Tuyệt vời! Tôi đã sẵn sàng phân tích prompt template bạn cung cấp với vai trò là một chuyên gia kỹ thuật prompt. Dưới đây là phân tích chi tiết theo cấu trúc yêu cầu:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được xây dựng để thực hiện một nhiệm vụ trích xuất thông tin có cấu trúc từ văn bản, sau đó sử dụng thông tin đó để tạo ra một hồ sơ sản phẩm. Cấu trúc của nó bao gồm:
- Yêu cầu chính: “Trích xuất các thuộc tính sản phẩm sau:” – Phần này chỉ rõ hành động mà mô hình cần thực hiện là trích xuất thông tin.
- Danh sách thuộc tính cần trích xuất:
[TÊN_SẢN_PHẨM][MÔ_TẢ_SẢN_PHẨM][GIÁ_BÁN][MÃ_SẢN_PHẨM][ĐƯỜNG_DẪN_HÌNH_ẢNH]
Đây là các biến được đặt trong dấu ngoặc vuông (
[...]), thể hiện các trường dữ liệu cụ thể mà người dùng mong muốn mô hình nhận diện và trích xuất từ văn bản đầu vào. Các biến này đại diện cho các thực thể chính của một sản phẩm. - Nguồn dữ liệu: “từ văn bản cung cấp.” – Phần này ngụ ý rằng sẽ có một đoạn văn bản khác đi kèm với prompt này (hoặc được cung cấp trong ngữ cảnh gọi API) chứa thông tin sản phẩm. Tuy nhiên, bản thân template này chưa chỉ định rõ cách nhận văn bản đó (ví dụ: nó có thể là một biến khác như
[VĂN_BẢN_NGUỒN]hoặc được giả định là văn bản ngay sau prompt). - Mục tiêu cuối cùng: “Tạo một hồ sơ sản phẩm hoàn chỉnh cho hệ thống E-commerce.” – Phần này định hướng đầu ra. Sau khi trích xuất, mô hình không chỉ trả về các thuộc tính riêng lẻ mà còn phải tổng hợp chúng thành một “hồ sơ sản phẩm” phù hợp với mục đích sử dụng trong một nền tảng thương mại điện tử.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, prompt này hoạt động dựa trên khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên và trích xuất thực thể (Named Entity Recognition – NER) của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Cụ thể:
- Trích xuất thuộc tính: Mô hình sẽ quét văn bản cung cấp để tìm kiếm các cụm từ hoặc giá trị tương ứng với từng thuộc tính đã được chỉ định (Tên sản phẩm, Mô tả, Giá, Mã, Ảnh). Nó sử dụng kiến thức đã được huấn luyện để nhận diện các mẫu thông tin chung cho từng loại thuộc tính. Ví dụ,
[GIÁ_BÁN]có thể được nhận diện bằng cách tìm kiếm các ký hiệu tiền tệ ($, VNĐ, ¥) đi kèm với số lượng. - Biến giữ chỗ (Placeholders): Các biến như
[TÊN_SẢN_PHẨM]đóng vai trò là các “nhãn” hoặc khuôn mẫu để mô hình hiểu chính xác thông tin nào cần tìm. Khi prompt được sử dụng trong thực tế, các biến này sẽ được thay thế bằng thông tin thực tế hoặc chúng sẽ là những gì mô hình cần điền vào. Trong prompt này, chúng đóng vai trò là những thứ cần *trích xuất xuống*. - Tạo hồ sơ sản phẩm: Sau khi trích xuất thành công tất cả các thuộc tính, mô hình sẽ tổng hợp chúng lại. “Hồ sơ sản phẩm hoàn chỉnh cho hệ thống E-commerce” thường ngụ ý một định dạng có cấu trúc, ví dụ như JSON, hoặc một đoạn văn bản mô tả chi tiết sản phẩm, sẵn sàng để nhập vào cơ sở dữ liệu hoặc hiển thị trên trang web. Định dạng cụ thể của hồ sơ này không được chỉ định rõ trong prompt, nên mô hình có thể lựa chọn định dạng phổ biến hoặc yêu cầu người dùng làm rõ thêm.
