Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về mẫu prompt bạn cung cấp, được trình bày theo cấu trúc yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu prompt này được thiết kế để yêu cầu một bản tóm tắt thông tin có cấu trúc. Nó sử dụng các biến được đánh dấu bằng dấu ngoặc vuông `[]` để cho phép người dùng tùy chỉnh yêu cầu. Cấu trúc của nó có thể được phân tích như sau:
- Hành động chính: “Tóm tắt tất cả các tương tác” – Yêu cầu rõ ràng về hành động mong muốn là tạo ra một bản tóm tắt.
- Đối tượng: “thuộc loại
[LOẠI_TƯƠNG_TÁC]với khách hàng tiềm năng[TÊN_KHÁCH_HÀNG_TIỀM_NĂNG]” – Xác định phạm vi của thông tin cần tóm tắt dựa trên hai tiêu chí chính: [LOẠI_TƯƠNG_TÁC]: Đây là một biến cho phép người dùng chỉ định loại tương tác (ví dụ: “cuộc họp”, “cuộc gọi điện thoại”, “email”, “tin nhắn”).[TÊN_KHÁCH_HÀNG_TIỀM_NĂNG]: Đây là một biến để chỉ rõ khách hàng tiềm năng cụ thể mà các tương tác liên quan đến.- Khoảng thời gian: “trong khoảng thời gian từ
[NGÀY_BẮT_ĐẦU]đến[NGÀY_KẾT_THÚC]” – Đặt giới hạn về thời gian cho việc thu thập và tóm tắt thông tin, giúp làm cho yêu cầu cụ thể hơn. - Nội dung bổ sung yêu cầu: “Bao gồm các điểm chính được thảo luận và bất kỳ hành động tiếp theo nào được thống nhất.” – Định hướng cho nội dung chi tiết cần có trong bản tóm tắt, đảm bảo nó cung cấp thông tin hữu ích.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) một tập hợp các chỉ dẫn rõ ràng và các tham số có thể thay thế. Khi người dùng điền vào các biến có trong ngoặc vuông, họ đang cung cấp ngữ cảnh và các bộ lọc cho yêu cầu. LLM sau đó sẽ sử dụng các thông tin này để:
- Truy cập và Lọc dữ liệu: Nếu LLM có quyền truy cập vào một cơ sở dữ liệu khách hàng, hệ thống CRM, nhật ký tương tác hoặc các nguồn thông tin tương tự, nó sẽ sử dụng các giá trị của
[LOẠI_TƯƠNG_TÁC],[TÊN_KHÁCH_HÀNG_TIỀM_NĂNG],[NGÀY_BẮT_ĐẦU], và[NGÀY_KẾT_THÚC]để tìm kiếm và trích xuất các bản ghi tương tác phù hợp. - Tổng hợp thông tin: Sau khi thu thập được các tương tác liên quan, LLM sẽ phân tích nội dung của chúng.
- Tóm tắt và Trích xuất: LLM sẽ xác định “các điểm chính được thảo luận” và “bất kỳ hành động tiếp theo nào được thống nhất” từ các bản ghi.
- Tạo phản hồi: Cuối cùng, LLM sẽ tổng hợp tất cả các thông tin đã xử lý thành một bản tóm tắt mạch lạc theo định dạng mong muốn.
Mẫu prompt này hiệu quả vì nó cân bằng giữa sự linh hoạt (thông qua các biến) và sự cụ thể (qua các mệnh đề hướng dẫn).
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách mẫu prompt này có thể được sử dụng để tạo ra các lệnh cụ thể:
Ví dụ 1: Yêu cầu tóm tắt cuộc gọi điện thoại
Prompt được điền:
Tóm tắt tất cả các tương tác thuộc loại "cuộc gọi điện thoại" với khách hàng tiềm năng "Công ty ABC" trong khoảng thời gian từ "01/03/2023" đến "15/03/2023". Bao gồm các điểm chính được thảo luận và bất kỳ hành động tiếp theo nào được thống nhất.
Mô hình LLM có thể phản hồi bằng:
Bản tóm tắt các cuộc gọi điện thoại với Công ty ABC từ ngày 01/03/2023 đến 15/03/2023:
- Cuộc gọi ngày 03/03/2023: Thảo luận về nhu cầu tích hợp phần mềm và các tính năng chính. Điểm chính: Họ quan tâm đến giải pháp A. Hành động tiếp theo: Gửi tài liệu chi tiết về giải pháp A vào ngày 06/03.
- Cuộc gọi ngày 10/03/2023: Hỏi đáp về chi phí và các gói dịch vụ. Điểm chính: Ngân sách hiện tại có thể hơi eo hẹp. Hành động tiếp theo: Lên lịch buổi demo với đội ngũ kỹ thuật vào tuần sau.
Ví dụ 2: Yêu cầu tóm tắt email liên quan đến dự án
Prompt được điền:
Tóm tắt tất cả các tương tác thuộc loại "email" với khách hàng tiềm năng "Ông Nguyễn Văn A" trong khoảng thời gian từ "25/02/2024" đến "05/03/2024". Bao gồm các điểm chính được thảo luận và bất kỳ hành động tiếp theo nào được thống nhất.
Mô hình LLM có thể phản hồi bằng:
Tóm tắt các email với Ông Nguyễn Văn A từ ngày 25/02/2024 đến 05/03/2024:
- Email ngày 27/02/2024: Ông A xác nhận đã nhận được báo giá và yêu cầu làm rõ về mục "hỗ trợ kỹ thuật". Điểm chính: Cần làm rõ điểm hỗ trợ. Hành động tiếp theo: Trả lời email với thông tin chi tiết về hỗ trợ kỹ thuật trong vòng 24h.
- Email ngày 01/03/2024: Trả lời email của Ông A, cung cấp thông tin chi tiết. Ông A phản hồi lại là sẽ xem xét và đưa ra quyết định trong tuần này. Điểm chính: Ông A đang xem xét báo giá. Hành động tiếp theo: Chờ phản hồi từ Ông A.
👉 Tóm lại
Mẫu prompt này là một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt để thu thập và tóm tắt thông tin về các tương tác với khách hàng tiềm năng. Bằng cách sử dụng các biến có cấu trúc, nó cho phép người dùng chỉ định một cách chính xác loại tương tác, khách hàng mục tiêu và phạm vi thời gian, đồng thời yêu cầu các thông tin quan trọng như điểm chính và hành động tiếp theo. Điều này giúp tiết kiệm thời gian, cung cấp cái nhìn sâu sắc về hoạt động bán hàng và hỗ trợ việc ra quyết định hiệu quả hơn.
