Tuyệt vời! Với vai trò là chuyên gia kỹ thuật tạo prompt, tôi sẽ phân tích chi tiết mẫu prompt bạn cung cấp theo cấu trúc yêu cầu bằng tiếng Việt và định dạng HTML.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được xây dựng theo dạng một “mẫu” (template) nhằm tự động hóa việc yêu cầu phân tích dữ liệu nhịp thở. Cấu trúc của nó bao gồm các phần cố định là hướng dẫn và các phần có thể thay thế được biểu thị bằng các biến trong dấu ngoặc vuông. Các biến này đóng vai trò là các placeholder, nơi người dùng sẽ điền thông tin cụ thể để tạo ra một yêu cầu phân tích chi tiết.
Các thành phần cấu trúc bao gồm:
- Hành động chính: “Phân tích chuỗi dữ liệu nhịp thở” – Đây là yêu cầu trực tiếp và rõ ràng về loại hành động cần thực hiện.
- Các biến đầu vào (Input Variables):
[TÊN_DỮ_LIỆU_NHỊP_THỞ]: Tên hoặc định danh của tệp/bộ dữ liệu nhịp thở cần phân tích.[ID_NGƯỜI_DÙNG]: Mã định danh duy nhất của người dùng mà dữ liệu được thu thập từ thiết bị đeo của họ.[NGÀY_BẮT_ĐẦU]: Ngày bắt đầu của khoảng thời gian muốn phân tích dữ liệu.[NGÀY_KẾT_THÚC]: Ngày kết thúc của khoảng thời gian muốn phân tích dữ liệu.[NGƯỠNG_NHỊP_THỞ_CHẤP_NHẬN]: Giá trị ngưỡng (có thể là một hoặc hai giá trị nếu là khoảng) để xác định nhịp thở bình thường.
- Các yêu cầu phân tích cụ thể:
- “Tính toán nhịp thở trung bình”
- “biến thiên nhịp thở”
- “xác định các giai đoạn thở sâu, nông hoặc bất thường”
- Các điều kiện cảnh báo:
- “Cảnh báo nếu nhịp thở vượt quá hoặc thấp hơn ngưỡng
[NGƯỠNG_NHỊP_THỞ_CHẤP_NHẬN]“ - “hoặc có các mẫu thở không đều.”
- “Cảnh báo nếu nhịp thở vượt quá hoặc thấp hơn ngưỡng
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Mẫu prompt này được thiết kế để gửi tới một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc một hệ thống phân tích dữ liệu có khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Về mặt kỹ thuật, cách hoạt động của nó như sau:
- Xác định Ngữ cảnh và Dữ liệu: Khi các biến được điền, mô hình hiểu rằng nó cần truy cập hoặc xử lý một tập dữ liệu nhịp thở cụ thể (do
[TÊN_DỮ_LIỆU_NHỊP_THỞ]chỉ định) thuộc về một người dùng nhất định ([ID_NGƯỜI_DÙNG]) trong một khoảng thời gian giới hạn ([NGÀY_BẮT_ĐẦU],[NGÀY_KẾT_THÚC]). - Thực thi Các Yêu cầu Tính toán và Phân loại: Các yêu cầu như “tính toán nhịp thở trung bình” và “biến thiên nhịp thở” kích hoạt các chức năng tính toán thống kê. “Xác định các giai đoạn thở sâu, nông hoặc bất thường” yêu cầu mô hình phải áp dụng các thuật toán phân loại hoặc nhận dạng mẫu dựa trên đặc điểm của dữ liệu nhịp thở (ví dụ: tần suất, độ sâu, sự đều đặn).
