Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template đã cung cấp, theo cấu trúc yêu cầu của bạn:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để thu thập thông tin phân tích về tác động của các chính sách chính phủ lên thị trường bất động sản. Cấu trúc của nó rất rõ ràng và có thể tùy chỉnh cao nhờ vào các placeholder (biến) được định nghĩa bên trong dấu ngoặc vuông `[]`. Các placeholder này đóng vai trò như các điểm nhập liệu mà người dùng cần cung cấp thông tin cụ thể.
[GIAI_ĐOẠN_CHÍNH_SÁCH]: Xác định khung thời gian mà các chính sách được áp dụng hoặc xem xét. Điều này giúp giới hạn phạm vi phân tích và đảm bảo tính nhất quán.[CHÍNH_SÁCH_TÍN_DỤNG_BĐS]: Placeholder này yêu cầu liệt kê các chính sách cụ thể liên quan đến tín dụng bất động sản. Ví dụ: hạn mức cho vay, lãi suất ưu đãi, điều kiện vay vốn, v.v.[QUY_ĐỊNH_VỀ_ĐẤT_ĐAI]: Placeholder này yêu cầu liệt kê các quy định pháp luật liên quan đến đất đai. Ví dụ: luật sử dụng đất, quy hoạch, chuyển đổi mục đích sử dụng đất, v.v.[THUẾ_LIÊN_QUAN_ĐẾN_BĐS]: Placeholder này yêu cầu liệt kê các loại thuế áp dụng cho bất động sản. Ví dụ: thuế thu nhập cá nhân khi chuyển nhượng, thuế sử dụng đất phi nông nghiệp, lệ phí trước bạ, v.v.[MỨC_GIÁ_TRUNG_BÌNH]: Placeholder này chỉ định một trong những chỉ số kinh tế quan trọng cần được phân tích tác động.[KHẢ_NĂNG_TIẾP_CẬN_VỐN_ĐẦU_TƯ]: Placeholder thứ hai yêu cầu phân tích một khía cạnh tài chính khác của thị trường bất động sản.[THỊ_TRƯỜNG_QUỐC_GIA_HOẶC_TỈNH]: Xác định phạm vi địa lý của thị trường bất động sản đang được phân tích. Điều này rất quan trọng vì tác động chính sách có thể khác nhau đáng kể giữa các khu vực.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Prompt template này hoạt động dựa trên nguyên tắc cung cấp ngữ cảnh và yêu cầu phân tích cụ thể. Khi người dùng điền thông tin vào các placeholder, họ đang cung cấp dữ liệu đầu vào cho một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). LLM sau đó sẽ sử dụng thông tin này để:
- Hiểu rõ bối cảnh: LLM sẽ nhận diện các loại chính sách (tín dụng, đất đai, thuế), thời gian diễn ra, và thị trường mục tiêu.
[GIAI_ĐOẠN_CHÍNH_SÁCH]), LLM sẽ cố gắng suy luận và diễn giải những ảnh hưởng mà chúng đã gây ra lên [MỨC_GIÁ_TRUNG_BÌNH] và [KHẢ_NĂNG_TIẾP_CẬN_VỐN_ĐẦU_TƯ] tại [THỊ_TRƯỜNG_QUỐC_GIA_HOẶC_TỈNH]. Điều này có thể bao gồm việc tìm kiếm các xu hướng, mối tương quan lịch sử, hoặc các sự kiện kinh tế đã xảy ra.
[MỨC_GIÁ_TRUNG_BÌNH] và [KHẢ_NĂNG_TIẾP_CẬN_VỐN_ĐẦU_TƯ].
Về mặt kỹ thuật, đây là một dạng prompt có cấu trúc (structured prompt) sử dụng biến tĩnh, giúp người dùng dễ dàng định hình yêu cầu của mình mà không cần phải viết lại toàn bộ câu lệnh phức tạp mỗi lần. LLM sẽ “điền vào chỗ trống” và sau đó thực hiện phân tích dựa trên dữ liệu đầu có được.
