Bài 6: Kỹ thuật viết Prompt cơ bản

Bài học này sẽ trang bị cho bạn những ‘vũ khí’ lợi hại, những kỹ thuật Prompt mạnh mẽ, giúp bạn điều khiển AI một cách linh hoạt và sáng tạo hơn, tạo ra nội dung đa dạng và chất lượng cao.

Nội dung:

(1) Kỹ thuật 1: Zero-shot Prompting.

• 1.1. Giải thích kỹ thuật:
• 1.2. Khi nào nên sử dụng Zero-shot Prompting?.
• 1.3. Ưu điểm của Zero-shot Prompting:
• 1.4. Nhược điểm và hạn chế của Zero-shot Prompting:
• 1.5. Ví dụ minh họa Zero-shot Prompting:

(2) Kỹ thuật 2: Few-shot Prompting.

• 2.1. Giải thích kỹ thuật:
• 2.2. Khi nào nên sử dụng Few-shot Prompting?.
• 2.3. Ưu điểm của Few-shot Prompting:
• 2.4. Nhược điểm và hạn chế của Few-shot Prompting:
• 2.5. Ví dụ minh họa Few-shot Prompting:

(3) Kỹ thuật 3: Kỹ thuật "Role-Playing"

3.1. Giải thích kỹ thuật: 

• 3.2. Khi nào nên sử dụng kỹ thuật "Role-Playing"?.
• 3.3. Ưu điểm của kỹ thuật "Role-Playing":
• 3.4. Nhược điểm và hạn chế của kỹ thuật "Role-Playing":
• 3.5. Ví dụ minh họa kỹ thuật "Role-Playing":

(4) Kỹ thuật 4: Kỹ thuật "Chain-of-Thought Prompting"

• 4.1. Giải thích kỹ thuật:
• 4.2. Khi nào nên sử dụng kỹ thuật "Chain-of-Thought Prompting"?.
• 4.3. Ưu điểm của kỹ thuật "Chain-of-Thought Prompting":
• 4.4. Nhược điểm và hạn chế của kỹ thuật "Chain-of-Thought Prompting":
• 4.5. Ví dụ minh họa kỹ thuật "Chain-of-Thought Prompting":

Mục tiêu bài học:

• Kiến thức:
  • Học viên nắm vững 4 kỹ thuật viết Prompt cơ bản: Zero-shot Prompting, Few-shot Prompting, Kỹ thuật "Role-Playing", và Kỹ thuật "Chain-of-Thought Prompting".
  • Hiểu rõ bản chất, cách thức hoạt động, và ứng dụng của từng kỹ thuật trong sáng tạo content.
• Kỹ năng:
  • Học viên có thể phân biệt và lựa chọn kỹ thuật Prompt phù hợp với từng mục tiêu và loại nội dung cụ thể.
  • Vận dụng thành thạo 4 kỹ thuật Prompt cơ bản để viết Prompt đa dạng và hiệu quả.
  • Nâng cao khả năng kiểm soát và điều hướng AI để tạo ra nội dung sáng tạo và chất lượng cao hơn.

Thời lượng dự kiến: 75 - 90'

Nội dung chi tiết:

(1) Kỹ thuật 1: Zero-shot Prompting

1.1. Giải thích kỹ thuật:

• Zero-shot Prompting (Ra lệnh trực tiếp) là kỹ thuật viết Prompt đơn giản nhất, chỉ cần đưa ra lệnh hoặc yêu cầu trực tiếp cho AI, mà không cần cung cấp bất kỳ ví dụ mẫu nào.
• Với kỹ thuật này, bạn tin tưởng vào khả năng "hiểu biết" và "suy luận" của mô hình AI dựa trên kiến thức đã được đào tạo trước đó.
• Zero-shot có nghĩa là "không cần ví dụ" - AI được kỳ vọng sẽ hoàn thành nhiệm vụ chỉ dựa trên hướng dẫn duy nhất của bạn.
• Ví dụ: Bạn muốn AI viết một đoạn giới thiệu ngắn về Prompt Engineering. Với Zero-shot Prompting, bạn chỉ cần ra lệnh: "Viết một đoạn giới thiệu ngắn về Prompt Engineering."

