Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, được trình bày bằng tiếng Việt và định dạng HTML theo yêu cầu:
—
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để thu thập thông tin về các giao dịch bất động sản một cách có mục tiêu. Nó sử dụng các biến placeholders (được bọc trong cặp dấu ngoặc vuông `[]`) để cho phép người dùng tùy chỉnh yêu cầu một cách linh hoạt. Cấu trúc của prompt bao gồm:
- Mục đích chính: “Thu thập dữ liệu về các giao dịch bất động sản” – Đây là hành động cốt lõi mà mô hình AI cần thực hiện.
- Khớp dữ liệu:
[KHU_VỰC_CHUNG]: Biến này xác định phạm vi địa lý chung của các giao dịch cần tìm kiếm (ví dụ: “Thành phố Hồ Chí Minh”, “Quận 1”, “Khu vực ven biển Đà Nẵng”).[TIỆN_ÍCH_1],[TIỆN_ÍCH_2]: Các biến này chỉ định các tiện ích cụ thể đi kèm với bất động sản. Người dùng có thể thêm hoặc bớt các biến tiện ích tương tự tùy theo nhu cầu.- Phạm vi thời gian:
[KHOẢNG_THỜI_GIA_DỮ_LIỆU]năm gần nhất – Biến này giới hạn tập dữ liệu trong một khoảng thời gian nhất định, đảm bảo tính cập nhật của thông tin (ví dụ: “3”, “5”, “10”). - Thông tin cần cung cấp: “Cung cấp thông tin về giá giao dịch, diện tích và sự hiện diện của tiện ích.” – Đây là các thuộc tính cụ thể của mỗi giao dịch mà người dùng muốn nhận được.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động bằng cách giao tiếp với một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc một hệ thống truy xuất dữ liệu tiên tiến. Khi người dùng thay thế các biến placeholders bằng thông tin cụ thể, prompt sẽ trở thành một yêu cầu truy vấn chi tiết. Mô hình sẽ:
- Phân tích yêu cầu: Hiểu rõ từng thành phần của prompt, bao gồm khu vực, các tiện ích liên quan, khoảng thời gian, và loại thông tin cần thu thập.
- Truy vấn cơ sở dữ liệu: Sử dụng thông tin từ các placeholders để truy vấn một hoặc nhiều nguồn dữ liệu bất động sản (ví dụ: các trang tin đăng bất động sản, cơ sở dữ liệu giao dịch lịch sử, báo cáo thị trường).
- Lọc và tổng hợp: Lọc ra các giao dịch đáp ứng tất cả các tiêu chí (khu vực, tiện ích, thời gian) và sau đó trích xuất các thông tin được yêu cầu (giá, diện tích, tiện ích).
- Định dạng kết quả: Trình bày thông tin theo cách dễ hiểu, thường dưới dạng danh sách, bảng hoặc tóm tắt.
Sự linh hoạt của các placeholders cho phép người dùng khám phá thị trường bất động sản từ nhiều góc độ khác nhau mà không cần thay đổi cấu trúc yêu cầu cơ bản.
3. Ví dụ Minh họa
Ví dụ 1: Tìm kiếm căn hộ gần công viên và hồ bơi ở một quận cụ thể.
Thu thập dữ liệu về các giao dịch bất động sản tại [Quận 2, TP.HCM] có các tiện ích đi kèm như [Công viên], [Hồ bơi]. Phạm vi thời gian là [2] năm gần nhất. Cung cấp thông tin về giá giao dịch, diện tích và sự hiện diện của tiện ích.
Ví dụ 2: Tìm kiếm nhà mặt tiền có bãi đỗ xe và gần chợ tại một khu vực ngoại thành.
Thu thập dữ liệu về các giao dịch bất động sản tại [Khu vực ngoại thành Hà Nội] có các tiện ích đi kèm như [Bãi đỗ xe riêng], [Gần chợ]. Phạm vi thời gian là [5] năm gần nhất. Cung cấp thông tin về giá giao dịch, diện tích và sự hiện diện của tiện ích.
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt để thu thập thông tin về thị trường bất động sản. Bằng cách định rõ khu vực, các tiện ích mong muốn, phạm vi thời gian và loại dữ liệu cần thiết, người dùng có thể nhanh chóng nhận được các báo cáo chi tiết và phù hợp với nhu cầu của mình. Các biến placeholders đóng vai trò là các bộ lọc thông minh, giúp mô hình AI tập trung vào phạm vi tìm kiếm chính xác, từ đó nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của kết quả trả về.
