Tuyệt vời! Với vai trò là chuyên gia kỹ thuật Prompt Engineering, tôi sẽ phân tích chi tiết mẫu prompt bạn cung cấp.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này có cấu trúc rõ ràng, dễ hiểu và được thiết kế để thu thập thông tin cụ thể từ người dùng trước khi đưa ra yêu cầu cho mô hình ngôn ngữ. Cấu trúc bao gồm các thành phần chính sau:
- Chỉ dẫn cấp cao: “Phân tích văn bản tin nhắn sau của khách hàng [TÊN_KHÁCH_HÀNG] và xác định cảm xúc chủ đạo (tích cực, tiêu cực, trung lập).” – Phần này đặt ra nhiệm vụ chính cho mô hình: phân tích cảm xúc.
- Ngữ cảnh bổ sung & Yêu cầu hành động: “Dựa trên cảm xúc này, đề xuất một phản hồi kịp thời và phù hợp để đáp ứng nhu cầu hoặc giải quyết mối quan tâm của họ.” – Yêu cầu này mở rộng nhiệm vụ phân tích cảm xúc thành việc tạo ra một hành động cụ thể (đề xuất phản hồi).
- Biến số (Placeholders):
[TÊN_KHÁCH_HÀNG]: Đây là biến số dùng để cá nhân hóa, giúp mô hình hiểu rõ hơn đối tượng đang tương tác hoặc có thể dùng trong ngữ cảnh tạo phản hồi.[NỘI_DUNG_TIN_NHẮN]: Đây là biến số quan trọng nhất, chứa dữ liệu đầu vào thô mà mô hình cần phân tích.
- Định dạng Lời gọi Hàm/Yêu cầu lệnh: Cấu trúc “Tin nhắn: ‘[NỘI_DUNG_TIN_NHẮN]'” dùng để phân tách rõ ràng phần dữ liệu đầu vào khỏi chỉ dẫn.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho mô hình ngôn ngữ một tập hợp các chỉ dẫn rõ ràng và dữ liệu đầu vào được gắn nhãn. Khi mẫu prompt này được sử dụng, các biến số [TÊN_KHÁCH_HÀNG] và [NỘI_DUNG_TIN_NHẮN] sẽ được thay thế bởi thông tin thực tế từ người dùng.
Cách hoạt động chi tiết:
- Phân tích Cảm xúc (Sentiment Analysis): Mô hình sẽ đọc
[NỘI_DUNG_TIN_NHẮN]và sử dụng khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên của mình để xác định tông giọng và ý định đằng sau tin nhắn. Nó sẽ phân loại cảm xúc này vào một trong ba loại được chỉ định: tích cực, tiêu cực, hoặc trung lập. - Đề xuất Phản hồi: Dựa vào kết quả phân tích cảm xúc, mô hình sẽ sử dụng ngữ cảnh và kiến thức của mình để xây dựng một phản hồi.
- Nếu cảm xúc là tích cực, phản hồi có thể là lời cảm ơn, xác nhận sự hài lòng, hoặc đề xuất các sản phẩm/dịch vụ tương tự.
- Nếu cảm xúc là tiêu cực, phản hồi sẽ tập trung vào việc xin lỗi, giải thích, cung cấp giải pháp, hoặc thu thập thêm thông tin để làm rõ vấn đề.
- Nếu cảm xúc là trung lập, phản hồi có thể là yêu cầu làm rõ thêm, cung cấp thông tin theo yêu cầu, hoặc xác nhận đã nhận được tin nhắn.
- Cá nhân hóa (tùy chọn): Việc sử dụng
[TÊN_KHÁCH_HÀNG]có thể cho phép mô hình đề xuất một phản hồi có tính cá nhân hóa cao hơn, ví dụ như “Chào [TÊN_KHÁCH_HÀNG], chúng tôi rất vui khi nhận được phản hồi…”.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ minh họa cách mẫu prompt này có thể được sử dụng để tạo ra các phản hồi khác nhau:
Ví dụ 1: Tin nhắn Tích cực
Prompt được điền đầy đủ:
Phân tích văn bản tin nhắn sau của khách hàng Anh Minh và xác định cảm xúc chủ đạo (tích cực, tiêu cực, trung lập). Dựa trên cảm xúc này, đề xuất một phản hồi kịp thời và phù hợp để đáp ứng nhu cầu hoặc giải quyết mối quan tâm của họ. Tin nhắn: "Sản phẩm giao đến rất nhanh và chất lượng tuyệt vời! Tôi rất hài lòng."
Phản hồi dự kiến từ mô hình:
Cảm xúc chủ đạo: Tích cực.
Phản hồi đề xuất: "Chào Anh Minh, chúng tôi rất vui khi biết Anh hài lòng với sản phẩm và dịch vụ giao hàng của chúng tôi. Cảm ơn Anh đã tin tưởng và ủng hộ. Nếu có bất kỳ nhu cầu nào khác, đừng ngần ngại liên hệ nhé!"
Ví dụ 2: Tin nhắn Tiêu cực
Prompt được điền đầy đủ:
Phân tích văn bản tin nhắn sau của khách hàng Chị Lan và xác định cảm xúc chủ đạo (tích cực, tiêu cực, trung lập). Dựa trên cảm xúc này, đề xuất một phản hồi kịp thời và phù hợp để đáp ứng nhu cầu hoặc giải quyết mối quan tâm của họ. Tin nhắn: "Tôi đã đặt hàng cách đây 3 ngày nhưng vẫn chưa nhận được hàng. Tôi muốn biết tình trạng đơn hàng của mình."
Phản hồi dự kiến từ mô hình:
Cảm xúc chủ đạo: Tiêu cực (chỉ ra sự chậm trễ và mối quan tâm).
Phản hồi đề xuất: "Chào Chị Lan, chúng tôi rất xin lỗi vì sự chậm trễ trong việc giao hàng và đã để Chị phải chờ đợi. Để chúng tôi có thể kiểm tra tình trạng đơn hàng của Chị một cách nhanh nhất, vui lòng cung cấp số đơn hàng hoặc số điện thoại đã dùng để đặt hàng. Chúng tôi sẽ liên hệ lại ngay sau khi có thông tin."
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một ví dụ điển hình về prompt engineering hiệu quả, kết hợp chỉ dẫn rõ ràng, phân tích theo nhiều bước (phân tích cảm xúc, đề xuất hành động) và khả năng cá nhân hóa thông qua biến số. Nó cho phép mô hình ngôn ngữ thực hiện một tác vụ phức tạp (phân tích cảm xúc và tạo phản hồi) một cách có cấu trúc và mục tiêu, đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng chăm sóc khách hàng tự động hoặc hỗ trợ nhân viên.