1.2. Khi nào nên sử dụng Zero-shot Prompting?

• Cho các nhiệm vụ đơn giản, phổ biến: Zero-shot Prompting thường hiệu quả với các yêu cầu dễ hiểu, quen thuộc, thuộc kiến thức chung mà AI đã được "học" trong quá trình đào tạo. Ví dụ: định nghĩa khái niệm, dịch thuật đơn giản, viết câu slogan ngắn, tóm tắt đoạn văn bản ngắn,...
• Khi bạn muốn có kết quả nhanh chóng, không cần tinh chỉnh quá nhiều: Zero-shot Prompting rất nhanh và tiện lợi vì bạn chỉ cần viết lệnh trực tiếp. Phù hợp khi bạn cần tạo nội dung nháp nhanh, brainstorming ý tưởng, hoặc thử nghiệm ban đầu.
• Khi bạn tin tưởng vào khả năng của mô hình AI: Nếu bạn đang sử dụng một mô hình AI mạnh mẽ, có kiến thức rộng lớn, Zero-shot Prompting có thể đủ để tạo ra kết quả chấp nhận được mà không cần ví dụ.

1.3. Ưu điểm của Zero-shot Prompting:

• Đơn giản và nhanh chóng: Dễ viết, dễ thực hiện, không cần chuẩn bị ví dụ.
• Linh hoạt: Có thể áp dụng cho nhiều loại nhiệm vụ khác nhau.
• Tiết kiệm thời gian: Không tốn thời gian chuẩn bị và cung cấp ví dụ.

1.4. Nhược điểm và hạn chế của Zero-shot Prompting:

• Kết quả có thể chung chung, thiếu sáng tạo: Vì không có ví dụ, AI có thể tạo ra nội dung khá cơ bản, không đặc sắc, không đáp ứng được các yêu cầu phức tạp hoặc tinh tế.
• Khó kiểm soát chi tiết: Zero-shot Prompting ít kiểm soát hơn so với các kỹ thuật khác. Bạn chỉ ra lệnh chung chung, và AI tự do "diễn giải" và tạo nội dung.
• Không phù hợp với nhiệm vụ phức tạp, chuyên biệt: Với các yêu cầu đòi hỏi kiến thức chuyên sâu, phong cách đặc biệt, hoặc định dạng phức tạp, Zero-shot Prompting có thể không đủ để đạt được kết quả mong muốn.

1.5. Ví dụ minh họa Zero-shot Prompting:

• Ví dụ 1: Định nghĩa khái niệm
  • Prompt: "Định nghĩa khái niệm 'Prompt Engineering' là gì?"
  • Kết quả (ví dụ từ AI): "Prompt Engineering, hay còn gọi là kỹ thuật prompt, là quá trình thiết kế và tối ưu hóa các câu lệnh (prompts) để hướng dẫn các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) tạo ra kết quả đầu ra mong muốn. Nó bao gồm việc hiểu cách thức hoạt động của LLMs và sử dụng ngôn ngữ một cách chiến lược để đạt được nội dung chất lượng cao, phù hợp với mục tiêu cụ thể."
  • Phân tích: AI đã cung cấp một định nghĩa khá đầy đủ và chính xác về Prompt Engineering mà không cần bất kỳ ví dụ nào.
• Ví dụ 2: Viết câu slogan
  • Prompt: "Viết một câu slogan ngắn gọn, sáng tạo cho thương hiệu cà phê 'Wake Up'."
  • Kết quả (ví dụ từ AI):
    • "Wake Up: Đánh thức đam mê, khơi nguồn hứng khởi."
    • "Wake Up: Cà phê năng lượng, bừng sáng ngày mới."
    • "Wake Up: Thức tỉnh giác quan, tận hưởng cuộc sống."
  • Phân tích: AI đã tạo ra nhiều câu slogan khác nhau, khá sáng tạo và phù hợp với thương hiệu cà phê, chỉ với một lệnh duy nhất.
• Ví dụ 3: Dịch thuật đơn giản
  • Prompt: "Dịch câu tiếng Anh sau sang tiếng Việt: 'Prompt engineering is a valuable skill in the age of AI.'"
  • Kết quả (ví dụ từ AI): "Kỹ thuật Prompt là một kỹ năng giá trị trong kỷ nguyên AI."
  • Phân tích: AI đã dịch chính xác câu tiếng Anh sang tiếng Việt một cách nhanh chóng.

