CÁCH VIẾT PROMPT GEMINI CHUẨN ĐỂ NHẬN CÂU TRẢ LỜI CHÍNH XÁC

Viết prompt Gemini chính xác là chìa khóa để tối ưu hóa kết quả từ mô hình AI. Với những yêu cầu ngày càng phức tạp và đa dạng, việc hiểu và áp dụng các kỹ thuật viết prompt hiệu quả sẽ giúp doanh nghiệp khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ. Việc nắm vững cách viết prompt Gemini là một trong những bước quan trọng trong sự phát triển của doanh nghiệp. Cùng AI First tìm hiểu các kỹ thuật viết prompt phù hợp, từ đó nâng cao hiệu quả công việc và chất lượng đầu ra từ mô hình AI.

1. Vì sao cần học cách viết prompt Gemini?

Khi sử dụng Gemini AI Chatbot trong công việc, việc viết prompt Gemini chuẩn xác là yếu tố quyết định giúp AI hiểu đúng yêu cầu và đưa ra kết quả chính xác, nhanh chóng. Cũng giống như việc tạo prompt AI cho ChatGPT, khi biết cách tạo đúng prompt cho Gemini không chỉ giúp tiết kiệm thời gian và chi phí, việc biết cách viết prompt còn mang lại nhiều lợi ích khác nhau cho cả doanh nghiệp và cá nhân. Dưới đây là lý do vì sao học cách viết prompt Gemini là một kỹ năng quan trọng trong kỷ nguyên số.

• Nâng cao chất lượng kết quả: Một trong những lý do chính để học cách viết prompt Gemini là để đảm bảo kết quả đầu ra chính xác và chất lượng. Khi viết prompt rõ ràng, cụ thể và đầy đủ, Gemini sẽ hiểu đúng ý định và phản hồi đúng trọng tâm, mang lại giá trị cao cho công việc.
• Tiết kiệm thời gian làm việc: Việc viết prompt chính xác giúp doanh nghiệp không mất thời gian thử đi thử lại. AI có thể đưa ra câu trả lời nhanh chóng, giúp giảm thời gian xử lý công việc so với cách làm truyền thống. Khi ứng dụng đúng kỹ thuật viết prompt sẽ nhận được thông tin và kết quả cần thiết ngay lập tức.
• Ứng dụng linh hoạt trong công việc: Prompt không chỉ hữu ích trong các lĩnh vực cố định mà còn có thể ứng dụng linh hoạt trong nhiều ngành nghề khác nhau. Các doanh nghiệp có thể tận dụng AI để tối ưu quy trình làm việc, giảm bớt sự can thiệp của con người vào các công việc thủ công và tạo ra những giải pháp thông minh cho việc quản lý, phân tích dữ liệu và thậm chí hỗ trợ khách hàng.
• Phát triển kỹ năng số cho nhân sự: ​​Việc học cách viết prompt chính xác không chỉ là việc sử dụng AI một cách hiệu quả, mà còn là cách phát triển kỹ năng số cho nhân viên. Khi các nhân viên trong doanh nghiệp biết cách sử dụng AI một cách tối ưu, họ sẽ nâng cao năng suất làm việc và cải thiện quy trình công việc, giúp doanh nghiệp bắt kịp xu hướng công nghệ hiện đại.
• Tối ưu quy trình làm việc cho doanh nghiệp: Doanh nghiệp có thể tận dụng việc viết prompt chính xác để tối ưu hóa quy trình làm việc, giảm thiểu sai sót và đảm bảo chất lượng đầu ra. Đặc biệt, AI có thể giúp các doanh nghiệp phân tích dữ liệu, tạo báo cáo tự động, hỗ trợ khách hàng và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà không cần quá nhiều sự can thiệp của con người.

