Tuyệt vời! Tôi rất sẵn lòng phân tích prompt template này với vai trò là một chuyên gia kỹ thuật gợi ý (prompt engineering expert). Dưới đây là phân tích chi tiết bằng tiếng Việt, sử dụng định dạng HTML theo yêu cầu của bạn:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được xây dựng với cấu trúc khá rõ ràng, tập trung vào việc tạo ra một phần Phụ lục cho báo cáo nghiên cứu. Nó sử dụng các placeholder (biến) để cho phép người dùng tùy chỉnh nội dung cụ thể, giúp tạo ra các gợi ý linh hoạt và hiệu quả.
- Phần cố định: “Tạo nội dung cho phần Phụ lục của báo cáo nghiên cứu về “…” Phần phụ lục này nên chứa các tài liệu bổ trợ có giá trị như: “…” Đảm bảo các mục được sắp xếp khoa học và có tiêu đề rõ ràng cho từng phụ lục.” Đây là phần hướng dẫn cốt lõi, định hình mục tiêu và yêu cầu chung của kết quả mong muốn.
- Biến 1:
[Chủ đề chính của báo cáo]. Biến này yêu cầu người dùng cung cấp chủ đề cốt lõi của báo cáo nghiên cứu. Nó định hướng cho mô hình AI hiểu được bối cảnh chung để từ đó đề xuất các loại tài liệu phụ lục phù hợp. - Biến 2:
[Liệt kê các loại tài liệu bổ trợ: bảng dữ liệu chi tiết, bảng hỏi đầy đủ, hình ảnh minh họa, transcript phỏng vấn mẫu, mã nguồn...]. Đây là một biến quan trọng, cho phép người dùng chỉ định cụ thể những loại tài liệu nào mà họ muốn đưa vào phần phụ lục. Danh sách đưa ra trong dấu ngoặc vuông là các gợi ý phổ biến, có thể được thay thế hoặc bổ sung tùy ý.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Prompt template này hoạt động bằng cách cung cấp cho mô hình AI (như GPT-3, GPT-4,…) một “khuôn mẫu” để tạo ra nội dung. Khi người dùng điền vào các biến `[…]`, họ đang bổ sung thông tin chi tiết. Mô hình sẽ tiếp nhận các thông tin này và sử dụng kiến thức đã được huấn luyện của mình để:
- Hiểu chủ đề chính: Dựa vào
[Chủ đề chính của báo cáo], mô hình sẽ xác định các khái niệm, thuật ngữ và lĩnh vực liên quan. - Lựa chọn và định dạng tài liệu bổ trợ: Dựa trên
[Liệt kê các loại tài liệu bổ trợ], mô hình sẽ hiểu chính xác những gì cần đưa vào. Ví dụ, nếu người dùng yêu cầu “bảng dữ liệu chi tiết”, mô hình có thể tạo ra một cấu trúc bảng mẫu hoặc đề xuất cách trình bày dữ liệu. Nếu yêu cầu “mã nguồn”, mô hình có thể cung cấp các đoạn mã giả hoặc đề xuất cấu trúc cho mã nguồn. - Tổ chức nội dung: Yêu cầu “sắp xếp khoa học và có tiêu đề rõ ràng” hướng dẫn mô hình cách cấu trúc phần phụ lục, đảm bảo tính logic và dễ đọc. Mô hình sẽ cố gắng tạo ra các tiêu đề phụ (ví dụ: “Phụ lục A: Bảng Dữ liệu Nghiên cứu”, “Phụ lục B: Phiếu Khảo Sát”) và nội dung tương ứng.
- Đảm bảo tính giá trị: Từ khóa “tài liệu bổ trợ có giá trị” khuyến khích mô hình tạo ra nội dung thực sự hữu ích, vượt ra ngoài nội dung chính của báo cáo.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách prompt này có thể được sử dụng để tạo ra các gợi ý khác nhau:
Ví dụ 1: Nghiên cứu về Tác động của Mạng xã hội đến Sức khỏe Tinh thần Thanh thiếu niên
Prompt được điền:
Tạo nội dung cho phần Phụ lục của báo cáo nghiên cứu về "Tác động của Mạng xã hội đến Sức khỏe Tinh thần Thanh thiếu niên". Phần phụ lục này nên chứa các tài liệu bổ trợ có giá trị như: bảng khảo sát người dùng, dữ liệu thống kê về thời gian sử dụng mạng xã hội, và một số trích đoạn phỏng vấn sâu với chuyên gia tâm lý. Đảm bảo các mục được sắp xếp khoa học và có tiêu đề rõ ràng cho từng phụ lục.