• (Hình ảnh minh họa kỹ thuật Zero-shot Prompting)

(2) Kỹ thuật 2: Few-shot Prompting

2.1. Giải thích kỹ thuật:

• Few-shot Prompting (Cung cấp một vài ví dụ) là kỹ thuật viết Prompt cung cấp cho AI một số lượng ít ví dụ mẫu (thường từ 1 đến 5 ví dụ) để "dạy" AI cách thức thực hiện nhiệm vụ và "định hướng" kết quả theo mong muốn.
• Few-shot có nghĩa là "vài ví dụ" - bạn cung cấp một số ít ví dụ để AI "học hỏi" và làm theo.
• Kỹ thuật này giúp cải thiện đáng kể chất lượng và độ chính xác của kết quả so với Zero-shot Prompting, đặc biệt với các nhiệm vụ phức tạp hơn, đòi hỏi phong cách hoặc định dạng nhất định.
• Ví dụ: Bạn muốn AI viết bài thơ theo thể thơ lục bát. Với Few-shot Prompting, bạn sẽ cung cấp cho AI một vài ví dụ về thơ lục bát trước khi ra lệnh viết bài thơ của bạn.

2.2. Khi nào nên sử dụng Few-shot Prompting?

• Cho các nhiệm vụ phức tạp hơn, đòi hỏi phong cách hoặc định dạng cụ thể: Few-shot Prompting đặc biệt hiệu quả khi bạn muốn AI tạo ra nội dung có phong cách viết đặc trưng, tuân theo một định dạng nhất định, hoặc cần áp dụng một số quy tắc cụ thể. Ví dụ: viết thơ, viết theo phong cách của một tác giả nổi tiếng, tạo tiêu đề theo công thức copywriting, phân loại cảm xúc của văn bản,...
• Khi Zero-shot Prompting chưa đủ tốt: Nếu Zero-shot Prompting không đáp ứng được yêu cầu về chất lượng, độ chính xác, hoặc phong cách, Few-shot Prompting là một lựa chọn tuyệt vời để cải thiện kết quả.
• Khi bạn có sẵn ví dụ mẫu: Nếu bạn đã có sẵn các ví dụ về loại nội dung bạn muốn AI tạo ra (ví dụ: bài viết hay, tiêu đề quảng cáo hiệu quả...), hãy tận dụng chúng để làm ví dụ trong Prompt.

2.3. Ưu điểm của Few-shot Prompting:

• Cải thiện chất lượng và độ chính xác: Ví dụ giúp AI hiểu rõ hơn về yêu cầu, định dạng, và phong cách mong muốn, từ đó tạo ra nội dung chất lượng cao hơn và chính xác hơn.
• Kiểm soát tốt hơn: Ví dụ giúp bạn định hướng AI một cách cụ thể, kiểm soát kết quả đầu ra theo ý muốn.
• Linh hoạt và đa dạng: Có thể sử dụng nhiều loại ví dụ khác nhau (văn bản, hình ảnh, âm thanh...) tùy thuộc vào nhiệm vụ.

