“`html
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt này được thiết kế để yêu cầu các đề xuất về kỹ thuật AI nhằm phát triển một công cụ chấm điểm tự động cho các bài tập tương tác dạng hội thoại. Cấu trúc của prompt bao gồm các thành phần chính sau:
- Mục tiêu chính: Phát triển công cụ chấm điểm tự động cho bài tập tương tác dạng hội thoại.
- Ví dụ minh họa: Cung cấp các biến placeholder
[LOẠI_HỘI_THOẠI_1]và[LOẠI_HỘI_THOẠI_2]để người dùng chỉ định rõ loại hội thoại cần tập trung. Điều này giúp AI hiểu rõ phạm vi ứng dụng. - Yêu cầu chi tiết: Liệt kê cụ thể 4 tiêu chí chấm điểm AI cần phân tích:
- Khả năng hiểu và phản hồi theo ngữ cảnh.
- Mức độ sử dụng ngôn ngữ phù hợp với tình huống.
- Khả năng đạt được mục tiêu của cuộc hội thoại.
- Các yếu tố phi ngôn ngữ (với điều kiện có dữ liệu).
- Yêu cầu về dữ liệu: Bao gồm một yêu cầu liên quan đến cách thu thập dữ liệu hội thoại, được biểu thị bằng biến placeholder
[CONVERSATION_DATA_FORMAT]. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc có dữ liệu phù hợp.
Các biến placeholder ([LOẠI_HỘI_THOẠI_1], [LOẠI_HỘI_THOẠI_2], [CONVERSATION_DATA_FORMAT]) cho phép người dùng tùy chỉnh prompt để phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ, làm cho nó trở nên linh hoạt và mạnh mẽ.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Prompt này hướng tới việc khai thác kiến thức của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) về các kỹ thuật Trí tuệ Nhân tạo (AI), đặc biệt là trong lĩnh vực Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) và học máy, để đưa ra những giải pháp thiết thực cho một bài toán ứng dụng cụ thể.
- Phân tích Ngữ cảnh: Để đánh giá tiêu chí này, AI có thể đề xuất các kỹ thuật như mô hình ngôn ngữ có khả năng nhớ ngữ cảnh (ví dụ: Transformer-based models như BERT, GPT), đánh giá sự nhất quán của các lượt nói, và đo lường mức độ liên quan của phản hồi so với lượt nói trước đó.
- Mức độ Sử dụng Ngôn ngữ Phù hợp: AI có thể đề xuất phân tích sentiment, xác định giọng điệu (tone), và đánh giá sự phù hợp của từ vựng, cấu trúc câu với ngữ cảnh (ví dụ: trang trọng, thân mật, chuyên nghiệp). Các mô hình phân loại văn bản hoặc thậm chí các kỹ thuật sinh văn bản có thể được dùng để kiểm tra tính tự nhiên.
- Khả năng Đạt mục tiêu: Tiêu chí này đòi hỏi AI phải xác định mục tiêu của cuộc hội thoại (ví dụ: đặt lịch hẹn, giải quyết vấn đề, tìm kiếm thông tin) và sau đó đánh giá xem các hành động/phản hồi của người dùng có góp phần đạt được mục tiêu đó hay không. Các kỹ thuật như lập kế hoạch (planning), tối ưu hóa (optimization) hoặc các mô hình dựa trên mục tiêu (goal-oriented models) có thể được áp dụng.
- Yếu tố Phi Ngôn ngữ: Nếu có dữ liệu (ví dụ: video, âm thanh với các chỉ dấu phi ngôn ngữ), AI có thể đề xuất các kỹ thuật nhận dạng giọng nói, phân tích biểu cảm khuôn mặt, phân tích cử chỉ, và tích hợp các tín hiệu này vào quá trình chấm điểm tổng thể.
- Thu thập Dữ liệu: Yêu cầu về
[CONVERSATION_DATA_FORMAT]là để AI đưa ra các phương pháp thu thập, tiền xử lý và gán nhãn dữ liệu hội thoại phù hợp với các tiêu chí chấm điểm đã nêu. Điều này có thể bao gồm việc tạo ra các kịch bản hội thoại mẫu, sử dụng các bộ dữ liệu công khai, hoặc áp dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu (data augmentation).
Về cơ bản, prompt yêu cầu một kế hoạch chi tiết bao gồm các thuật toán, mô hình AI, và cách tiếp cận để giải quyết bài toán chấm điểm hội thoại, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu.
