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 có cấu trúc rõ ràng và hiệu quả, sử dụng các biến dạng dấu ngoặc vuông (`[TÊN_KHÁCH_HÀNG]`, `[TÓM_TẮT_CUỘC_TRÒ_CHUYỆN]`) để cho phép tùy chỉnh linh hoạt. Cấu trúc có thể được chia thành các phần chính sau:
- Chỉ dẫn chính: “Tóm tắt cuộc trò chuyện sau đây giữa nhân viên bán hàng và khách hàng…” – Đây là mệnh lệnh trực tiếp yêu cầu mô hình thực hiện một tác vụ cụ thể.
- Thông tin ngữ cảnh (Biến):
[TÊN_KHÁCH_HÀNG]: Biến này dùng để xác định danh tính của khách hàng trong cuộc trò chuyện. Việc có tên khách hàng có thể giúp mô hình tạo ra kết quả cá nhân hóa hơn.[TÓM_TẮT_CUỘC_TRÒ_CHUYỆN]: Biến này là nơi chứa nội dung hoặc bản tóm tắt chi tiết của cuộc trò chuyện giữa nhân viên bán hàng và khách hàng. Đây là dữ liệu đầu vào cốt lõi mà mô hình sẽ phân tích.
- Yêu cầu phân tích cụ thể: “Xác định các nhu cầu, câu hỏi hoặc vấn đề chính mà khách hàng nêu ra.” – Phần này hướng dẫn mô hình đi sâu vào phân tích nội dung đã cung cấp, tập trung vào các điểm cốt lõi từ phía khách hàng.
- Yêu cầu đề xuất hành động: “Đề xuất 3 hành động tiếp theo cụ thể có thể được thực hiện để giải quyết các nhu cầu này hoặc thúc đẩy mối quan hệ kinh doanh.” – Đây là phần yêu cầu mô hình đưa ra các giải pháp dựa trên phân tích, mang tính ứng dụng cao và hướng tới mục tiêu kinh doanh. Con số “3” giúp giới hạn phạm vi kết quả và tập trung vào các đề xuất chính.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động như một lời nhắc nhở (instruction) cho một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Khi bạn cung cấp mẫu prompt này cùng với dữ liệu thực tế thay thế cho các biến, LLM sẽ:
- Hiểu ngữ cảnh: Mô hình nhận diện đây là một kịch bản bán hàng và cần xử lý thông tin liên quan đến khách hàng cụ thể.
- Tóm tắt (nếu cần): Mặc dù prompt yêu cầu “Tóm tắt cuộc trò chuyện”, nhưng biến `[TÓM_TẮT_CUỘC_TRÒ_CHUYỆN]` gợi ý rằng người dùng có thể đã cung cấp một bản tóm tắt sẵn hoặc một đoạn trích văn bản. Nếu người dùng cung cấp toàn bộ nội dung cuộc trò chuyện, LLM sẽ thực hiện việc tóm tắt trước.
- Phân tích chiều sâu: LLM sẽ đọc và hiểu dữ liệu trong `[TÓM_TẮT_CUỘC_TRÒ_CHUYỆN]`, đặc biệt là các phát ngôn của khách hàng, để rút ra các:
- Nhu cầu: Mong muốn, yêu cầu cơ bản của khách hàng.
- Câu hỏi: Những điều khách hàng thắc mắc hoặc cần làm rõ.
- Vấn đề: Những khó khăn, trở ngại mà khách hàng đang gặp phải.
- Đề xuất giải pháp: Dựa trên việc xác định các nhu cầu/câu hỏi/vấn đề, LLM sẽ tạo ra các hành động tiếp theo. Các hành động này được thiết kế để:
- Giải quyết trực tiếp: Đáp ứng các yêu cầu hoặc giải pháp cho vấn đề của khách hàng.
- Thúc đẩy kinh doanh: Nuôi dưỡng mối quan hệ, tạo cơ hội bán hàng mới, bán thêm sản phẩm/dịch vụ (upsell/cross-sell).
- Định dạng đầu ra: LLM cố gắng tuân thủ cấu trúc đầu ra mong muốn (tóm tắt + danh sách nhu cầu/vấn đề + 3 hành động).