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai cách prompt này có thể được sử dụng, tùy thuộc vào cách văn bản nguồn được cung cấp:
Ví dụ 1: Văn bản nguồn cung cấp riêng biệt
Giả sử prompt được sử dụng trong một cuộc gọi API, nơi văn bản nguồn là một tham số riêng biệt.
Prompt Template:
Trích xuất các thuộc tính sản phẩm sau: [TÊN_SẢN_PHẨM], [MÔ_TẢ_SẢN_PHẨM], [GIÁ_BÁN], [MÃ_SẢN_PHẨM], [ĐƯỜNG_DẪN_HÌNH_ẢNH] từ văn bản cung cấp. Tạo một hồ sơ sản phẩm hoàn chỉnh cho hệ thống E-commerce.
Văn bản Nguồn (được cung cấp cùng với prompt):
"Chúng tôi giới thiệu sản phẩm mới: Tai nghe Bluetooth Chống Ồn Pro Max. Với chất lượng âm thanh đỉnh cao, khả năng chống ồn chủ động tiên tiến, và thiết kế sang trọng, đây là lựa chọn hoàn hảo cho mọi tín đồ âm nhạc. Giá niêm yết: 2.499.000 VNĐ. Mã sản phẩm: TPC-101. Xem ảnh tại: https://example.com/images/pro_max_headphone.jpg."
Output Dựa trên Prompt (ví dụ định dạng JSON):
{
"TÊN_SẢN_PHẨM": "Tai nghe Bluetooth Chống Ồn Pro Max",
"MÔ_TẢ_SẢN_PHẨM": "Với chất lượng âm thanh đỉnh cao, khả năng chống ồn chủ động tiên tiến, và thiết kế sang trọng, đây là lựa chọn hoàn hảo cho mọi tín đồ âm nhạc.",
"GIÁ_BÁN": "2.499.000 VNĐ",
"MÃ_SẢN_PHẨM": "TPC-101",
"ĐƯỜNG_DẪN_HÌNH_ẢNH": "https://example.com/images/pro_max_headphone.jpg"
}
Ví dụ 2: Prompt tự chứa một phần văn bản
Trong một số trường hợp, văn bản nguồn có thể được lồng ghép ngay trong prompt.
Prompt Template (đã được điền):
Trích xuất các thuộc tính sản phẩm sau: [TÊN_SẢN_PHẨM], [MÔ_TẢ_SẢN_PHẨM], [GIÁ_BÁN], [MÃ_SẢN_PHẨM], [ĐƯỜNG_DẪN_HÌNH_ẢNH] từ văn bản sau: "Tên: Áo thun cotton cao cấp. Mô tả: Mềm mại, thoáng khí, với họa tiết in sắc nét. Giá: 350.000 VND. Mã: AT-COTTON-05. Link ảnh: http://cdn.example.com/images/tshirt_cotton.png". Tạo một hồ sơ sản phẩm hoàn chỉnh cho hệ thống E-commerce.
Output Dựa trên Prompt (ví dụ định dạng văn bản):
Hồ Sơ Sản Phẩm:
Tên Sản Phẩm: Áo thun cotton cao cấp
Mô Tả: Mềm mại, thoáng khí, với họa tiết in sắc nét.
Giá Bán: 350.000 VND
Mã Sản Phẩm: AT-COTTON-05
Đường Dẫn Hình Ảnh: http://cdn.example.com/images/tshirt_cotton.png
👉 Tóm lại
Prompt template “Trích xuất các thuộc tính sản phẩm sau: [TÊN_SẢN_PHẨM], [MÔ_TẢ_SẢN_PHẨM], [GIÁ_BÁN], [MÃ_SẢN_PHẨM], [ĐƯỜNG_DẪN_HÌNH_ẢNH] từ văn bản cung cấp. Tạo một hồ sơ sản phẩm hoàn chỉnh cho hệ thống E-commerce.” là một công cụ mạnh mẽ và rõ ràng để tự động hóa quy trình nhập liệu sản phẩm. Nó xác định mục tiêu trích xuất thông tin cụ thể và chỉ ra kết quả mong muốn là một hồ sơ E-commerce có cấu trúc. Điểm mạnh của prompt này là sự rõ ràng trong các thuộc tính cần trích xuất, giúp mô hình dễ dàng tập trung vào nhiệm vụ. Tuy nhiên, để tối ưu hơn, có thể cân nhắc việc thêm một biến cho phần “văn bản