2. 5 Nguyên tắc viết vàng khi viết prompt cho Gemini

Để Gemini mang lại kết quả sát với mong muốn, người dùng cần nắm được những nguyên tắc cơ bản trong việc viết prompt. Một prompt tốt không chỉ là câu hỏi, mà là một “kịch bản giao tiếp” giúp AI hiểu đúng vai trò, ngữ cảnh và định dạng đầu ra. Dưới đây là 5 nguyên tắc vàng.

1 - Rõ ràng, cụ thể

Khi viết prompt cho Gemini AI, yếu tố đầu tiên cần chú trọng là sự rõ ràng và cụ thể. Một yêu cầu mơ hồ hoặc không đầy đủ thông tin có thể khiến AI không thể hiểu đúng ý định của doanh nghiệp, dẫn đến những kết quả không mong muốn. Càng rõ ràng và chi tiết bao nhiêu, AI sẽ càng hiểu đúng yêu cầu và đưa ra câu trả lời phù hợp. Việc này giúp tiết kiệm thời gian và tăng hiệu quả công việc.

Ví dụ:

• Không rõ ràng, mơ hồ: "Hãy cho tôi biết về SEO."
• Cụ thể và rõ ràng: "Hãy giải thích về các yếu tố quan trọng trong SEO on-page, bao gồm cách tối ưu hóa tiêu đề, mô tả meta, sử dụng từ khóa, và cấu trúc URL cho website thương mại điện tử."

2 - Ngữ cảnh đầy đủ

Một trong những yếu tố quan trọng khi viết prompt là cung cấp ngữ cảnh đầy đủ. Nếu thiếu ngữ cảnh, AI có thể không hiểu rõ mục đích hoặc yêu cầu của doanh nghiệp, dẫn đến những câu trả lời không liên quan hoặc thiếu thông tin cần thiết. Việc đưa ra ngữ cảnh chi tiết sẽ giúp AI hiểu đúng tình huống và phản hồi theo cách phù hợp nhất.

Ví dụ:

• Thiếu ngữ cảnh: "Viết một bài blog về SEO."
• Có ngữ cảnh đầy đủ: "Viết một bài blog dài 800 từ về chiến lược SEO dành cho các website thương mại điện tử, bao gồm các yếu tố SEO on-page, SEO off-page và cách tối ưu hóa cho công cụ tìm kiếm Google. Đối tượng người đọc là các chủ doanh nghiệp nhỏ muốn tối ưu hóa website của họ."

3 - Chỉ dẫn hành động

Bên cạnh việc đưa ra yêu cầu rõ ràng, doanh nghiệp cần chỉ dẫn cho AI về hành động cụ thể mà doanh nghiệp mong muốn. Điều này giúp tránh tình trạng AI đưa ra câu trả lời không đúng yêu cầu hoặc đi chệch hướng. Hướng dẫn hành động có thể bao gồm việc yêu cầu AI trả lời theo một định dạng cụ thể, hoặc yêu cầu AI phân tích, giải thích, hay tóm tắt thông tin.

Ví dụ:

• Không có chỉ dẫn hành động: "Tạo một báo cáo về xu hướng SEO."
• Có chỉ dẫn hành động: "Tạo một báo cáo dài 500 từ về xu hướng SEO trong năm 2025, chỉ tập trung vào SEO tìm kiếm bằng giọng nói và sự thay đổi trong thuật toán của Google. Báo cáo cần có các điểm nổi bật, sự thay đổi quan trọng và dự đoán trong tương lai."

Chỉ dẫn hành động rõ ràng như trong ví dụ trên giúp AI biết chính xác về yêu cầu của doanh nghiệp, từ đó có thể tập trung vào các điểm cần thiết mà doanh nghiệp muốn tìm hiểu.

4 - Giới hạn và ràng buộc

Việc thiết lập các giới hạn và ràng buộc trong prompt giúp AI hiểu rõ phạm vi yêu cầu và tránh lãng phí tài nguyên vào các phần không cần thiết. Giới hạn này có thể là số từ, phạm vi thông tin hoặc các yêu cầu khác như không được đề cập đến một yếu tố cụ thể nào đó. Việc này rất quan trọng trong các trường hợp doanh nghiệp cần thông tin ngắn gọn, chi tiết hoặc muốn tập trung vào một khía cạnh cụ thể.