3. Ví dụ Minh họa
Hãy xem xét hai ví dụ cụ thể về cách điền thông tin vào prompt template này và kết quả có thể nhận được:
Ví dụ 1: Phân tích chính sách gần đây tại Việt Nam
Prompt đã điền:
Xem xét các chính sách của chính phủ ban hành trong [GIAI_ĐOẠN_CHÍNH_SÁCH: từ năm 2020 đến 2023], bao gồm [CHÍNH_SÁCH_TÍN_DỤNG_BĐS: siết chặt tín dụng bất động sản, điều chỉnh tỷ lệ LTV, thắt chặt quy định về phát hành trái phiếu doanh nghiệp BĐS], [QUY_ĐỊNH_VỀ_ĐẤT_ĐAI: đẩy mạnh phân cấp phê duyệt quy hoạch, siết chặt các dự án mới thiếu pháp lý], [THUẾ_LIÊN_QUAN_ĐẾN_BĐS: tăng cường thanh tra thuế chuyển nhượng, xem xét tăng thuế đất phi nông nghiệp]. Phân tích tác động hồi tố và dự kiến của các chính sách này lên [MỨC_GIÁ_TRUNG_BÌNH] và [KHẢ_NĂNG_TIẾP_CẬN_VỐN_ĐẦU_TƯ] cho bất động sản tại [THỊ_TRƯỜNG_QUỐC_GIA_HOẶC_TỈNH: Việt Nam].
Kết quả phân tích có thể từ LLM:
Dựa trên giai đoạn 2020-2023 tại Việt Nam, các chính sách siết chặt tín dụng, quy định phát hành trái phiếu doanh nghiệp, và việc thanh tra thuế chuyển nhượng đã có tác động đáng kể. Về mặt hồi tố, chúng đã góp phần làm chậm đà tăng trưởng nóng của mức giá trung bình bất động sản trong giai đoạn trước đó và gây áp lực lên khả năng tiếp cận vốn đầu tư của các doanh nghiệp bất động sản, đặc biệt là các chủ đầu tư nhỏ và vừa. Nhiều dự án bị chậm tiến độ do khó khăn trong việc huy động vốn. Về mặt dự kiến, nếu các chính sách này tiếp tục được duy trì hoặc thắt chặt hơn, chúng có thể dẫn đến sự ổn định giá hoặc thậm chí giảm nhẹ ở một số phân khúc, đồng thời việc tiếp cận vốn sẽ tiếp tục là thách thức lớn, đòi hỏi các doanh nghiệp phải đa dạng hóa nguồn vốn và tối ưu hóa dòng tiền.
Ví dụ 2: Phân tích tác động giảm lãi suất tại một tỉnh
Prompt đã điền:
Xem xét các chính sách của chính phủ ban hành trong [GIAI_ĐOẠN_CHÍNH_SÁCH: Quý 4/2023 và Quý 1/2024], bao gồm [CHÍNH_SÁCH_TÍN_DỤNG_BĐS: giảm lãi suất cho vay ưu đãi đối với nhà ở xã hội và nhà ở thương mại dưới giá trị trung bình], [QUY_ĐỊNH_VỀ_ĐẤT_ĐAI: đẩy nhanh tiến độ phê duyệt các dự án nhà ở thu nhập thấp], [THUẾ_LIÊN_QUAN_ĐẾN_BĐS: giảm 50% thuế trước bạ cho ô tô dưới 9 chỗ ngồi (có thể gián tiếp ảnh hưởng đến nhu cầu BĐS ở các khu đô thị)]. Phân tích tác động hồi tố và dự kiến của các chính sách này lên [MỨC_GIÁ_TRUNG_BÌNH] và [KHẢ_NĂNG_TIẾP_CẬN_VỐN_ĐẦU_TƯ] cho bất động sản tại [THỊ_TRƯỜNG_QU
