Tuyệt vời! Với vai trò là một chuyên gia kỹ thuật prompt, tôi sẽ phân tích chi tiết prompt template bạn cung cấp bằng tiếng Việt và định dạng HTML như yêu cầu.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế rất tốt để thu thập thông tin chi tiết về việc xây dựng một hệ thống chấm điểm tự động cho các bài tập thị giác. Nó sử dụng các biến placeholder mang tính gợi mở cao, giúp người dùng dễ dàng điền thông tin cụ thể mà không cần phải suy nghĩ quá nhiều về cấu trúc câu ban đầu. Cấu trúc của prompt bao gồm:
- Câu hỏi chính: “Làm thế nào để xây dựng một công cụ chấm điểm tự động cho bài tập [LOẠI_BÀI_TẬP_THỊ_GIÁC]?” Đây là cốt lõi, xác định mục tiêu của prompt.
- Ví dụ minh họa cho biến: “ví dụ: bản vẽ kỹ thuật, thiết kế đồ họa” giúp người dùng hiểu rõ phạm vi của placeholder.
- Đề xuất phương pháp AI: “Đề xuất các phương pháp AI (ví dụ: thị giác máy tính, mạng nơ-ron tích chập – CNN)” đưa ra định hướng về công nghệ.
- Các tiêu chí đánh giá cụ thể: Liệt kê 4 tiêu chí chính cần được đánh giá, mỗi tiêu chí đều có một placeholder đi kèm để người dùng có thể tùy chỉnh hoặc cung cấp thêm ví dụ.
- Sự tuân thủ các yêu cầu thiết kế [DESIGN_REQUIREMENTS].
- Tính thẩm mỹ và bố cục [AESTHETIC_CRITERIA].
- Độ chính xác của các yếu tố kỹ thuật [TECHNICAL_ACCURACY].
- Khả năng sử dụng hoặc công năng (nếu áp dụng).
- Yêu cầu về dữ liệu đầu vào: “Bao gồm các loại dữ liệu đầu vào [VISUAL_DATA_FORMAT] cần thiết.” Đảm bảo rằng khía cạnh thu thập và xử lý dữ liệu cũng được xem xét.
Các biến chính trong prompt là:
[LOẠI_BÀI_TẬP_THỊ_GIÁC]: Xác định loại bài tập thị giác cụ thể.[DESIGN_REQUIREMENTS]: Chi tiết các yêu cầu thiết kế cần tuân thủ.[AESTHETIC_CRITERIA]: Các tiêu chí về thẩm mỹ và bố cục.[TECHNICAL_ACCURACY]: Các yếu tố cần kiểm tra về độ chính xác kỹ thuật.[VISUAL_DATA_FORMAT]: Định dạng của dữ liệu hình ảnh đầu vào.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Prompt này hoạt động bằng cách định hướng mô hình ngôn ngữ (LLM) để tạo ra một kế hoạch chi tiết cho việc xây dựng một hệ thống chấm điểm tự động. Khi người dùng điền thông tin vào các placeholder, prompt sẽ biến thành một yêu cầu rất cụ thể, cho phép LLM tận dụng kiến thức của mình về trí tuệ nhân tạo, thị giác máy tính và các nguyên tắc thiết kế.
Ý nghĩa kỹ thuật:
- Prompt yêu cầu áp dụng các kỹ thuật Thị giác máy tính (Computer Vision) và Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks – CNN), là những phương pháp tiêu biểu để phân tích và hiểu dữ liệu hình ảnh.
- Các tiêu chí đánh giá (yêu cầu thiết kế, thẩm mỹ, độ chính xác kỹ thuật, công năng) được phân tách rõ ràng. Điều này cho phép LLM đề xuất các phương pháp AI và thuật toán cụ thể cho từng tiêu chí. Ví dụ, để đánh giá độ chính xác của các yếu tố kỹ thuật trong bản vẽ kỹ thuật, có thể cần đến kỹ thuật nhận dạng ký tự quang học (OCR) kết hợp với phân tích hình học. Để đánh giá tính thẩm mỹ, có thể cần các mô hình học sâu được huấn luyện trên tập dữ liệu lớn về thiết kế đẹp.
- Placeholder
[VISUAL_DATA_FORMAT]nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xác định loại dữ liệu sẽ được xử lý (ví dụ: ảnh JPEG, PNG, tệp CAD, định dạng Vector, v.v.), ảnh hưởng trực tiếp đến việc lựa chọn các thuật toán và công cụ tiền xử lý.