2.4. Nhược điểm và hạn chế của Few-shot Prompting:

• Cần chuẩn bị ví dụ: Bạn cần tốn thời gian để tìm kiếm hoặc tạo ra các ví dụ mẫu phù hợp, có thể mất thời gian hơn so với Zero-shot Prompting.
• Ví dụ không tốt có thể gây "nhiễu": Nếu ví dụ bạn cung cấp không chất lượng, không phù hợp, hoặc gây hiểu lầm, có thể làm giảm chất lượng kết quả đầu ra của AI. Cần chọn lọc ví dụ cẩn thận.
• Vẫn cần hướng dẫn rõ ràng: Ví dụ chỉ là "gợi ý", hướng dẫn chính vẫn là phần Hướng dẫn (Instruction) trong Prompt. Cần kết hợp ví dụ với hướng dẫn rõ ràng để đạt hiệu quả tốt nhất.

2.5. Ví dụ minh họa Few-shot Prompting:

• Ví dụ 1: Viết thơ lục bát
  • Prompt:
  • Viết thơ lục bát về chủ đề "mùa thu Hà Nội", theo phong cách thơ sau:
  •  
  • Ví dụ 1:
  • "Gió heo may đã về rồi
  • Cúc vàng đã nở, thu ơi đến rồi"
  •  
  • Ví dụ 2:
  • "Trời thu xanh ngắt mấy tầng cao
  • Cần trúc lơ phơ gió hắt hiu"
  •  
  • Ví dụ 3:
  • "Lá vàng rơi rụng đầy sân
  • Nghe chim kêu hót véo von trên cành"
  •  
  • Bài thơ của bạn:
  • Kết quả (ví dụ từ AI):

• Ví dụ 2: Tạo tiêu đề theo công thức copywriting "4U"
  • Prompt:
  • Tạo tiêu đề quảng cáo sản phẩm "khóa học Prompt Engineering online", sử dụng công thức "4U" (Urgent - Tính cấp bách, Unique - Tính độc đáo, Ultra-specific - Tính cụ thể, Useful - Tính hữu ích), theo các ví dụ sau:
  •  
  • Ví dụ 1: (Ứng dụng 4U vào tiêu đề khóa học marketing)
  • "Cảnh báo: 3 Sai Lầm Marketing Online Nghiêm Trọng Mà 99% Doanh Nghiệp Mắc Phải (Và Cách Khắc Phục Ngay Để Tăng Doanh Số)"
  •  
  • Ví dụ 2: (Ứng dụng 4U vào tiêu đề sản phẩm giảm cân)
  • "Bí Quyết Giảm 5kg Trong 7 Ngày Cực Kỳ Hiệu Quả (Đã Được Khoa Học Chứng Minh)"
  •  
  • Ví dụ 3: (Ứng dụng 4U vào tiêu đề dịch vụ thiết kế website)
  • "Tuyệt Chiêu Thiết Kế Website Chuyên Nghiệp, Tăng 300% Lượng Khách Hàng (Cam Kết Hoàn Tiền Nếu Không Hiệu Quả)"
  •  
  • Tiêu đề khóa học Prompt Engineering của bạn:
  • Kết quả (ví dụ từ AI):

• Phân tích: AI đã tạo ra các tiêu đề quảng cáo theo đúng công thức 4U và phong cách của các ví dụ mẫu, giúp tiêu đề trở nên hấp dẫn và hiệu quả hơn trong việc thu hút sự chú ý.

(3) Kỹ thuật 3: Kỹ thuật "Role-Playing"

3.1. Giải thích kỹ thuật:

• Kỹ thuật "Role-Playing" (Đóng vai) là kỹ thuật viết Prompt yêu cầu AI đóng vai một nhân vật cụ thể (ví dụ: chuyên gia, nhà báo, giáo viên, học sinh, nhân vật lịch sử,...) khi tạo nội dung.
• Bằng cách "nhập vai", AI sẽ "hóa thân" thành nhân vật đó, sử dụng kiến thức, phong cách, và giọng văn phù hợp với vai diễn để tạo ra nội dung.
• Kỹ thuật này giúp tạo ra nội dung đa dạng về giọng văn, phong cách, góc nhìn, và mang tính cá nhân hóa, hấp dẫn hơn.
• Ví dụ: Bạn muốn AI giải thích về Prompt Engineering một cách dễ hiểu cho người mới bắt đầu. Với kỹ thuật Role-Playing, bạn có thể yêu cầu AI đóng vai một "giáo viên tận tâm" hoặc "người bạn thân thiện" để giải thích.