Gợi ý kết quả có thể nhận được từ mô hình AI:
Phụ lục A: Bảng Khảo Sát Người Dùng về Tác Động Của Mạng Xã Hội [Nội dung bảng khảo sát mẫu, bao gồm các câu hỏi về tần suất sử dụng, loại hình mạng xã hội, cảm nhận về tác động, v.v.] --- Phụ lục B: Dữ Liệu Thống Kê Về Thời Gian Sử Dụng Mạng Xã Hội Của Thanh Thiếu Niên [Thiết kế mẫu bảng dữ liệu thống kê, ví dụ: | Nhóm Tuổi | Trung bình Thời gian Sử dụng (giờ/ngày) | Mạng Xã Hội Phổ Biến Nhất | Tỷ lệ Cảm thấy Lo Âu (%) | |-----------|---------------------------------------|----------------------------|-----------------------| | 13-15 | ... | ... | ... | | 16-18 | ... | ... | ... | ] --- Phụ lục C: Trích Đoạn Phỏng Vấn Sâu Với Chuyên Gia Tâm Lý [Chuyên gia A: "Chúng tôi nhận thấy một xu hướng đáng quan ngại..."] [Chuyên gia B: "Việc kiểm soát thời gian sử dụng là cực kỳ quan trọng..."]
Ví dụ 2: Nghiên cứu Phát triển Ứng dụng Web Quản lý Khách hàng
Prompt được điền:
Tạo nội dung cho phần Phụ lục của báo cáo nghiên cứu về "Phát triển Ứng dụng Web Quản lý Khách hàng". Phần phụ lục này nên chứa các tài liệu bổ trợ có giá trị như: sơ đồ kiến trúc ứng dụng, các đoạn mã nguồn quan trọng (ví dụ: xử lý đăng nhập, tạo mới khách hàng), và một số ảnh chụp màn hình giao diện người dùng chính. Đảm bảo các mục được sắp xếp khoa học và có tiêu đề rõ ràng cho từng phụ lục.
Gợi ý kết quả có thể nhận được từ mô hình AI:
Phụ lục A: Sơ Đồ Kiến Trúc Tổng Thể Ứng Dụng Web CRM [Mô tả và/hoặc vẽ sơ đồ kiến trúc, ví dụ: Frontend (React) <- API Gateway <- Microservices (Node.js) <- Database (PostgreSQL)] --- Phụ lục B: Các Đoạn Mã Nguồn Quan Trọng 1. Xử lý Đăng Nhập (Node.js/Express)// Dòng code mẫu cho việc xác thực người dùng const express = require('express'); const router = express.Router(); const bcrypt = require('bcrypt'); router.post('/login', async (req, res) => { const { email, password } = req.body; // ... tìm người dùng, so sánh mật khẩu đã hash ... });2. Tạo Mới Khách Hàng (Node.js/Express)// Dòng code mẫu cho việc thêm khách hàng mới router.post('/customers', async (req, res) => { const { name, email, phone } = req.body; // ... thêm vào cơ sở dữ liệu ... });--- Phụ lục C: Ảnh Chụp Màn Hình Giao Diện Người Dùng Chính [Chèn các ảnh chụp màn hình minh họa giao diện trang Dashboard, trang danh sách khách hàng, trang chi tiết khách hàng...]
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ mạnh mẽ để tạo nội dung cho phần Phụ lục của báo cáo nghiên cứu. Nó có cấu trúc linh hoạt, cho phép người dùng chỉ định rõ chủ đề và loại tài liệu mong muốn. Bằng cách sử dụng các biến `[…]`, người dùng có thể tùy chỉnh yêu cầu một cách hiệu quả, giúp mô hình AI tạo ra các phụ lục có tổ chức, có giá trị và phù hợp với bối cảnh nghiên cứu cụ thể. Đây là một ví dụ điển hình về cách áp dụng kỹ thuật gợi ý để tối ưu hóa việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn cho các tác vụ chuyên biệt.
