Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn cung cấp, được trình bày bằng tiếng Việt và định dạng HTML theo yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để yêu cầu mô hình AI tóm tắt các tài liệu liên quan cho một báo cáo nghiên cứu. Cấu trúc của nó bao gồm các phần chính như sau:
- Mục đích chính: “Tóm tắt các tài liệu liên quan cho báo cáo nghiên cứu về…” – Đây là yêu cầu cốt lõi, định hướng cho mô hình biết cần thực hiện hành động gì.
- Biến số chính:
"[Chủ đề chính của báo cáo]"– Đây là phần người dùng cần điền thông tin cụ thể. Việc xác định rõ ràng chủ đề này là cực kỳ quan trọng để mô hình có thể tập trung vào đúng lĩnh vực kiến thức. - Yêu cầu chi tiết về nội dung: “Tập trung vào các nghiên cứu trước đây, các lý thuyết nền tảng và các dữ liệu đã được công bố ảnh hưởng đến chủ đề này.” – Phần này hướng dẫn mô hình không chỉ tìm kiếm thông tin chung mà còn đào sâu vào các khía cạnh quan trọng của một bài đánh giá tài liệu (literature review).
- Yêu cầu cụ thể về việc đề cập: “Nên đề cập đến các tác giả chính hoặc các công trình nổi bật trong lĩnh vực này, và chỉ ra những khoảng trống mà nghiên cứu của chúng ta có thể lấp đầy.” – Yêu cầu này bổ sung thêm chiều sâu, yêu cầu mô hình xác định vai trò của các nhà nghiên cứu và đóng góp tiềm năng của báo cáo sắp tới.
- Biến số tùy chọn/hỗ trợ:
"[Danh sách nguồn tham khảo dự kiến]"– Đây là một biến số tùy chọn, cho phép người dùng cung cấp trước một số nguồn cụ thể mà họ muốn mô hình ưu tiên hoặc xem xét. Điều này giúp định hướng kết quả và đảm bảo tính liên quan cao hơn.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) một tập hợp các chỉ dẫn rõ ràng và có cấu trúc. Các chỉ dẫn này bao gồm:
- Từ khóa hành động: “Tóm tắt” giúp mô hình hiểu nhiệm vụ chính là tổng hợp thông tin.
- Bối cảnh: “báo cáo nghiên cứu về […]” thiết lập bối cảnh cho nhiệm vụ, cho biết mục tiêu là hỗ trợ việc viết lách học thuật.
- Các bộ lọc nội dung: Các cụm từ như “nghiên cứu trước đây”, “lý thuyết nền tảng”, “dữ liệu đã được công bố” đóng vai trò là bộ lọc, yêu cầu mô hình trích xuất và tổng hợp thông tin thuộc các phạm trù này.
- Yêu cầu phân tích sâu: “tác giả chính”, “công trình nổi bật”, “những khoảng trống nghiên cứu” yêu cầu mô hình không chỉ liệt kê thông tin mà còn thực hiện một số phân tích sơ bộ, xác định các điểm quan trọng và các cơ hội nghiên cứu.
- Tham chiếu có điều kiện: Việc bao gồm hoặc không bao gồm
"[Danh sách nguồn tham khảo dự kiến]"có thể ảnh hưởng đến tập hợp dữ liệu mà mô hình truy cập hoặc ưu tiên. Nếu danh sách được cung cấp, mô hình có khả năng tìm kiếm và tổng hợp thông tin xoay quanh các nguồn đó. Nếu không, nó sẽ sử dụng kiến thức chung của mình về chủ đề.