Ví dụ:

• Không có giới hạn: "Viết về chiến lược marketing."
• Có giới hạn: "Viết một đoạn văn ngắn (khoảng 150 từ) về chiến lược marketing dành cho startup trong ngành công nghệ, chỉ bao gồm các phương pháp chi phí thấp, không đề cập đến quảng cáo truyền thống."

5 - Ví dụ minh họa

Cung cấp một ví dụ minh họa giúp AI hiểu rõ hơn về định dạng hoặc yêu cầu của doanh nghiệp, từ đó tạo ra kết quả sát với mong muốn. Ví dụ cụ thể sẽ giúp AI tránh được sai sót và hiểu rõ hơn về loại nội dung doanh nghiệp đang yêu cầu. Đây là một phương pháp rất hiệu quả khi doanh nghiệp cần có kết quả theo một định dạng cụ thể hoặc phong cách nhất định.

Ví dụ:

• Không có ví dụ: "Viết một mô tả sản phẩm."
• Có ví dụ minh họa: "Viết mô tả sản phẩm như sau: 'Áo khoác nam mùa đông, chất liệu nỉ dày, màu đen, thiết kế thời trang, phù hợp với mùa lạnh. Chất liệu giữ ấm, thoải mái khi mặc, với giá cả phải chăng. Sản phẩm thích hợp cho những ai yêu thích phong cách năng động, thoải mái.'"

Cung cấp ví dụ minh họa như trong trường hợp này giúp AI dễ dàng hình dung được cấu trúc và phong cách viết mà doanh nghiệp yêu cầu.

3. Cấu trúc cơ bản của một prompt Gemini

Trong quy trình tối ưu hóa prompt cho mô hình AI như Gemini, việc hiểu rõ về cấu trúc cơ bản của một prompt sẽ giúp tối ưu hóa kết quả đầu ra. Cấu trúc này gồm có bốn phần quan trọng: Persona, Task, Context và Format. Mỗi phần đóng một vai trò không thể thiếu để đảm bảo rằng mô hình có thể xử lý và cung cấp câu trả lời phù hợp với yêu cầu của người dùng. Dưới đây là chi tiết về từng phần trong cấu trúc cơ bản của một prompt Gemini.

3.1. Persona (Cá nhân hoá)

Persona là phần thể hiện thông tin về "nhân vật" hoặc người dùng mà mô hình sẽ đóng vai trong quá trình tương tác. Đây là bước quan trọng giúp mô hình hiểu được cách thức giao tiếp và phong cách mà nó cần sử dụng khi trả lời yêu cầu. Cá nhân hóa giúp tạo ra một môi trường giao tiếp tự nhiên và gần gũi hơn, đồng thời làm cho thông tin đầu ra chính xác và phù hợp hơn với mục đích của người yêu cầu.

• Xác định đối tượng: Phần Persona xác định rõ người yêu cầu là ai, từ đó điều chỉnh cách thức phản hồi.
• Phong cách giao tiếp: Mô hình có thể được yêu cầu sử dụng phong cách ngôn ngữ phù hợp, như lịch sự, thân mật hay chuyên nghiệp.
• Nhận diện các đặc điểm cá nhân: Ví dụ, doanh nghiệp có thể yêu cầu mô hình nói như một chuyên gia trong lĩnh vực cụ thể hoặc như một người bạn thân thiết.
• Vai trò mô phỏng: Mô hình có thể giả lập vai trò như một nhà tư vấn, giáo viên, hoặc bất kỳ vai trò nào phù hợp với yêu cầu của người dùng.