- Thiết lập Điều kiện Cảnh báo: Việc sử dụng ngưỡng (
[NGƯỠNG_NHỊP_THỞ_CHẤP_NHẬN]) cho phép mô hình thiết lập các quy tắc để phát hiện các giá trị ngoại lai hoặc nguy hiểm. Yêu cầu “các mẫu thở không đều” đòi hỏi khả năng nhận diện các biến đổi bất thường trong chuỗi dữ liệu, vượt ra ngoài các phép đo trung bình đơn thuần. - Tạo Kết quả Đầu ra: Dựa trên phân tích, mô hình sẽ tạo ra một báo cáo, một tập hợp các chỉ số, hoặc các thông báo cảnh báo tương ứng với các yêu cầu trong prompt.
Về bản chất, đây là một dạng “chỉ thị” (instruction) kết hợp với “chỉ số” (parameters), cho phép người dùng yêu cầu một quy trình phân tích phức tạp một cách cô đọng và có thể tự động hóa.
3. Ví dụ Minh họa
Giả sử chúng ta có các giá trị sau để điền vào mẫu prompt:
[TÊN_DỮ_LIỆU_NHỊP_THỞ]= “respiratory_data_user_001.csv”[ID_NGƯỜI_DÙNG]= “USR789XYZ”[NGÀY_BẮT_ĐẦU]= “2023-10-26”[NGÀY_KẾT_THÚC]= “2023-10-27”[NGƯỠNG_NHỊP_THỞ_CHẤP_NHẬN]= “12-20 nhịp/phút”
Ví dụ 1: Yêu cầu phân tích chi tiết
Khi điền các giá trị trên vào mẫu, chúng ta sẽ có prompt hoàn chỉnh như sau:
Phân tích chuỗi dữ liệu nhịp thở respiratory_data_user_001.csv thu thập từ thiết bị đeo của người dùng USR789XYZ trong khoảng thời gian 2023-10-26 đến 2023-10-27. Tính toán nhịp thở trung bình, biến thiên nhịp thở và xác định các giai đoạn thở sâu, nông hoặc bất thường. Cảnh báo nếu nhịp thở vượt quá hoặc thấp hơn ngưỡng 12-20 nhịp/phút hoặc có các mẫu thở không đều.
Kết quả mong đợi từ mô hình có thể là một báo cáo tóm tắt các chỉ số nhịp thở, phân loại các giai đoạn và thông báo cảnh báo nếu có.
Ví dụ 2: Yêu cầu tập trung vào cảnh báo
Nếu người dùng chỉ quan tâm đến việc phát hiện các bất thường:
[TÊN_DỮ_LIỆU_NHỊP_THỞ]= “sleep_breathing_log.txt”[ID_NGƯỜI_DÙNG]= “PAT456ABC”[NGÀY_BẮT_ĐẦU]= “2023-10-27 22:00”[NGÀY_KẾT_THÚC]= “2023-10-28 06:00”[NGƯỠNG_NHỊP_THỞ_CHẤP_NHẬN]= “tối thiểu 10, tối đa 22 nhịp/phút”
Prompt hoàn chỉnh:
Phân tích chuỗi dữ liệu nhịp thở sleep_breathing_log.txt thu thập từ thiết bị đeo của người dùng PAT456ABC trong khoảng thời gian 2023-10-27 22:00 đến 2023-10-28 06:00. Tính toán nhịp thở trung bình, biến thiên nhịp thở và xác định các giai đoạn thở sâu, nông hoặc bất thường. Cảnh báo nếu nhịp thở vượt quá hoặc thấp hơn ngưỡng tối thiểu 10, tối đa 22 nhịp/phút hoặc có các mẫu thở không đều.
Mô hình sẽ tập trung vào việc đưa ra các cảnh báo cụ thể nếu các ngưỡng và điều kiện về sự đều đặn bị vi phạm trong suốt giai đoạn giấc ngủ.
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một ví dụ xuất sắc về kỹ thuật tạo prompt động. Nó kết hợp các yêu cầu phân tích dữ liệu rõ ràng với các biến có thể thay thế, cho phép người dùng tùy chỉnh phạm vi
