Tuyệt vời! Với vai trò là một chuyên gia kỹ thuật Prompt, tôi sẽ tiến hành phân tích chi tiết mẫu Prompt bạn cung cấp.
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Mẫu Prompt này được thiết kế để trích xuất thông tin cụ thể từ một đoạn văn bản đánh giá sản phẩm và trình bày kết quả dưới định dạng JSON. Cấu trúc của nó bao gồm các thành phần sau:
- Chỉ thị chính: “Phân tích đánh giá sản phẩm sau:” – Đây là câu lệnh đầu tiên, xác định rõ hành động mà mô hình cần thực hiện.
- Biến cốt lõi (Placeholder):
[NỘI_DUNG_ĐÁNH_GIÁ]– Biến này là phần quan trọng nhất, đại diện cho nội dung thực tế của đánh giá sản phẩm mà người dùng sẽ cung cấp. Mô hình sẽ tập trung xử lý văn bản nằm trong đây. - Chỉ thị trích xuất: “Trích xuất:” – Chỉ rõ các loại thông tin cần được lấy ra từ nội dung đánh giá.
- Các biến cần trích xuất:
[ĐIỂM_SỐ_ĐÁNH_GIÁ]: Biến này yêu cầu trích xuất một điểm số định lượng (ví dụ: sao, thang điểm) nếu có trong nội dung đánh giá.[THÁI_ĐỘ_NHẬN_XÉT]: Biến này yêu cầu phân loại thái độ chung của người viết đánh giá. Danh sách các giá trị được cho phép là('Tích cực', 'Tiêu cực', 'Trung lập'), giúp giới hạn và định hướng đầu ra cho mô hình.[TÍNH_NĂNG_ĐƯỢC_ĐỀ_CẬP]: Biến này yêu cầu xác định và liệt kê các đặc điểm, tính năng cụ thể của sản phẩm được nhắc đến trong đánh giá.
- Yêu cầu định dạng đầu ra: “Trình bày kết quả dưới dạng JSON.” – Đây là chỉ thị cuối cùng, yêu cầu mô hình sắp xếp toàn bộ thông tin đã trích xuất vào một cấu trúc JSON chuẩn.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, mẫu Prompt này hoạt động dựa trên nguyên tắc “Zero-shot Learning” (học không cần ví dụ) hoặc “Few-shot Learning” (học với ít ví dụ, tùy thuộc vào cách mô hình được huấn luyện). Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ nhận văn bản trong [NỘI_DUNG_ĐÁNH_GIÁ] và áp dụng kiến thức đã học để:
- Phân tích ngữ nghĩa: Hiểu ý nghĩa, sắc thái và các yếu tố được đề cập trong văn bản.
- Nhận dạng thực thể có tên (NER – Named Entity Recognition): Xác định các tính năng, đặc điểm sản phẩm.
- Phân loại văn bản (Text Classification): Đánh giá thái độ chung (tích cực, tiêu cực, trung lập).
- Trích xuất thông tin có cấu trúc: Tìm kiếm và trích xuất các yếu tố như điểm số.
- Đóng gói dữ liệu: Tổ chức tất cả thông tin đã trích xuất thành một tệp JSON.
Sự rõ ràng trong các chỉ thị và việc cung cấp các lựa chọn cụ thể cho [THÁI_ĐỘ_NHẬN_XÉT] giúp mô hình tập trung hơn và giảm thiểu sự mơ hồ, từ đó tăng khả năng đưa ra kết quả chính xác và đúng định dạng.
3. Ví dụ Minh họa
Giả sử người dùng cung cấp nội dung đánh giá như sau:
Đánh giá gốc: “Sản phẩm này thật tuyệt vời! Màn hình 10 inch sắc nét, pin dùng cả ngày. Tuy nhiên, camera chụp hơi mờ vào ban đêm. Tôi cho 4/5 sao.”
Khi nhúng nội dung này vào mẫu Prompt, ta có:
Phân tích đánh giá sản phẩm sau: "Sản phẩm này thật tuyệt vời! Màn hình 10 inch sắc nét, pin dùng cả ngày. Tuy nhiên, camera chụp hơi mờ vào ban đêm. Tôi cho 4/5 sao.". Trích xuất: [ĐIỂM_SỐ_ĐÁNH_GIÁ], [THÁI_ĐỘ_NHẬN_XÉT] ('Tích cực', 'Tiêu cực', 'Trung lập'), và các [TÍNH_NĂNG_ĐƯỢC_ĐỀ_CẬP]. Trình bày kết quả dưới dạng JSON.
Kết quả JSON dự kiến từ mô hình:
{
"diem_so_danh_gia": "4/5 sao",
"thai_do_nhan_xet": "Tích cực",
"tinh_nang_duoc_de_cap": [
"màn hình 10 inch",
"pin",
"camera"
]
}
Một ví dụ khác:
Đánh giá gốc: “Rất thất vọng về dịch vụ khách hàng. Nhân viên thiếu chuyên nghiệp và không giải quyết được vấn đề. Không có điểm nào để đánh giá.”
Khi nhúng nội dung này vào mẫu Prompt, ta có:
Phân tích đánh giá sản phẩm sau: "Rất thất vọng về dịch vụ khách hàng. Nhân viên thiếu chuyên nghiệp và không giải quyết được vấn đề. Không có điểm nào để đánh giá.". Trích xuất: [ĐIỂM_SỐ_ĐÁNH_GIÁ], [THÁI_ĐỘ_NHẬN_XÉT] ('Tích cực', 'Tiêu cực', 'Trung lập'), và các [TÍNH_NĂNG_ĐƯỢC_ĐỀ_CẬP]. Trình bày kết quả dưới dạng JSON.
Kết quả JSON dự kiến từ mô hình:
{
"diem_so_danh_gia": null,
"thai_do_nhan_xet": "Tiêu cực",
"tinh_nang_duoc_de_cap": [
"dịch vụ khách hàng",
"nhân viên"
]
}
👉 Tóm lại
Mẫu Prompt này là một ví dụ điển hình về cách kỹ thuật Prompt có thể được sử dụng để tự động hóa quá trình trích xuất và cấu trúc hóa thông tin từ văn bản phi cấu trúc. Bằng cách xác định rõ ràng nhiệm vụ, cung cấp dữ liệu đầu vào có cấu trúc (qua placeholder) và yêu cầu định dạng đầu ra mong muốn (JSON), mẫu Prompt này cho phép mô hình hiểu và thực hiện yêu cầu một cách hiệu quả, đưa ra kết quả có thể xử lý được cho các ứng dụng tiếp theo.