Cách hoạt động: LLM sẽ thực hiện các bước sau khi nhận được prompt đã điền đầy đủ:
- Hiểu bối cảnh: Xác định loại bài tập thị giác và mục tiêu chấm điểm.
- Đề xuất kỹ thuật AI: Lựa chọn và giải thích các phương pháp AI phù hợp (CNN, Object Detection, Semantic Segmentation, Image Classification, v.v.) cho từng tiêu chí.
- Xây dựng chiến lược đánh giá: Phác thảo cách mỗi tiêu chí sẽ được đo lường và lượng hóa bằng AI.
- Xác định yêu cầu dữ liệu: Mô tả các loại dữ liệu cần thiết (hình ảnh, thông số kỹ thuật, bộ nhãn dữ liệu) và định dạng của chúng.
- Đưa ra các bước triển khai: Bao gồm các giai đoạn như thu thập dữ liệu, tiền xử lý, huấn luyện mô hình, đánh giá hiệu suất và tích hợp hệ thống.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là 2 ví dụ về cách prompt template này có thể được điền và kết quả mà LLM có thể tạo ra:
Ví dụ 1: Chấm điểm Bản vẽ Kỹ thuật
Nếu người dùng điền prompt như sau:
Làm thế nào để xây dựng một công cụ chấm điểm tự động cho bài tập bản vẽ kỹ thuật (ví dụ: bản vẽ chi tiết máy, sơ đồ điện)? Đề xuất các phương pháp AI (ví dụ: thị giác máy tính, mạng nơ-ron tích chập - CNN, nhận dạng ký tự quang học - OCR) để đánh giá: 1) Sự tuân thủ các yêu cầu thiết kế (ví dụ: dung sai kích thước, ký hiệu vật liệu, chú thích tiêu chuẩn ISO). 2) Tính thẩm mỹ và bố cục (ví dụ: sự rõ ràng, gọn gàng, phân bố các khung tên). 3) Độ chính xác của các yếu tố kỹ thuật (ví dụ: vị trí lỗ, đường tâm, nét cắt). 4) Khả năng sử dụng hoặc công năng (nếu áp dụng - ví dụ: kiểm tra tính khả thi của cơ cấu). Bao gồm các loại dữ liệu đầu vào (ví dụ: file CAD (DXF, DWG), PDF/A, ảnh bitmap) cần thiết.
Kết quả dự kiến từ LLM (Tóm tắt):
Một hệ thống chấm điểm tự động cho bản vẽ kỹ thuật có thể được xây dựng bằng cách kết hợp các kỹ thuật thị giác máy tính. Đối với yêu cầu thiết kế, các mô hình CNN có thể được dùng để nhận dạng các ký hiệu và văn bản (sử dụng OCR cho chú thích). Các quy tắc hình học có thể được áp dụng để kiểm tra dung sai. Với tính thẩm mỹ, phân tích bố cục tổng thể và sự hiện diện/sắp xếp của khung tên có thể được thực hiện bằng các kỹ thuật phân đoạn ảnh và xử lý bố cục. Độ chính xác kỹ thuật đòi hỏi việc nhận dạng chính xác các đối tượng hình học (đường, điểm, mặt phẳng) và quan hệ giữa chúng, có thể sử dụng các thuật toán phát hiện cạnh, phân đoạn và so sánh với mô hình lý tưởng. Khả năng sử dụng có thể yêu cầu phân tích động học dựa trên mô tả hoặc mô phỏng đơn giản nếu có thông tin đầy đủ. Dữ liệu đầu vào có thể bao gồm tệp CAD được chuyển đổi sang định dạng số hóa hoặc hình ảnh PDF/ảnh bitmap, đòi hỏi các bước tiền xử lý tương ứng.
Ví dụ 2: Chấm điểm Thiết kế Đồ họa
Nếu người dùng điền prompt như sau:
Làm thế nào để xây dựng một công cụ chấm điểm tự động cho bài tập thiết kế đồ họa (ví dụ: poster quảng cáo, giao diện ứng dụng web - UI)? Đề xuất các phương pháp AI (ví dụ: thị giác máy tính, mạng nơ-ron tích chập - CNN, phân tích cảm xúc hình ảnh) để đánh giá: 1) Sự tuân thủ các yêu cầu thiết kế (ví dụ: sử dụng đúng logo, font chữ thương hiệu, tỷ lệ vàng). 2) Tính thẩm mỹ và bố cục (ví dụ: cân bằng, hài hòa màu sắc, khoảng trắng, điểm nhấn
