Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn đã cung cấp, được trình bày theo cấu trúc yêu cầu và sử dụng định dạng HTML:
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để yêu cầu mô hình AI thực hiện hai nhiệm vụ chính: phân loại tài liệu và đề xuất thẻ (tags) liên quan.
- Yêu cầu cốt lõi: “Hãy phân tích nội dung của tài liệu…”
- Biến số (Placeholders) được xác định rõ ràng:
[TÊN_TÀI_LIỆU]: Biến này đại diện cho tên hoặc mô tả về tài liệu mà người dùng muốn AI phân tích. Đây là đầu vào chính để AI có thể tập trung vào một đối tượng cụ thể.[DANH_MỤC_1],[DANH_MỤC_2],[DANH_MỤC_3]: Các biến này định nghĩa một tập hợp các danh mục phân loại có thể có mà AI cần lựa chọn. Người dùng cung cấp các tùy chọn phân loại, giúp AI giới hạn phạm vi kết quả và đảm bảo tính nhất quán.[THẺ_1],[THẺ_2]: Các biến này đại diện cho các thẻ (tags) ví dụ mà người dùng mong muốn AI sinh ra. Chúng giúp định hướng loại thẻ mà AI nên tạo ra, có thể là các từ khóa, cụm từ ngắn mô tả nội dung.
- Cấu trúc câu rõ ràng và chỉ dẫn trực tiếp: Prompt sử dụng ngôn ngữ mệnh lệnh (“Hãy phân tích”, “phân loại nó”, “đề xuất”) để hướng dẫn AI một cách hiệu quả.
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 ngữ cảnh cụ thể và các ràng buộc để xử lý thông tin. Khi người dùng điền các biến số, prompt sẽ chuyển thành một yêu cầu có thể thực thi được.
- Phân tích nội dung: LLM sẽ sử dụng kiến thức và khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của mình để hiểu ý nghĩa, chủ đề, và các khía cạnh quan trọng của tài liệu được chỉ định bởi
[TÊN_TÀI_LIỆU]. - Phân loại: Dựa trên kết quả phân tích, LLM sẽ so sánh nội dung tài liệu với các danh mục được liệt kê (
[DANH_MỤC_1],[DANH_MỤC_2],[DANH_MỤC_3]). Mô hình sẽ chọn ra danh mục phù hợp nhất. - Đề xuất thẻ: Sau khi phân loại, LLM sẽ trích xuất các từ khóa, khái niệm, hoặc chủ đề quan trọng khác của tài liệu để tạo ra các thẻ liên quan. Ví dụ mà người dùng cung cấp (
[THẺ_1],[THẺ_2]) giúp AI hiểu rõ hơn về định dạng và loại thẻ mong muốn (có thể là từ đơn, cụm từ, hoặc thậm chí là hashtag).
3. Ví dụ Minh họa
Dưới đây là hai ví dụ về cách prompt template này có thể được sử dụng với các biến số được điền vào:
Ví dụ 1 (Phân loại bài viết công nghệ)
Hãy phân tích nội dung của tài liệu "Báo cáo Xu hướng Công nghệ 2024" và phân loại nó vào một trong các danh mục sau: Công nghệ Thông tin, Trí tuệ Nhân tạo, Vật liệu Mới. Đồng thời, đề xuất các thẻ (tags) liên quan nhất, ví dụ: Xu hướng công nghệ, AI, Machine Learning.
Ví dụ 2 (Phân loại tài liệu pháp lý)
Hãy phân tích nội dung của tài liệu "Hợp đồng thuê văn phòng số 123/HĐ-VP" và phân loại nó vào một trong các danh mục sau: Hợp đồng Kinh tế, Pháp lý Bất động sản, Thủ tục Hành chính. Đồng thời, đề xuất các thẻ (tags) liên quan nhất, ví dụ: Hợp đồng, Thuê văn phòng, Pháp lý.
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ hiệu quả để tự động hóa quy trình phân loại và gắn thẻ cho tài liệu. Bằng cách xác định rõ ràng các biến số cho tên tài liệu, các tùy chọn danh mục và ví dụ về thẻ, nó cho phép người dùng giao tiếp nhu cầu một cách chính xác với mô hình AI. Điều này giúp đảm bảo rằng AI cung cấp kết quả phân loại phù hợp và đề xuất các thẻ có liên quan, hữu ích cho việc tổ chức và truy xuất thông tin sau này.
“`