3.2. Task (Nhiệm vụ)

Phần Task trong prompt chỉ rõ nhiệm vụ mà mô hình AI cần thực hiện. Nó là yếu tố cốt lõi giúp mô hình hiểu được mục tiêu của câu hỏi và từ đó đưa ra giải pháp hợp lý. Khi mô hình nhận diện rõ ràng được nhiệm vụ, kết quả đầu ra sẽ đáp ứng chính xác các yêu cầu người dùng.

• Mô tả rõ ràng nhiệm vụ: Phần này cần miêu tả nhiệm vụ một cách chi tiết, ví dụ như giải đáp thắc mắc, cung cấp thông tin, hoặc thực hiện một tác vụ cụ thể.
• Phân loại nhiệm vụ: Có thể phân loại nhiệm vụ theo các loại như nghiên cứu, giải thích, sáng tạo hoặc phân tích.
• Cấp độ yêu cầu: Mô hình cần hiểu được yêu cầu về mức độ chi tiết hoặc độ khó của nhiệm vụ để đưa ra đáp án phù hợp.
• Kết quả mong muốn: Cung cấp thông tin về kết quả cụ thể mà người dùng kỳ vọng nhận được từ mô hình.

3.3. Context (Ngữ cảnh)

Ngữ cảnh giúp mô hình hiểu được tình huống hoặc bối cảnh mà nhiệm vụ đang diễn ra. Việc cung cấp ngữ cảnh sẽ giúp mô hình tránh được sự thiếu chính xác và đáp ứng tốt hơn với các tình huống thực tế mà người dùng đang đối mặt. Ngữ cảnh có thể bao gồm thông tin trước đó hoặc chi tiết về môi trường mà người dùng đang làm việc.

• Thông tin bổ sung: Cung cấp các chi tiết liên quan đến yêu cầu, chẳng hạn như lịch sử giao tiếp hoặc bối cảnh hiện tại.
• Điều kiện đặc biệt: Ngữ cảnh có thể bao gồm những yếu tố đặc biệt như hạn chế thời gian, yêu cầu về độ dài của câu trả lời hoặc các tiêu chuẩn khác.
• Môi trường tác động: Xác định rõ ràng môi trường mà nhiệm vụ diễn ra, ví dụ như ngành nghề, địa lý, hoặc đối tượng người dùng.
• Định hướng tình huống: Nếu yêu cầu có sự thay đổi theo từng tình huống, ngữ cảnh giúp mô hình điều chỉnh cách tiếp cận cho phù hợp.

3.4. Format (Định dạng)

Format của một prompt xác định cách thức mà kết quả đầu ra sẽ được trình bày. Định dạng này rất quan trọng để đảm bảo rằng thông tin trả về có thể dễ dàng hiểu và sử dụng. Nó có thể bao gồm việc yêu cầu mô hình sử dụng danh sách, đoạn văn, bảng biểu, hoặc bất kỳ định dạng nào giúp tối ưu hóa việc trình bày thông tin.

• Yêu cầu về cách trình bày: Cung cấp hướng dẫn về cách thức mô hình trình bày câu trả lời, ví dụ như dưới dạng đoạn văn, bảng, hoặc danh sách.
• Sử dụng bullet points: Đôi khi, người dùng yêu cầu mô hình trả lời dưới dạng danh sách có dấu đầu dòng để dễ dàng nắm bắt thông tin.
• Cấu trúc câu trả lời: Xác định rõ ràng yêu cầu về cấu trúc câu trả lời, chẳng hạn như phần mở đầu, thân bài và kết luận.
• Tiêu chuẩn về hình thức: Các yêu cầu về cách viết, như số từ tối đa, độ dài câu trả lời, hoặc việc sử dụng ngôn ngữ đơn giản hay phức tạp.

