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:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để tập trung vào việc trích xuất thông tin liên quan đến đối thủ cạnh tranh từ phản hồi của khách hàng. Cấu trúc của nó khá rõ ràng và có tính hướng dẫn cao.
- Mục tiêu chính: “Hãy xác định và tóm tắt tất cả các nhận xét hoặc đề cập đến đối thủ cạnh tranh trong các phản hồi của khách hàng sau đây. Cho biết khách hàng so sánh điểm nào và kết quả so sánh là gì.” – Đây là phần chỉ dẫn trực tiếp cho mô hình AI, xác định rõ nhiệm vụ cần thực hiện.
- Dữ liệu đầu vào:
[DANH_SÁCH_PHẢN_HỒI]– Đây là một biến giữ chỗ (placeholder) nơi người dùng sẽ cung cấp dữ liệu thực tế là các phản hồi của khách hàng dưới dạng văn bản. - Cấu trúc đầu ra mong muốn: “Tóm tắt nhận xét về đối thủ cạnh tranh:” theo sau là một danh sách có cấu trúc.
- Các biến giữ chỗ cho đầu ra:
[TÊN_ĐỐI_THỦ_1],[TÊN_ĐỐI_THỦ_2],…: Xác định tên của các đối thủ cạnh tranh được nhắc đến.[KHÍA_CẠNH_SO_SÁNH_1],[KHÍA_CẠNH_SO_SÁNH_2],…: Mô tả các đặc điểm hoặc khía cạnh mà khách hàng đang so sánh (ví dụ: giá cả, chất lượng, dịch vụ khách hàng, tính năng, v.v.).[QUAN_ĐIỂM_KHÁCH_HÀNG_1],[QUAN_ĐIỂM_KHÁCH_HÀNG_2],…: Ghi lại ý kiến hoặc cảm nhận của khách hàng về khía cạnh đó khi so sánh với đối thủ. Điều này có thể là tích cực, tiêu cực hoặc trung lập.
Việc sử dụng các biến giữ chỗ như [TÊN_ĐỐI_THỦ_X], [KHÍA_CẠNH_SO_SÁNH_X] và [QUAN_ĐIỂM_KHÁCH_HÀNG_X] giúp định hướng mô hình AI tạo ra kết quả theo một định dạng nhất quán và dễ phân tích. Tuy nhiên, mẫu prompt này chỉ minh họa cho 2 đối thủ (_1 và _2), có thể cần mở rộng hoặc linh hoạt hơn nếu số lượng đối thủ nhiều hơn.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, prompt này sử dụng kỹ thuật “Instruction Following” (Tuân thủ Hướng dẫn) kết hợp với “Information Extraction” (Trích xuất Thông tin) và “Structured Output Generation” (Tạo Đầu ra Có cấu trúc).
Cách hoạt động:
- Hiểu Ngữ cảnh: Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ đọc toàn bộ prompt để hiểu nhiệm vụ: tìm kiếm các đề cập đến đối thủ cạnh tranh trong một đoạn văn bản (phản hồi khách hàng).
- Phân tích Phản hồi: LLM sẽ quét qua từng dòng trong
[DANH_SÁCH_PHẢN_HỒI]. - Nhận diện Đối thủ: Nó sẽ áp dụng hiểu biết về ngôn ngữ và kiến thức chung để nhận diện các tên thương hiệu, sản phẩm hoặc dịch vụ có khả năng là đối thủ trên thị trường.
- Xác định Điểm So sánh: Khi một đối thủ được nhận diện, LLM sẽ tìm kiếm các cụm từ hoặc câu chỉ ra sự so sánh (ví dụ: “tốt hơn”, “kém hơn”, “so sánh với”, “giống như”, “thay vì”, “nhưng”, “trong khi đó”, v.v.) và các thuộc tính được đề cập (giá, chất lượng, tính năng, dịch vụ).
- Trích xuất Quan điểm: LLM sẽ phân tích sắc thái (sentiment) và nội dung của phần so sánh để xác định quan điểm của khách hàng (tích cực, tiêu cực, trung lập).
