Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, được trình bày bằng tiếng Việt và định dạng HTML:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để khai thác thông tin và đưa ra các hành động tối ưu hóa từ báo cáo tồn kho thuốc của một bệnh viện. Cấu trúc của mẫu prompt rất rõ ràng, chia thành:
- Vai trò của AI: “Là chuyên gia phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng y tế” – Điều này thiết lập ngữ cảnh và kỳ vọng cho AI về kiến thức chuyên môn và cách tiếp cận.
- Yêu cầu chính: “hãy phân tích báo cáo tồn kho thuốc của bệnh viện…” – Đây là mệnh lệnh trực tiếp.
- Các biến số (Placeholder): Được đánh dấu bằng ngoặc vuông `[]`, chúng cho phép người dùng tùy chỉnh yêu cầu cho từng trường hợp cụ thể:
[TÊN_BỆNH_VIỆN]: Tên của bệnh viện cần phân tích.[THỜI_GIAN_BẮT_ĐẦU]: Ngày bắt đầu của khoảng thời gian phân tích báo cáo.[THỜI_GIAN_KẾT_THÚC]: Ngày kết thúc của khoảng thời gian phân tích báo cáo.[MỨC_TỒN_KHO_TỐI_THIỂU]: Ngưỡng tồn kho tối thiểu được coi là an toàn.[SỐ_NGÀY_HẾT_HẠN]: Số ngày tính từ thời điểm phân tích mà thuốc được coi là sắp hết hạn sử dụng.[THỜI_GIAN_DỰ_KIẾN]: Khoảng thời gian để dự kiến nhu cầu, qua đó xác định thuốc tồn kho vượt quá.
- Các tiêu chí phân tích cụ thể:
- Xác định thuốc có mức tồn kho dưới mức an toàn.
- Xác định thuốc sắp hết hạn sử dụng.
- Xác định thuốc có số lượng tồn kho vượt quá nhu cầu dự kiến.
- Yêu cầu hành động cuối cùng: “Đề xuất các hành động cụ thể để tối ưu hóa quản lý tồn kho.” – Đây là phần quan trọng định hướng kết quả trả về.
Cấu trúc này giúp prompt trở nên linh hoạt, dễ dàng tái sử dụng và đảm bảo rằng AI nhận được đầy đủ thông tin cần thiết để thực hiện nhiệm vụ.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) một “bản đồ” chi tiết về công việc cần làm. Khi người dùng điền các thông tin cụ thể vào các biến số, prompt sẽ chuyển thành một yêu cầu rõ ràng, bao gồm:
- Thiết lập vai trò (Role Setting): Việc chỉ định “chuyên gia phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng y tế” giúp AI truy cập và áp dụng các kiến thức, thuật ngữ và phương pháp luận liên quan đến lĩnh vực này. AI sẽ tư duy và đưa ra phân tích như một chuyên gia thực thụ.
- Xác định Dữ liệu Đầu vào (Input Data Context): Các biến số như
[TÊN_BỆNH_VIỆN],[THỜI_GIAN_BẮT_ĐẦU],[THỜI_GIAN_KẾT_THÚC], cùng với các ngưỡng ([MỨC_TỒN_KHO_TỐI_THIỂU],[SỐ_NGÀY_HẾT_HẠN],[THỜI_GIAN_DỰ_KIẾN]) sẽ đóng vai trò như các tham số lọc và định lượng. AI sẽ dựa vào các giá trị này để hiểu phạm vi dữ liệu và các tiêu chí đánh giá. - Chỉ định Tiêu chí Phân tích (Analysis Criteria): Các yêu cầu cụ thể như “mức tồn kho dưới mức an toàn”, “sắp hết hạn sử dụng”, “vượt quá nhu cầu dự kiến” là các luật phân loại mà AI cần áp dụng. AI sẽ quét qua dữ liệu (giả định rằng dữ liệu tồn kho đã được cung cấp hoặc có thể truy cập được thông qua các công cụ tích hợp) để tìm các mục phù hợp với từng tiêu chí.
- Định hướng Kết quả Đầu ra (Output Guidance): Phần “Đề xuất các hành động cụ thể để tối ưu hóa quản lý tồn kho” yêu cầu AI không chỉ phân tích mà còn đưa ra giải pháp. Điều này thúc đẩy AI tạo ra các đề xuất mang tính ứng dụng, ví dụ như điều chỉnh đơn hàng, xử lý thuốc sắp hết hạn, hoặc chuyển kho.
Mô hình ngôn ngữ, khi nhận được prompt này, sẽ thực hiện các bước xử lý để tạo ra một phản hồi chi tiết, bao gồm danh sách các loại thuốc theo từng nhóm vấn đề và các bước hành động được đề xuất.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách mẫu prompt này có thể được sử dụng:
Ví dụ 1: Bệnh viện Bạch Mai, phân tích Quý 1/2023, tập trung các thuốc nguy cơ cao.
Là chuyên gia phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng y tế, hãy phân tích báo cáo tồn kho thuốc của bệnh viện Bệnh viện Bạch Mai trong khoảng thời gian 01/01/2023 đến 31/03/2023. Xác định các loại thuốc có mức tồn kho dưới mức an toàn 50 đơn vị, các loại thuốc sắp hết hạn sử dụng trong vòng 60 ngày và các loại thuốc có số lượng tồn kho vượt quá nhu cầu dự kiến trong 90 ngày. Đề xuất các hành động cụ thể để tối ưu hóa quản lý tồn kho.
Ví dụ 2: Bệnh viện Nhiệt Đới Quốc gia, phân tích tháng gần nhất, kiểm soát chặt chẽ thuốc nguy cơ thấp và thuốc đắt tiền
Là chuyên gia phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng y tế, hãy phân tích báo cáo tồn kho thuốc của bệnh viện Bệnh viện Nhiệt Đới Quốc gia trong khoảng thời gian 15/05/2024 đến 15/06/2024. Xác định các loại thuốc có mức tồn kho dưới mức an toàn 20 đơn vị, các loại thuốc sắp hết hạn sử dụng trong vòng 30 ngày và các loại thuốc có số lượng tồn kho vượt quá nhu cầu dự kiến trong 60 ngày. Đề xuất các hành động cụ thể để tối ưu hóa quản lý tồn kho.
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một công cụ mạnh mẽ để tự động hóa quy trình phân tích tồn kho thuốc trong ngành y tế. Bằng cách kết hợp vai trò chuyên gia, các biến số linh hoạt và các tiêu chí phân tích rõ ràng, nó cho phép người dùng thu thập thông tin chi tiết về tình hình tồn kho và nhận được các đề xuất hành động thực tế nhằm cải thiện hiệu quả quản lý chuỗi cung ứng y tế. Sự rõ ràng và cấu trúc của prompt đảm bảo rằng AI có thể hiểu sâu sắc yêu cầu và cung cấp kết quả phân tích chính xác và hữu ích.