3. Ví dụ Minh họa
Giả sử người dùng điền các placeholder như sau:
[LOẠI_HỘI_THOẠI_1]: “chăm sóc khách hàng trên trang thương mại điện tử”[LOẠI_HỘI_THOẠI_2]: “tập giải quyết tranh chấp trong game online”[CONVERSATION_DATA_FORMAT]: “có cấu trúc JSON bao gồm lượt nói của người dùng, phản hồi của trợ lý ảo, ID phiên, và nhãn đánh giá sơ bộ”
Ví dụ 1: Đề xuất kỹ thuật AI
Prompt sau khi điền:
Tôi muốn phát triển một công cụ chấm điểm tự động cho các bài tập tương tác theo dạng hội thoại, ví dụ như chăm sóc khách hàng trên trang thương mại điện tử hoặc tập giải quyết tranh chấp trong game online. Hãy đề xuất các kỹ thuật AI có thể phân tích và chấm điểm: 1) Khả năng hiểu và phản hồi theo ngữ cảnh. 2) Mức độ sử dụng ngôn ngữ phù hợp với tình huống. 3) Khả năng đạt được mục tiêu của cuộc hội thoại. 4) Các yếu tố phi ngôn ngữ (nếu có dữ liệu). Bao gồm cả cách thu thập dữ liệu hội thoại có cấu trúc JSON bao gồm lượt nói của người dùng, phản hồi của trợ lý ảo, ID phiên, và nhãn đánh giá sơ bộ.
Phản hồi tiềm năng từ AI sẽ bao gồm:
- Hiểu & Phản hồi theo ngữ cảnh: Sử dụng các mô hình Transformer tiên tiến (ví dụ: DialoGPT, GPT-3.5/4) có khả năng xử lý văn bản dài và duy trì trạng thái hội thoại. Fine-tune mô hình trên dữ liệu hội thoại CSKH và game để học các mẫu đặc thù. Áp dụng cosine similarity giữa vector ngữ cảnh và vector phản hồi để đo độ liên quan.
- Ngôn ngữ phù hợp: Phân tích sentiment của User (ví dụ: bức xúc, hài lòng) và Tone của Agent (ví dụ: chuyên nghiệp, thông cảm). Sử dụng các bộ phân loại nhãn (intent classification) để đánh giá sự tuân thủ văn phong của tình huống (nhẹ nhàng cho CSKH, kiên quyết cho tranh chấp).
- Đạt mục tiêu: Định nghĩa các mục tiêu cụ thể cho từng loại hội thoại (ví dụ: CSKH: giải quyết khiếu nại, hoàn tiền; Game: hòa giải, xác định lỗi). Sử dụng kỹ thuật State Tracking để theo dõi tiến trình hướng tới mục tiêu. Có thể huấn luyện một mô hình dự đoán xác suất đạt mục tiêu dựa trên chuỗi hội thoại.
- Phi ngôn ngữ (nếu có): Nếu có dữ liệu âm thanh, sử dụng nhận dạng giọng nói (ASR) để chuyển đổi thành văn bản, và phân tích các đặc trưng âm thanh như pitch, intonation để đánh giá cảm xúc. Với video, phân tích biểu cảm khuôn mặt (Emotion Recognition) bằng Convolutional Neural Networks (CNNs). Tích hợp các tính năng này vào mô hình chấm điểm cuối cùng.
- Thu thập dữ liệu: Đề xuất tạo các kịch bản hội thoại đóng (closed-domain) cho từng mục tiêu. Sử dụng crowdsourcing để tạo dữ liệu ban đầu. Sau đó, triển khai các phiên hội thoại thực tế và thu thập theo định dạng JSON đã nêu. Áp dụng các kỹ thuật tự động gán nhãn (weak supervision) và tinh chỉnh bằng tay.
Ví dụ 2: Đề xuất về cấu trúc dữ liệu và phương pháp
Prompt sau khi điền:
Tôi muốn phát triển một công cụ chấm điểm tự động cho các bài tập tương tác theo dạng hội thoại, ví dụ như mô phỏng phỏng vấn xin việc hoặc thảo luận về dự án khoa học. Hãy đề xuất các kỹ thuật AI có thể phân tích và chấm điểm: 1) Khả năng hiểu và phản hồi theo ngữ cảnh. 2) Mức độ sử dụng ngôn ngữ phù hợp với tình huống. 3) Khả năng đạt được mục tiêu của cuộc hội thoại. 4) Các yếu tố phi ngôn ngữ (n