3.2. Khi nào nên sử dụng kỹ thuật "Role-Playing"?

• Khi muốn tạo nội dung đa dạng về giọng văn và phong cách: Kỹ thuật Role-Playing giúp bạn dễ dàng thay đổi giọng văn và phong cách của nội dung AI tạo ra, từ trang trọng đến hài hước, từ chuyên nghiệp đến gần gũi, tùy thuộc vào vai diễn bạn giao cho AI.
• Khi muốn có góc nhìn đa chiều: Bạn có thể yêu cầu AI đóng vai nhiều nhân vật khác nhau với quan điểm khác nhau về cùng một chủ đề, để tạo ra nội dung đa chiều, phong phú, và khách quan hơn.
• Khi muốn tạo nội dung mang tính cá nhân hóa và hấp dẫn: Nội dung được tạo ra từ vai diễn thường có "cá tính" riêng, giọng văn tự nhiên, và dễ dàng kết nối với người đọc, tạo ấn tượng và tăng sự hấp dẫn.
• Ví dụ cụ thể: Viết bài đánh giá sản phẩm từ góc độ người dùng, viết bài phỏng vấn giả tưởng với một nhân vật nổi tiếng, viết câu chuyện kể từ ngôi thứ nhất,...

3.3. Ưu điểm của kỹ thuật "Role-Playing":

• Tạo nội dung đa dạng về giọng văn, phong cách: Dễ dàng thay đổi phong cách viết chỉ bằng cách thay đổi vai diễn.
• Tăng tính cá nhân hóa và hấp dẫn: Nội dung có "cá tính" riêng, giọng văn tự nhiên, thu hút người đọc.
• Mở rộng khả năng sáng tạo: Thử nghiệm với nhiều vai diễn khác nhau giúp khám phá những góc nhìn và ý tưởng sáng tạo mới.

3.4. Nhược điểm và hạn chế của kỹ thuật "Role-Playing":

• Cần xác định vai diễn phù hợp: Việc chọn vai diễn phù hợp với mục tiêu và nội dung là rất quan trọng. Vai diễn không phù hợp có thể tạo ra kết quả "lệch pha", không hiệu quả.
• Có thể cần tinh chỉnh để giữ "chất lượng" của vai diễn: Đôi khi AI có thể "diễn hơi quá" hoặc "diễn chưa tới", cần tinh chỉnh Prompt để đảm bảo vai diễn được thể hiện một cách tự nhiên và hợp lý.
• Không phải vai diễn nào cũng phù hợp với mọi nhiệm vụ: Kỹ thuật Role-Playing phù hợp hơn với các nhiệm vụ sáng tạo, viết lách. Với các nhiệm vụ đòi hỏi tính chính xác cao về thông tin, kỹ thuật này có thể ít hữu dụng hơn.

3.5. Ví dụ minh họa kỹ thuật "Role-Playing":

• Ví dụ 1: Giải thích khái niệm từ góc độ "giáo viên tận tâm"
  • Prompt: "Hãy đóng vai một giáo viên tận tâm, giải thích khái niệm 'Prompt Engineering' cho học sinh mới bắt đầu, sử dụng ngôn ngữ đơn giản, dễ hiểu, có ví dụ minh họa gần gũi."
  • Kết quả (ví dụ từ AI):

• Ví dụ 2: Viết bài đánh giá sản phẩm từ góc độ "người dùng thực tế"
  • Prompt: "Hãy đóng vai một người dùng đã sử dụng sản phẩm 'robot hút bụi thông minh XYZ' trong 1 tháng qua, viết một bài đánh giá chân thực về trải nghiệm của bạn, nêu rõ những điểm bạn thích và chưa thích về sản phẩm."
  • Kết quả (ví dụ từ AI):

• Phân tích: AI đã viết bài đánh giá theo giọng văn của một người dùng thực tế, sử dụng ngôn ngữ gần gũi, tự nhiên, chia sẻ cả điểm tốt và điểm chưa tốt của sản phẩm, tạo cảm giác tin cậy cho người đọc.

