Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template mà bạn cung cấp, được trình bày bằng tiếng Việt và định dạng HTML theo yêu cầu:
“`html
1. Phân tích Cấu trúc Prompt
Prompt template này được thiết kế để trích xuất thông tin chi tiết và đưa ra phản hồi mang tính tương tác từ mô hình ngôn ngữ lớn. Cấu trúc của nó bao gồm các phần rõ ràng, hướng dẫn mô hình thực hiện một chuỗi các hành động tuần tự:
-
Hành động chính: “Đọc nhận xét sau đây của khách hàng…”
Đây là lệnh khởi tạo, yêu cầu mô hình tiếp nhận và xử lý một đoạn văn bản cụ thể.
-
Biến số 1:
[TÊN_KHÁCH_HÀNG]Đây là một biến placeholder. Nó đại diện cho tên của khách hàng đưa ra nhận xét.
Việc đưa tên khách hàng vào có thể giúp mô hình cá nhân hóa phản hồi hoặc hiểu rõ hơn ngữ cảnh,
tuy nhiên, trong trường hợp này, nó chủ yếu đóng vai trò định danh nguồn gốc của nhận xét. -
Biến số 2:
[NỘI_DUNG_NHẬN_XÉT]Đây là biến số quan trọng nhất, chứa toàn bộ văn bản nhận xét của khách hàng.
Đây là dữ liệu đầu vào chính mà mô hình sẽ phân tích. -
Yêu cầu phân tích (Bước 1): “Hãy xác định bất kỳ câu hỏi tiềm ẩn hoặc nhu cầu ngầm nào mà khách hàng có thể đang bày tỏ.”
Đây là chỉ dẫn cụ thể hóa việc phân tích. Mô hình được yêu cầu đi sâu vào nội dung,
tìm kiếm những điều không được nói ra trực tiếp nhưng có thể suy luận được.
Điều này đòi hỏi khả năng hiểu ngữ nghĩa và suy luận của mô hình. -
Yêu cầu tạo phản hồi (Bước 2): “Sau đó, soạn một câu hỏi tiếp theo để làm rõ hoặc đề xuất một hành động có thể giải quyết nhu cầu đó.”
Sau khi phân tích, mô hình được yêu cầu tạo ra một đầu ra hữu ích.
Phản hồi này có thể dưới dạng một câu hỏi để thu thập thêm thông tin (làm rõ)
hoặc một đề xuất hành động cụ thể (giải quyết nhu cầu).
Điều này thể hiện mong muốn mô hình không chỉ hiểu mà còn có thể hành động hoặc gợi ý hành động.
2. Ý nghĩa & Cách hoạt động
Về mặt kỹ thuật, prompt template này đang yêu cầu mô hình ngôn ngữ thực hiện một nhiệm vụ phân tích ngữ nghĩa và sinh văn bản theo định hướng.
Nó hoạt động dựa trên nguyên tắc:
-
Input: Nhận xét của khách hàng, được định dạng sẵn bao gồm tên khách hàng và nội dung.
Ví dụ về input sau khi điền:
"Đọc nhận xét sau đây của khách hàng Anh Tuấn: "Sản phẩm này hoạt động khá tốt, nhưng tôi gặp một chút khó khăn khi cài đặt ban đầu." -
Processing:
- Mô hình sẽ thực hiện quá trình parsing để tách biệt tên khách hàng và nội dung nhận xét.
- Phân tích sâu nội dung nhận xét dựa trên các kỹ thuật Natural Language Understanding (NLU) để tìm kiếm các “câu hỏi tiềm ẩn” (implicit questions) hoặc “nhu cầu ngầm” (hidden needs). Điều này có thể bao gồm nhận dạng cảm xúc, xác định vấn đề, hoặc suy luận về mong muốn chưa được diễn đạt rõ ràng.
- Dựa trên kết quả phân tích, mô hình sẽ sử dụng kỹ thuật Natural Language Generation (NLG) để tạo ra một câu văn.
-
Output: Mô hình sẽ trả về một câu hỏi tiếp theo nhằm làm rõ thông tin hoặc một đề xuất hành động để đáp ứng nhu cầu của khách hàng.
Ví dụ về output có thể sinh ra:
"Chào Anh Tuấn, cảm ơn phản hồi của bạn. Để chúng tôi có thể hỗ trợ tốt hơn, bạn có thể cho biết cụ thể hơn về khó khăn bạn gặp phải trong quá trình cài đặt ban đầu không ạ?"
3. Ví dụ Minh họa
Ví dụ 1:
Prompt sau khi điền:
Đọc nhận xét sau đây của khách hàng Bà Lan: "Tôi thích chiếc áo khoác này, nó rất ấm áp. Tuy nhiên, cỡ có vẻ hơi nhỏ so với mong đợi." Hãy xác định bất kỳ câu hỏi tiềm ẩn hoặc nhu cầu ngầm nào mà khách hàng có thể đang bày tỏ. Sau đó, soạn một câu hỏi tiếp theo để làm rõ hoặc đề xuất một hành động có thể giải quyết nhu cầu đó.
Kết quả có thể có từ mô hình:
Chào Bà Lan, cảm ơn vì nhận xét về sự ấm áp của áo khoác. Về vấn đề cỡ áo, bạn có thể vui lòng cho biết bạn thường mặc size nào và size bạn đã đặt là gì để chúng tôi kiểm tra lại thông tin được không ạ?
Ví dụ 2:
Prompt sau khi điền:
Đọc nhận xét sau đây của khách hàng Anh Minh: "Giao hàng nhanh chóng, sản phẩm đúng mô tả. Tôi hài lòng." Hãy xác định bất kỳ câu hỏi tiềm ẩn hoặc nhu cầu ngầm nào mà khách hàng có thể đang bày tỏ. Sau đó, soạn một câu hỏi tiếp theo để làm rõ hoặc đề xuất một hành động có thể giải quyết nhu cầu đó.
Kết quả có thể có từ mô hình:
Chào Anh Minh, rất vui khi bạn hài lòng với sản phẩm và dịch vụ giao hàng! Bạn có muốn chia sẻ thêm về trải nghiệm của mình hoặc có bất kỳ câu hỏi nào khác về sản phẩm để chúng tôi hỗ trợ thêm không ạ?
👉 Tóm lại
Prompt template này là một công cụ hiệu quả để tương tác với các mô hình ngôn ngữ nhằm phân tích phản hồi của khách hàng. Nó có cấu trúc rõ ràng, phân biệt rõ ràng giữa dữ liệu đầu vào (nhận xét của khách hàng) và yêu cầu xử lý (xác định nhu cầu ngầm và đề xuất hành động). Bằng cách sử dụng các biến số [TÊN_KHÁCH_HÀNG] và [NỘI_DUNG_NHẬN_XÉT], prompt cho phép cá nhân hóa và linh hoạt khi sử dụng. Yêu cầu đi kèm khuyến khích mô hình thể hiện khả năng suy luận và sáng tạo để tạo ra các phản hồi mang tính xây dựng, hữu ích cho việc cải thiện dịch vụ hoặc sản phẩm.
“`