4. Các công thức viết prompt Gemini phổ biến

Khi làm việc với mô hình AI như Gemini, việc lựa chọn công thức viết prompt phù hợp sẽ giúp tối ưu hóa kết quả đầu ra và đảm bảo rằng mô hình có thể xử lý và phản hồi đúng theo yêu cầu. Có nhiều công thức khác nhau mà người dùng có thể sử dụng, mỗi công thức sẽ phục vụ một mục đích khác nhau. Dưới đây là các công thức viết prompt Gemini phổ biến và cách triển khai chúng.

4.1. Công thức P–T–C–F (Persona – Task – Context – Format)

Công thức P–T–C–F giúp xây dựng một prompt hoàn chỉnh bằng cách kết hợp đầy đủ bốn yếu tố chính: Persona, Task, Context và Format. Công thức này thường được sử dụng để mô hình hiểu rõ yêu cầu và phản hồi một cách chính xác, phù hợp với tình huống và yêu cầu cụ thể. Đây là một trong những công thức cơ bản và hiệu quả trong việc tạo ra prompt chuẩn.

• Persona (Cá nhân hoá): Xác định rõ người yêu cầu, cách thức giao tiếp và phong cách mà mô hình cần sử dụng.
• Task (Nhiệm vụ): Mô tả chi tiết nhiệm vụ mà mô hình cần thực hiện, có thể là giải đáp, sáng tạo, phân tích hoặc tổng hợp thông tin.
• Context (Ngữ cảnh): Cung cấp các thông tin bổ sung để mô hình hiểu rõ hơn về tình huống, môi trường, hoặc bối cảnh yêu cầu.
• Format (Định dạng): Xác định rõ yêu cầu về cách thức trình bày câu trả lời, có thể là đoạn văn, danh sách, bảng biểu hay các định dạng khác.

Ví dụ cụ thể:

• Persona: "Giả sử bạn là một chuyên gia tài chính."
• Task: "Cung cấp các bước chi tiết để phân tích báo cáo tài chính của một công ty."
• Context: "Chúng ta đang phân tích báo cáo tài chính của công ty XYZ trong quý 1 năm nay."
• Format: "Trình bày dưới dạng danh sách các bước cần thực hiện."

4.2. Công thức Step by Step (Hướng dẫn từng bước)

Công thức "Step by Step" yêu cầu mô hình cung cấp một hướng dẫn chi tiết, từng bước một để người dùng dễ dàng theo dõi và thực hiện. Công thức này rất hữu ích khi người dùng cần giải thích một quy trình hoặc hướng dẫn thực hiện một tác vụ phức tạp. Cách tiếp cận từng bước giúp đảm bảo rằng mỗi bước được thực hiện một cách có hệ thống và dễ hiểu.

• Bắt đầu bằng bước đơn giản nhất: Mô hình cần phân tích và bắt đầu từ bước cơ bản nhất của quy trình, sau đó đi đến các bước phức tạp hơn.
• Chi tiết hóa từng bước: Mỗi bước phải được giải thích một cách chi tiết và dễ hiểu, đảm bảo người dùng không bỏ sót bất kỳ phần quan trọng nào.
• Đảm bảo tính logic và tuần tự: Các bước cần được sắp xếp một cách hợp lý, có tính liên kết chặt chẽ để người dùng dễ dàng theo dõi và thực hiện.
• Đưa ra ví dụ minh họa nếu cần thiết: Nếu một bước nào đó quá phức tạp, mô hình có thể bổ sung ví dụ cụ thể để minh họa cách thực hiện.

Ví dụ cụ thể:

• Bước 1: Xác định mục tiêu đầu tư của doanh nghiệp (ngắn hạn hoặc dài hạn).
• Bước 2: Thu thập thông tin về các cổ phiếu tiềm năng, bao gồm các chỉ số tài chính và xu hướng ngành.
• Bước 3: Phân tích các yếu tố tác động đến giá trị cổ phiếu, bao gồm thị trường vĩ mô và tình hình công ty.

