Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn cung cấp, tuân theo cấu trúc yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này là một ví dụ điển hình về việc sử dụng các biến thể (placeholder) để tạo ra các yêu cầu tùy chỉnh cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Cấu trúc của nó:
- Yêu cầu chính: “Phân tích sâu các luận điểm pháp lý được trình bày trong hồ sơ vụ án:” – Đây là chỉ thị cốt lõi, yêu cầu mô hình thực hiện chức năng phân tích chuyên sâu vào lĩnh vực pháp lý.
- Biến thể/Placeholder:
[TÊN_HỒ_SƠ_VỤ_ÁN]– Đây là phần tử quan trọng nhất cho phép người dùng cá nhân hóa yêu cầu. Nó đóng vai trò là thông tin đầu vào chi tiết mà mô hình cần xử lý. - Chi tiết yêu cầu phụ: “Đối với mỗi luận điểm, hãy chỉ ra các bằng chứng, quy định pháp luật và tiền lệ (nếu có) được sử dụng để hỗ trợ.” – Phần này hướng dẫn mô hình cách thức trình bày kết quả phân tích, đảm bảo tính toàn diện và có cấu trúc rõ ràng (luận điểm, bằng chứng, quy định, tiền lệ).
Cấu trúc này rất linh hoạt vì nó cho phép người dùng dễ dàng thay đổi chỉ một phần của prompt (tên hồ sơ vụ án) mà không cần viết lại toàn bộ yêu cầu, trong khi vẫn nhận được kết quả phân tích tương tự cho các vụ án khác nhau.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho LLM một “ngữ cảnh” và một “nhiệm vụ” rõ ràng:
- Ngữ cảnh (Context): Mẫu prompt đặt ra bối cảnh là “hồ sơ vụ án” và yêu cầu phân tích “luận điểm pháp lý”. Điều này giúp LLM kích hoạt các kiến thức và mô hình xử lý ngôn ngữ liên quan đến luật pháp, bao gồm cách diễn giải văn bản pháp lý, nhận diện các lập luận, và hiểu về cấu trúc của một vụ án.
- Nhiệm vụ (Task): Nhiệm vụ chính là “phân tích sâu”. Thay vì chỉ tóm tắt, LLM được yêu cầu đi sâu vào từng luận điểm.
- Tham số hóa (Parameterization): Biến thể
[TÊN_HỒ_SƠ_VỤ_ÁN]đóng vai trò là một tham số. Khi người dùng cung cấp tên cụ thể của một hồ sơ vụ án (ví dụ: “Vụ án dân sự Nguyễn Văn A kiện Trần Thị B về tranh chấp đất đai”), LLM sẽ sử dụng tên này để tìm kiếm hoặc truy xuất thông tin liên quan đến vụ án đó (nếu LLM có khả năng truy cập internet hoặc dữ liệu được huấn luyện). - Định dạng đầu ra (Output Formatting): Yêu cầu “chỉ ra các bằng chứng, quy định pháp luật và tiền lệ” định hình cấu trúc của câu trả lời mà LLM sẽ tạo ra. LLM sẽ cố gắng phân tách và liệt kê các yếu tố này cho từng luận điểm, tạo ra một bản phân tích có tổ chức.
Nói cách khác, prompt này hướng dẫn LLM đóng vai trò như một chuyên gia pháp lý phân tích một tài liệu cụ thể, tập trung vào việc xác định và giải thích các yếu tố cấu thành nên lập luận pháp lý.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ minh họa cách prompt này có thể được sử dụng:
Ví dụ 1: Yêu cầu phân tích cơ bản
Người dùng cung cấp:
Phân tích sâu các luận điểm pháp lý được trình bày trong hồ sơ vụ án: Vụ án hình sự liên quan đến hành vi trộm cắp tại Siêu thị XYZ. Đối với mỗi luận điểm, hãy chỉ ra các bằng chứng, quy định pháp luật và tiền lệ (nếu có) được sử dụng để hỗ trợ.
Mô hình có thể trả về (ví dụ):
Luận điểm 1: Bị cáo đã thực hiện hành vi trộm cắp tài sản.