Việc sử dụng các biến như `[TÊN_KHÁCH_HÀNG]` và `[TÓM_TẮT_CUỘC_TRÒ_CHUYỆN]` cho phép người dùng tái sử dụng mẫu prompt này cho nhiều trường hợp khác nhau mà không cần viết lại toàn bộ câu lệnh, tăng hiệu quả và tính nhất quán.
3. Ví dụ Minh họa
Ví dụ 1: Khách hàng quan tâm đến sản phẩm A và có câu hỏi về giá.
Dữ liệu đầu vào cho biến:
[TÊN_KHÁCH_HÀNG]: Anh Minh[TÓM_TẮT_CUỘC_TRÒ_CHUYỆN]: Anh Minh đã thể hiện sự quan tâm đến Sản phẩm Phần mềm Quản lý Bán hàng ABC. Anh ấy hỏi về các tính năng quản lý kho hàng và cách nó tích hợp với website hiện tại của anh. Anh cũng hỏi xem có ưu đãi đặc biệt nào không.
Prompt hoàn chỉnh:
Tóm tắt cuộc trò chuyện sau đây giữa nhân viên bán hàng và khách hàng Anh Minh: "Anh Minh đã thể hiện sự quan tâm đến Sản phẩm Phần mềm Quản lý Bán hàng ABC. Anh ấy hỏi về các tính năng quản lý kho hàng và cách nó tích hợp với website hiện tại của anh. Anh cũng hỏi xem có ưu đãi đặc biệt nào không." Xác định các nhu cầu, câu hỏi hoặc vấn đề chính mà khách hàng nêu ra. Đề xuất 3 hành động tiếp theo cụ thể có thể được thực hiện để giải quyết các nhu cầu này hoặc thúc đẩy mối quan hệ kinh doanh.
Kết quả dự kiến từ LLM:
Tóm tắt: Cuộc trò chuyện xoay quanh sự quan tâm của anh Minh đến Phần mềm Quản lý Bán hàng ABC, tập trung vào khía cạnh tích hợp và chi phí.
Nhu cầu/Câu hỏi/Vấn đề chính của khách hàng:
- Quan tâm đến Sản phẩm Phần mềm Quản lý Bán hàng ABC.
- Quan tâm đến tính năng quản lý kho hàng.
- Cần biết khả năng tích hợp với website hiện tại.
- Tìm hiểu về các ưu đãi đặc biệt hoặc giá cả.
3 Hành động tiếp theo đề xuất:
- Gửi thông tin chi tiết về tính năng quản lý kho hàng và quy trình tích hợp website: Chuẩn bị tài liệu hoặc video demo để minh họa cụ thể cách phần mềm giải quyết các nhu cầu này.
- Trình bày các gói giá và ưu đãi hiện có: Cung cấp bảng giá rõ ràng và thông báo về bất kỳ chương trình khuyến mãi nào có thể áp dụng để đáp ứng nhu cầu về chi phí của anh Minh.
- Lên lịch một buổi demo trực tiếp tập trung vào tích hợp: Đặt một cuộc hẹn để giới thiệu trực tiếp cách phần mềm hoạt động với website của anh Minh, giải đáp mọi thắc mắc phát sinh.
Ví dụ 2: Khách hàng có vấn đề với sản phẩm đã mua và muốn giải pháp.
Dữ liệu đầu vào cho biến:
[TÊN_KHÁCH_HÀNG]: Chị Lan[TÓM_TẮT_CUỘC_TRÒ_CHUYỆN]: Chị Lan đã mua Máy xay sinh tố Pro hôm qua. Chị ấy gọi điện để báo rằng máy phát ra tiếng ồn lớn bất thường và lưỡi dao dường như không quay đều. Chị ấy muốn biết phải làm gì, có thể đổi hàng không?
Prompt hoàn chỉnh:
Tóm tắt cuộc trò chuyện sau đây giữa nhân viên bán hàng và khách hàng Chị Lan: "Chị Lan đã mua Máy xay sinh tố Pro hôm qua. Chị ấy gọi điện để báo rằng máy phát ra tiếng ồn lớn bất thường và lưỡi dao dường như không quay đều. Chị ấy muốn biết phải làm gì, có thể đổi hàng không?" Xác định các nhu cầu, câu hỏi hoặc vấn đề chính mà khách hàng nêu ra. Đề xuất 3 hành động tiếp theo cụ thể có thể