4.3. Công thức Role + Goal (Đóng vai & Mục tiêu)

Công thức "Role + Goal" giúp mô hình đóng vai một nhân vật cụ thể và thực hiện nhiệm vụ theo mục tiêu đã được xác định trước. Điều này giúp mô hình tập trung vào việc giải quyết vấn đề từ một góc độ cụ thể, đáp ứng yêu cầu của người dùng một cách chính xác hơn.

• Đóng vai: Mô hình sẽ giả lập vai trò của một chuyên gia, nhà tư vấn, hoặc bất kỳ vai trò nào cần thiết cho nhiệm vụ. Việc đóng vai giúp mô hình hiểu rõ hơn về ngữ cảnh và nhu cầu của người dùng.
• Xác định mục tiêu rõ ràng: Mô hình cần hiểu rõ mục tiêu cuối cùng của nhiệm vụ để có thể đưa ra giải pháp phù hợp.
• Tập trung vào nhiệm vụ chính: Công thức này giúp mô hình không bị lệch hướng, chỉ tập trung vào việc đạt được mục tiêu theo vai trò được giao.
• Lựa chọn ngữ cảnh và phong cách phù hợp: Phong cách và cách thức trả lời sẽ thay đổi tùy theo vai trò mà mô hình đảm nhận, từ đó tạo ra sự phù hợp cao trong câu trả lời.

Ví dụ cụ thể:

• Role: "Bạn là một chuyên gia phân tích chứng khoán."
• Goal: "Dự báo xu hướng giá cổ phiếu của công ty ABC trong ba tháng tới dựa trên các chỉ số tài chính và thị trường."

4.4. Công thức Few-shot Prompt (Đưa ví dụ mẫu)

Công thức "Few-shot Prompt" yêu cầu người dùng cung cấp một số ví dụ mẫu để mô hình học từ đó và tạo ra kết quả phù hợp. Đây là công thức đặc biệt hữu ích khi người dùng muốn mô hình hiểu rõ cách thức trả lời hoặc phong cách yêu cầu. Việc cung cấp ví dụ giúp mô hình dễ dàng điều chỉnh đầu ra sao cho phù hợp nhất với kỳ vọng.

• Cung cấp ví dụ rõ ràng: Các ví dụ cần phải rõ ràng và chính xác, cho mô hình thấy cách thức giải quyết vấn đề.
• Giới hạn số lượng ví dụ: Chỉ cần cung cấp một số ít ví dụ (3-5 ví dụ) để mô hình có thể học và áp dụng vào nhiệm vụ mà không bị rối loạn thông tin.
• Đảm bảo tính đại diện: Các ví dụ cần phải đại diện cho toàn bộ phạm vi yêu cầu để mô hình có thể bao quát được tất cả tình huống có thể xảy ra.
• Chỉnh sửa ví dụ nếu cần: Nếu kết quả chưa chính xác, có thể điều chỉnh ví dụ để mô hình cải thiện việc đưa ra câu trả lời.

Ví dụ cụ thể:

• Ví dụ 1: Nếu giá cổ phiếu của công ty XYZ tăng mạnh trong quý 1, hãy giải thích lý do và tác động đến thị trường.
• Ví dụ 2: Nếu công ty ABC công bố một báo cáo tài chính không tốt, hãy đưa ra phân tích về ảnh hưởng của báo cáo này đến giá cổ phiếu.

4.5. Công thức Self-check (Yêu cầu tự kiểm tra)

Công thức "Self-check" yêu cầu mô hình tự kiểm tra kết quả trước khi trả lời để đảm bảo rằng nó không bỏ sót bất kỳ yếu tố quan trọng nào và câu trả lời phù hợp với yêu cầu. Công thức này rất hữu ích khi muốn đảm bảo chất lượng và độ chính xác của câu trả lời.

