Tuyệt vời! Với vai trò là một chuyên gia kỹ thuật prompt, tôi sẽ phân tích chi tiết prompt template bạn cung cấp.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này có cấu trúc rất rõ ràng và tập trung vào một nhiệm vụ cụ thể. Nó bao gồm các thành phần sau:
- Lệnh chính: “Hãy tái cấu trúc đoạn văn sau, tập trung vào việc cải thiện sự liên kết giữa các câu để tạo dòng chảy thông tin mượt mà hơn:” – Đây là hướng dẫn trực tiếp cho mô hình AI, xác định rõ hành động mong muốn (tái cấu trúc) và tiêu chí cải thiện (liên kết câu, dòng chảy thông tin).
- Biến (Placeholder): “[ĐOẠN_VĂN_THIẾU_LIÊN_KẾT]” – Đây là một biến đại diện cho nội dung văn bản thực tế mà người dùng muốn xử lý. Biến này cần được thay thế bằng một đoạn văn cụ thể khi sử dụng prompt.
Cấu trúc này tuân theo nguyên tắc “Rõ ràng, Ngắn gọn và Có mục tiêu”, rất hiệu quả trong việc định hướng AI thực hiện đúng nhiệm vụ được giao.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Prompt này hoạt động bằng cách yêu cầu mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thực hiện một nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cụ thể: **cải thiện tính liên kết và trôi chảy của một đoạn văn bản**.
- “Tái cấu trúc đoạn văn sau”: Đây là yêu cầu chung về việc thay đổi cách trình bày, tổ chức lại ý tứ hoặc câu chữ.
- “Tập trung vào việc cải thiện sự liên kết giữa các câu”: Đây là tiêu chí quan trọng nhất. Mô hình cần phân tích các mối quan hệ logic giữa các câu (nguyên nhân-kết quả, đối lập, bổ sung, trình tự,…) và sử dụng các từ nối, cụm từ chuyển tiếp (transition words/phrases) hoặc sắp xếp lại câu để những mối quan hệ này rõ ràng và mạch lạc hơn.
- “Tạo dòng chảy thông tin mượt mà hơn”: Đây là kết quả mong đợi của việc cải thiện liên kết. Đoạn văn sau khi xử lý sẽ dễ đọc, dễ hiểu, không bị ngắt quãng hoặc rời rạc giữa các ý.
- “[ĐOẠN_VĂN_THIẾU_LIÊN_KẾT]”: Mô hình sẽ nhận đoạn văn này làm đầu vào và áp dụng các kỹ thuật đã nêu để tạo ra phiên bản đã được cải thiện.
Về mặt kỹ thuật, mô hình sẽ sử dụng kiến thức về ngữ pháp, cấu trúc câu, và các quy tắc ngữ nghĩa để phân tích đầu vào và tạo ra đầu ra phù hợp. Nó có thể tìm kiếm các câu không có kết nối rõ ràng, các ý bị lặp lại hoặc không liên quan trực tiếp, và sau đó soạn thảo lại để mọi thứ liền mạch hơn.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ minh họa cách sử dụng prompt template này:
Ví dụ 1: Đoạn văn cần cải thiện
Giả sử đoạn văn gốc là:
Hãy tái cấu trúc đoạn văn sau, tập trung vào việc cải thiện sự liên kết giữa các câu để tạo dòng chảy thông tin mượt mà hơn: "Hôm nay trời mưa rất to. Tôi muốn đi ra ngoài chơi. Tôi không thể ra ngoài. Buổi chiều, mưa tạnh. Tôi đi chợ mua đồ."
Kết quả mong đợi từ mô hình AI:
Hôm nay trời mưa rất to, vì vậy tôi không thể đi ra ngoài chơi. Tuy nhiên, đến buổi chiều, mưa đã tạnh, và tôi đã có thể đi chợ mua đồ.
Ví dụ 2: Một đoạn văn khác
Giả sử đoạn văn gốc là:
Hãy tái cấu trúc đoạn văn sau, tập trung vào việc cải thiện sự liên kết giữa các câu để tạo dòng chảy thông tin mượt mà hơn: "Cuộc họp bắt đầu lúc 9 giờ. Chúng tôi đã thảo luận về dự án mới. Mọi người đều đưa ra ý kiến đóng góp. Sau đó, chúng tôi quyết định phân công nhiệm vụ. Cuộc họp kết thúc lúc 11 giờ."
Kết quả mong đợi từ mô hình AI:
Cuộc họp bắt đầu lúc 9 giờ. Trong cuộc họp, chúng tôi đã thảo luận về dự án mới, và trong quá trình đó, mọi người đều đưa ra ý kiến đóng góp hữu ích. Sau khi có được sự đồng thuận và làm rõ các ý tưởng, chúng tôi đã quyết định phân công nhiệm vụ cụ thể cho từng thành viên. Cuộc họp kết thúc lúc 11 giờ.
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ hiệu quả để yêu cầu mô hình AI thực hiện nhiệm vụ chỉnh sửa văn bản, đặc biệt là tối ưu hóa sự liên kết giữa các câu để tạo ra một đoạn văn mạch lạc và dễ đọc hơn. Nó rất linh hoạt, cho phép người dùng cung cấp bất kỳ đoạn văn nào cần cải thiện bằng cách thay thế biến `[ĐOẠN_VĂN_THIẾU_LIÊN_KẾT]`. Sự kết hợp giữa lệnh rõ ràng và biến chỉ định nội dung giúp định hướng chính xác hành vi của mô hình, đảm bảo kết quả đầu ra đạt được mục tiêu mong muốn là “dòng chảy thông tin mượt mà hơn toàn bộ đoạn văn”.