- Bằng chứng: Video giám sát ghi lại cảnh bị cáo cho hàng hóa vào túi xách; lời khai của nhân viên bảo vệ; biên bản thu giữ tang vật (hàng hóa bị cáo lấy).
- Quy định pháp luật: Điều 138 Bộ luật Hình sự 2015 (sửa đổi, bổ sung 2017) về Tội trộm cắp tài sản.
- Tiền lệ: (Nếu có trong dữ liệu huấn luyện của LLM hoặc được cung cấp trong hồ sơ) Ví dụ: Về việc xác định giá trị tài sản để định khung hình phạt.
Luận điểm 2: Bị cáo không có hành vi chống đối hay sử dụng vũ lực.
- Bằng chứng: Lời khai của nhân chứng (nếu có); biên bản khám nghiệm hiện trường (không ghi nhận dấu hiệu xô xát).
- Quy định pháp luật: (Để chứng minh không thuộc các tình tiết tăng nặng hoặc cấu thành tội danh khác như cướp giật).
- Tiền lệ: (Có thể không có trực tiếp, nhưng liên quan đến việc phân biệt tội trộm cắp với các tội danh khác).
Ví dụ 2: Yêu cầu phân tích chi tiết hơn (giả định hồ sơ có nhiều chi tiết)
Người dùng cung cấp:
Phân tích sâu các luận điểm pháp lý được trình bày trong hồ sơ vụ án: Vụ tranh chấp hợp đồng mua bán nhà số 123/HĐ/2023 giữa Công ty Bất động sản ABC và Ông Trần Văn D. Đối với mỗi luận điểm, hãy chỉ ra các bằng chứng, quy định pháp luật và tiền lệ (nếu có) được sử dụng để hỗ trợ.
Mô hình có thể trả về (ví dụ):
Luận điểm 1: Công ty ABC đã vi phạm nghĩa vụ giao nhà đúng hạn theo Hợp đồng.
- Bằng chứng: Hợp đồng mua bán nhà số 123/HĐ/2023 có quy định rõ ngày bàn giao; thư nhắc nhở của Ông D về việc chậm bàn giao; biên bản làm việc ghi nhận sự thừa nhận của đại diện Công ty ABC về việc chậm tiến độ.
- Quy định pháp luật: Điều 356 Bộ luật Dân sự 2015 về Nghĩa vụ trả nợ; Điều 430 Bộ luật Dân sự 2015 về Thực hiện nghĩa vụ.
- Tiền lệ: (Ví dụ) Án lệ số X/2020 về trách nhiệm bồi thường thiệt hại do chậm thực hiện nghĩa vụ hợp đồng.
Luận điểm 2: Ông D yêu cầu Công ty ABC bồi thường thiệt hại ngoài hợp đồng do chậm bàn giao.
- Bằng chứng: Hóa đơn chứng minh chi phí thuê nhà tạm trong thời gian chờ nhận nhà; sao kê ngân hàng thể hiện các khoản chi phí phát sinh khác (nếu có); đơn yêu cầu bồi thường của Ông D.
- Quy định pháp luật: Điều 360 Bộ luật Dân sự 2015 về Bồi thường thiệt hại ngoài hợp đồng; Điều 359 Bộ luật Dân sự 2015 về Thiệt hại được bồi thường.
- Tiền lệ: (Có thể liên quan đến cách xác định mức độ thiệt hại thực tế và hợp lý).
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một công cụ hiệu quả để khai thác thông tin từ các LLM về các hồ sơ pháp lý. Bằng cách sử dụng một câu lệnh rõ ràng kết hợp với một biến thể có thể tùy chỉnh ([TÊN_HỒ_SƠ_VỤ_ÁN]), người dùng có thể yêu cầu mô hình thực hiện phân tích chuyên sâu vào các luận điểm pháp lý của bất kỳ vụ án nào, đồng thời định hướng kết quả đầu ra theo hướng liệt kê bằng chứng, quy định và tiền lệ liên quan. Sự linh hoạt của nó cho phép tái sử dụng mẫu cho nhiều trường hợp khác nhau, tiết kiệm thời gian và công sức của người dùng trong việc soạn thảo các câu lệnh phức tạp.
