đến 8:00 sáng ngày hôm sau của một ngày cụ thể, và chúng ta không có sẵn dữ liệu cơ