• Yêu cầu mô hình tự kiểm tra: Trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng, mô hình phải xác nhận rằng tất cả các yếu tố trong yêu cầu đã được xử lý đầy đủ.
• Kiểm tra sự hợp lý của câu trả lời: Mô hình cần kiểm tra xem câu trả lời có hợp lý và không mâu thuẫn với các thông tin đã được cung cấp.
• Điều chỉnh khi cần thiết: Nếu phát hiện ra lỗi hoặc thiếu sót trong câu trả lời, mô hình cần tự động điều chỉnh trước khi cung cấp kết quả cuối cùng.
• Đảm bảo tính chính xác: Mô hình cần đảm bảo rằng câu trả lời không chỉ đầy đủ mà còn phải chính xác, không gây hiểu lầm cho người yêu cầu.

Ví dụ cụ thể:

"Trước khi đưa ra câu trả lời, hãy kiểm tra xem bạn đã sử dụng đủ các chỉ số tài chính quan trọng (lợi nhuận, doanh thu, tỷ lệ P/E) và đảm bảo rằng phân tích là hợp lý với tình hình thị trường hiện tại."

5. Kỹ thuật nâng cao khi viết prompt Gemini 

Khi viết prompt cho mô hình AI như Gemini, việc áp dụng các kỹ thuật nâng cao có thể giúp tối ưu hóa kết quả đầu ra, mang lại sự chính xác và đáp ứng đúng yêu cầu của người dùng. Các kỹ thuật này giúp mô hình hiểu rõ hơn về yêu cầu, từ đó trả lời một cách chi tiết, đúng đắn và phù hợp hơn. Dưới đây là các kỹ thuật nâng cao có thể áp dụng khi viết prompt Gemini. 

• Viết prompt càng cụ thể càng tốt: Để mô hình AI như Gemini đưa ra câu trả lời chính xác và chi tiết, prompt cần được viết càng cụ thể càng tốt. Việc cung cấp thông tin chi tiết giúp mô hình dễ dàng hiểu và xử lý yêu cầu, tránh những câu trả lời mơ hồ hoặc không liên quan. Càng có nhiều thông tin cụ thể, mô hình càng có thể đưa ra giải pháp phù hợp với ngữ cảnh và mục tiêu của doanh nghiệp.
• Chia nhỏ yêu cầu thành từng bước: Khi yêu cầu mô hình thực hiện một tác vụ phức tạp, việc chia nhỏ yêu cầu thành từng bước là một chiến lược rất hữu ích. Điều này giúp mô hình tập trung vào từng phần của nhiệm vụ và xử lý các yếu tố một cách có hệ thống. Phương pháp này giúp giảm thiểu khả năng sai sót và tạo ra kết quả chính xác hơn.
• Sử dụng định dạng rõ ràng: Một định dạng rõ ràng là yếu tố quan trọng giúp mô hình dễ dàng hiểu và trả lời đúng theo yêu cầu. Việc chỉ ra cách thức trình bày câu trả lời, chẳng hạn như yêu cầu mô hình viết dưới dạng danh sách, bảng hoặc đoạn văn, sẽ giúp kết quả dễ đọc và dễ hiểu hơn.
• Thêm ngữ cảnh và ví dụ minh họa: Ngữ cảnh và ví dụ minh họa sẽ giúp mô hình hiểu rõ hơn về yêu cầu và tình huống thực tế mà doanh nghiệp đang muốn giải quyết. Cung cấp ngữ cảnh rõ ràng giúp mô hình không chỉ dựa vào thông tin có sẵn mà còn hiểu được các yếu tố bên ngoài có ảnh hưởng đến câu trả lời.
• Đặt vai trò rõ ràng: Khi yêu cầu mô hình đóng vai trò cụ thể (ví dụ: chuyên gia, nhà tư vấn, học giả), việc chỉ rõ vai trò sẽ giúp mô hình hiểu được phong cách và cách thức trả lời phù hợp với tình huống. Đặt vai trò rõ ràng không chỉ giúp cải thiện tính chính xác của câu trả lời mà còn mang lại sự tự nhiên trong giao tiếp.