- Định dạng Đầu ra: Cuối cùng, LLM sẽ tổng hợp thông tin đã trích xuất và trình bày nó theo cấu trúc đã được định nghĩa sẵn trong prompt, sử dụng các biến giữ chỗ tương ứng để điền thông tin.
Prompt này rất hiệu quả vì nó không chỉ yêu cầu trích xuất thông tin mà còn hướng dẫn cách sắp xếp thông tin đó, giúp người dùng dễ dàng tiêu thụ và xử lý dữ liệu đã được xử lý.
3. Ví dụ Minh họa
Giả sử người dùng điền thông tin vào prompt như sau:
Dữ liệu đầu vào mẫu:
Phản hồi khách hàng:
Cuốn sách này thực sự tuyệt vời, nội dung sâu sắc hơn nhiều so với cuốn "Thế Giới Phẳng" mà tôi đã đọc trước đây. Giá của nó cũng hợp lý hơn. Tuy nhiên, tôi thấy dịch vụ giao hàng của Tiki còn chậm hơn Shopee nhiều.
Sản phẩm AB của công ty X rất dùng bền, nhưng giá hơi cao so với đối thủ Y. Tôi thích giao diện của Y hơn, trông hiện đại.
Prompt sẽ được gửi đến AI:
Hãy xác định và tóm tắt tất cả các nhận xét hoặc đề cập đến đối thủ cạnh tranh trong các phản hồi của khách hàng sau đây. Cho biết khách hàng so sánh điểm nào và kết quả so sánh là gì.
Phản hồi khách hàng:
Cuốn sách này thực sự tuyệt vời, nội dung sâu sắc hơn nhiều so với cuốn "Thế Giới Phẳng" mà tôi đã đọc trước đây. Giá của nó cũng hợp lý hơn. Tuy nhiên, tôi thấy dịch vụ giao hàng của Tiki còn chậm hơn Shopee nhiều.
Sản phẩm AB của công ty X rất dùng bền, nhưng giá hơi cao so với đối thủ Y. Tôi thích giao diện của Y hơn, trông hiện đại.
Tóm tắt nhận xét về đối thủ cạnh tranh:
1. Đối thủ: [TÊN_ĐỐI_THỦ_1]
- So sánh về: [KHÍA_CẠNH_SO_SÁNH_1]
- Quan điểm KH: [QUAN_ĐIỂM_KHÁCH_HÀNG_1]
2. Đối thủ: [TÊN_ĐỐI_THỦ_2]
- So sánh về: [KHÍA_CẠNH_SO_SÁNH_2]
- Quan điểm KH: [QUAN_ĐIỂM_KHÁCH_HÀNG_2]
Kết quả đầu ra dự kiến từ AI:
Tóm tắt nhận xét về đối thủ cạnh tranh:
1. Đối thủ: Thế Giới Phẳng
- So sánh về: Nội dung sách
- Quan điểm KH: Nội dung sâu sắc hơn.
2. Đối thủ: Shopee
- So sánh về: Dịch vụ giao hàng
- Quan điểm KH: Nhanh hơn Tiki.
3. Đối thủ: Y
- So sánh về: Giá
- Quan điểm KH: Hơi cao hơn sản phẩm AB.
4. Đối thủ: Y
- So sánh về: Giao diện
- Quan điểm KH: Thích hơn, trông hiện đại hơn.
Lưu ý: Trong ví dụ này, AI đã tự động phát hiện ra 3 đối thủ và cập nhật đầu ra theo cấu trúc. Nếu prompt giới hạn cứng chỉ có 2 mục như ban đầu, AI có thể chỉ trả về 2 mục đầu hoặc cần hướng dẫn rõ ràng hơn về việc xử lý nhiều hơn 2 đối thủ.
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một công cụ mạnh mẽ và có cấu trúc rõ ràng để khai thác thông tin quan trọng về đối thủ cạnh tranh từ dữ liệu phản hồi của khách hàng. Bằng cách sử dụng các biến giữ chỗ cho cả đầu vào và đầu ra, nó đảm bảo tính nhất quán và dễ dàng xử lý kết quả cho các phân tích tiếp theo. Đây là một ví dụ điển hình về việc sử dụng prompt kỹ thuật cao để tự động hóa các tác vụ trích xuất và tổng hợp