Mô hình sẽ xử lý các yêu cầu này bằng cách truy cập vào kho kiến thức khổng lồ của mình, tìm kiếm các tài liệu, bài báo, sách liên quan đến "[Chủ đề chính của báo cáo]". Sau đó, nó sẽ lọc, phân tích và tổng hợp thông tin theo các tiêu chí đã nêu, tạo ra một bản tóm tắt có cấu trúc và phân tích. Nếu "[Danh sách nguồn tham khảo dự kiến]" được cung cấp, mô hình sẽ cố gắng tìm kiếm, đọc (hiểu nội dung) và trích xuất thông tin từ các nguồn đó trước tiên.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách prompt template này có thể được sử dụng:
Ví dụ 1: Yêu cầu tổng quát
Prompt đã điền:
Tóm tắt các tài liệu liên quan cho báo cáo nghiên cứu về "Tác động của mạng xã hội đến sức khỏe tâm thần của thanh thiếu niên". Tập trung vào các nghiên cứu trước đây, các lý thuyết nền tảng và các dữ liệu đã được công bố ảnh hưởng đến chủ đề này. Nên đề cập đến các tác giả chính hoặc các công trình nổi bật trong lĩnh vực này, và chỉ ra những khoảng trống mà nghiên cứu của chúng ta có thể lấp đầy. Các nguồn tham khảo chính (nếu có) có thể bao gồm: [Không cung cấp]
Kết quả dự kiến từ Mô hình: Mô hình sẽ trả về một bản tóm tắt bao gồm các nghiên cứu điển hình về mối liên hệ giữa thời gian sử dụng mạng xã hội và các vấn đề như lo âu, trầm cảm ở thanh thiếu niên. Nó sẽ đề cập đến các lý thuyết như “Social Comparison Theory” (Lý thuyết so sánh xã hội) hoặc “Fear of Missing Out” (FOMO). Các tác giả và công trình quan trọng như các nghiên cứu của Twenge, Primack có thể được nhắc đến. Cuối cùng, bản tóm tắt có thể chỉ ra rằng còn ít nghiên cứu sâu về cơ chế cụ thể của tác động hoặc về các biện pháp can thiệp hiệu quả.
Ví dụ 2: Yêu cầu với nguồn tham khảo cụ thể
Prompt đã điền:
Tóm tắt các tài liệu liên quan cho báo cáo nghiên cứu về "Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo trong Chẩn đoán Y tế". Tập trung vào các nghiên cứu trước đây, các lý thuyết nền tảng và các dữ liệu đã được công bố ảnh hưởng đến chủ đề này. Nên đề cập đến các tác giả chính hoặc các công trình nổi bật trong lĩnh vực này, và chỉ ra những khoảng trống mà nghiên cứu của chúng ta có thể lấp đầy. Các nguồn tham khảo chính (nếu có) có thể bao gồm: Bài báo "Deep learning for medical image analysis: A review" của Litjens et al. (2017), các báo cáo từ WHO về AI trong y tế.
Kết quả dự kiến từ Mô hình: Mô hình sẽ chú trọng khai thác thông tin từ bài báo “Deep learning for medical image analysis” và các báo cáo của WHO. Nó sẽ tóm tắt các tiến bộ trong việc sử dụng AI (đặc biệt là học sâu) để phân tích hình ảnh y tế (như X-quang, MRI). Các lý thuyết và kỹ thuật nền tảng như mạng nơ-ron tích chập (CNN) sẽ được đề cập. Tác giả Litjens (trong bài báo) và các tổ chức như WHO sẽ là trung tâm. Bản tóm tắt có thể nêu bật những thách thức về đạo đức, dữ liệu và triển khai lâm sàng thực tế như những khoảng trống nghiên cứu hoặc phát triển tiếp theo.
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ mạnh mẽ và có cấu trúc tốt để yêu cầu mô hình AI hỗ trợ việc nghiên cứu và tổng hợp tài liệu. Nó không chỉ xác định rõ ràng nhiệm vụ mà còn cung cấp các hướng dẫn chi tiết về nội dung cần tập trung, các yếu tố phân tích cần có (tác giả, khoảng trống) và cho phép tùy chỉnh bằng cách bổ sung các nguồn tham khảo mong muốn. Điều này giúp đảm bảo mô hình tạo ra kết quả chính xác, phù hợp và có giá trị học thuật cho báo cáo nghiên cứu.