(4) Kỹ thuật 4: Kỹ thuật "Chain-of-Thought Prompting"

4.1. Giải thích kỹ thuật:

• Kỹ thuật "Chain-of-Thought Prompting" (Chuỗi suy luận) là kỹ thuật viết Prompt khuyến khích AI suy luận từng bước, theo một chuỗi logic, để giải quyết các vấn đề phức tạp, đòi hỏi tư duy nhiều bước.
• Thay vì chỉ đưa ra câu hỏi hoặc yêu cầu trực tiếp, bạn "dẫn dắt" AI qua từng bước suy luận, khuyến khích AI "giải thích" quá trình suy nghĩ của mình, trước khi đưa ra câu trả lời hoặc kết quả cuối cùng.
• Kỹ thuật này đặc biệt hiệu quả với các nhiệm vụ đòi hỏi logic, suy luận, giải quyết vấn đề, hoặc các bài toán phức tạp.
• Ví dụ: Bạn muốn AI giải một bài toán đố mẹo. Với Chain-of-Thought Prompting, bạn sẽ khuyến khích AI suy nghĩ từng bước: "Bước 1: Đọc kỹ câu hỏi. Bước 2: Phân tích dữ kiện. Bước 3: Đưa ra giả thuyết. Bước 4: Kiểm tra giả thuyết. Bước 5: Đưa ra đáp án."

4.2. Khi nào nên sử dụng kỹ thuật "Chain-of-Thought Prompting"?

• Cho các nhiệm vụ phức tạp, đòi hỏi suy luận nhiều bước: Chain-of-Thought Prompting phát huy hiệu quả cao nhất với các bài toán logic, toán học, khoa học, giải quyết vấn đề, lập luận, hoặc các nhiệm vụ đòi hỏi phân tích và tổng hợp thông tin.
• Khi Zero-shot và Few-shot Prompting không đủ khả năng giải quyết: Nếu các kỹ thuật đơn giản hơn không thể giúp AI giải quyết được vấn đề phức tạp, Chain-of-Thought Prompting có thể giúp nâng cao khả năng suy luận và giải quyết vấn đề của AI.
• Khi bạn muốn hiểu "quá trình suy nghĩ" của AI: Kỹ thuật này giúp bạn "nhìn sâu hơn" vào cách AI tiếp cận và giải quyết vấn đề, hiểu được "luồng suy nghĩ" của AI, từ đó có thể cải thiện Prompt và tận dụng khả năng của AI hiệu quả hơn.

4.3. Ưu điểm của kỹ thuật "Chain-of-Thought Prompting":

• Nâng cao khả năng suy luận và giải quyết vấn đề phức tạp: Khuyến khích AI suy nghĩ từng bước, giúp giải quyết các bài toán khó.
• Tăng độ chính xác và tin cậy: Quá trình suy luận từng bước giúp AI tránh đưa ra kết quả vội vàng, thiếu căn cứ, tăng độ tin cậy của kết quả.
• Cung cấp "lời giải thích" cho kết quả: Chain-of-Thought Prompting thường đi kèm với "lời giải thích" về quá trình suy luận, giúp người dùng hiểu rõ hơn về cách AI đạt được kết quả.

4.4. Nhược điểm và hạn chế của kỹ thuật "Chain-of-Thought Prompting":

• Prompt có thể dài và phức tạp hơn: Viết Prompt theo kỹ thuật Chain-of-Thought có thể tốn nhiều công sức hơn so với các kỹ thuật đơn giản, vì bạn cần "thiết kế" chuỗi suy luận một cách cẩn thận.
• Không phải lúc nào cũng hiệu quả: Với một số mô hình AI hoặc một số loại bài toán, Chain-of-Thought Prompting có thể không mang lại cải thiện đáng kể so với các kỹ thuật khác.
• Có thể làm chậm quá trình tạo nội dung: Quá trình suy luận từng bước có thể tốn nhiều thời gian xử lý hơn so với việc ra lệnh trực tiếp.

4.5. Ví dụ minh họa kỹ thuật "Chain-of-Thought Prompting":

• Ví dụ 1: Bài toán đố mẹo
  • Prompt:
  • Giải bài toán đố mẹo sau, và giải thích từng bước suy luận của bạn:
  •  
  • Câu đố: "Cái gì có cổ mà không có đầu, có lưng mà không có bụng?"
  •  
  • Bước 1: Đọc kỹ câu đố và xác định từ khóa quan trọng.
  • Bước 2: Phân tích từng đặc điểm được mô tả ("có cổ", "không có đầu", "có lưng", "không có bụng").
  • Bước 3: Liên hệ các đặc điểm này với các đồ vật, sự vật quen thuộc.
  • Bước 4: Suy luận để tìm ra đáp án phù hợp nhất với tất cả các đặc điểm trên.
  • Bước 5: Giải thích tại sao đáp án đó phù hợp.
  •  
  • Đáp án của bạn và giải thích:
  • Kết quả (ví dụ từ AI):
  • Đáp án: Cái áo.
  •  
  • Giải thích:
  • Bước 1: Từ khóa quan trọng trong câu đố là "cổ", "đầu", "lưng", "bụng".
  • Bước 2: Phân tích đặc điểm:
  • - "Có cổ": Áo có phần cổ áo.
  • - "Không có đầu": Áo không có đầu theo nghĩa đen.
  • - "Có lưng": Áo có phần lưng áo.
  • - "Không có bụng": Áo không có bụng theo nghĩa đen.
  • Bước 3: Liên hệ: Các đặc điểm này phù hợp với chiếc áo. Các đồ vật khác như người, động vật, cây cối... không phù hợp vì có cả đầu và bụng.
  • Bước 4: Suy luận: Chiếc áo là đáp án phù hợp nhất vì nó đáp ứng tất cả các đặc điểm được mô tả trong câu đố.
  • Bước 5: Giải thích: Chiếc áo có cổ áo, lưng áo nhưng không có đầu và bụng theo nghĩa đen.
  •  
  • Vậy đáp án "cái áo" là chính xác.
  • Phân tích: AI đã giải bài toán đố mẹo và đưa ra lời giải thích từng bước suy luận một cách logic và rõ ràng, nhờ được Prompt "dẫn dắt" qua chuỗi suy luận.
• (Hình ảnh minh họa kỹ thuật Chain-of-Thought Prompting)

Tổng kết bài học

• Tóm tắt lại 4 kỹ thuật viết Prompt cơ bản: Zero-shot Prompting, Few-shot Prompting, Kỹ thuật "Role-Playing", Kỹ thuật "Chain-of-Thought Prompting".
• Nhấn mạnh: Không có kỹ thuật nào là "tốt nhất tuyệt đối". Việc lựa chọn kỹ thuật nào phụ thuộc vào mục tiêu, loại nội dung, độ phức tạp của nhiệm vụ, và khả năng của mô hình AI.
• Khuyến khích: Thực hành áp dụng cả 4 kỹ thuật này trong công việc sáng tạo content của bạn. Hãy thử nghiệm, so sánh, và tìm ra kỹ thuật phù hợp nhất với từng tình huống. Kết hợp các kỹ thuật khác nhau cũng là một cách tuyệt vời để tăng cường sức mạnh Prompt Engineering.
• Giới thiệu bài học tiếp theo: "Bài 7: Thực hành viết Prompt cho các tình huống Content Marketing khác nhau" (chúng ta sẽ tập trung vào thực hành viết Prompt cho các ứng dụng cụ thể trong marketing).

Chúc bạn trang bị cho mình những kỹ thuật Prompt cơ bản một cách hiệu quả!