6. Sai lầm thường gặp khi viết prompt Gemini 

Việc viết prompt cho mô hình AI như Gemini có thể gặp phải một số sai lầm phổ biến, khiến kết quả đầu ra không chính xác hoặc không đáp ứng đúng yêu cầu. Những sai lầm này thường xảy ra do thiếu sự rõ ràng trong cách thức yêu cầu, thiếu ngữ cảnh hoặc không kiểm tra và tinh chỉnh prompt sau khi tạo.

• Viết prompt quá chung chung: Một trong những sai lầm lớn khi viết prompt là quá chung chung, khiến mô hình không thể hiểu rõ yêu cầu hoặc cung cấp câu trả lời không chính xác. Prompt mơ hồ sẽ làm cho mô hình trả lời một cách rộng hoặc thiếu điểm nhấn, dẫn đến kết quả không đạt yêu cầu.
• Không cung cấp ngữ cảnh đầy đủ: Thiếu ngữ cảnh là một sai lầm lớn khi viết prompt cho mô hình AI. Khi không có ngữ cảnh đầy đủ, mô hình có thể đưa ra câu trả lời sai hoặc thiếu chính xác vì không hiểu được hoàn cảnh hay tình huống yêu cầu.
• Prompt quá dài dòng và phức tạp: Một số người viết prompt có xu hướng sử dụng quá nhiều thông tin hoặc diễn đạt quá dài dòng, khiến mô hình khó hiểu và có thể dẫn đến kết quả không như mong đợi. Prompt quá phức tạp cũng khiến mô hình có thể bỏ sót hoặc hiểu sai các phần quan trọng.
• Không kiểm tra và tinh chỉnh prompt: Sai lầm tiếp theo là không kiểm tra và tinh chỉnh prompt sau khi viết. Mặc dù một prompt có thể đã rõ ràng khi viết, nhưng không kiểm tra lại có thể dẫn đến việc thiếu sót hoặc các lỗi tiềm ẩn trong yêu cầu, gây ra kết quả không chính xác.
• Không thử nghiệm nhiều lần để tối ưu: Một sai lầm khác là không thử nghiệm và tối ưu hóa prompt nhiều lần. Việc thử nghiệm với các dạng khác nhau của prompt sẽ giúp tìm ra cách thức hiệu quả nhất để mô hình trả lời chính xác và phù hợp với yêu cầu của doanh nghiệp.

7. Tips nâng cao để tối ưu prompt

Để tối ưu hóa việc sử dụng mô hình AI như Gemini, các kỹ thuật nâng cao trong việc viết prompt sẽ giúp doanh nghiệp nhận được kết quả chính xác và hiệu quả hơn. Các kỹ thuật này không chỉ giúp mô hình hiểu rõ hơn về yêu cầu mà còn tối ưu hóa quá trình giao tiếp giữa người dùng và AI. 

7.1. Kỹ thuật Role Play: cho AI đóng vai chuyên gia

Kỹ thuật Role Play là một trong những cách hiệu quả để yêu cầu mô hình AI đóng vai một chuyên gia trong lĩnh vực cụ thể. Điều này giúp mô hình hiểu rõ hơn về yêu cầu của doanh nghiệp và cung cấp câu trả lời theo phong cách và chuyên môn cần thiết. Khi mô hình đóng vai chuyên gia, các câu trả lời trở nên chính xác hơn và phù hợp hơn với mục tiêu của doanh nghiệp.

• Xác định rõ vai trò mô hình cần đóng: Hãy yêu cầu mô hình đóng vai một chuyên gia trong lĩnh vực cụ thể như marketing, tài chính, hoặc công nghệ.
• Cung cấp ngữ cảnh liên quan: Để mô hình hiểu rõ vai trò và đưa ra các giải pháp phù hợp, hãy cung cấp đầy đủ ngữ cảnh và các chi tiết liên quan đến ngành nghề hoặc vấn đề đang cần giải quyết.
• Phát triển khả năng giải quyết vấn đề: Khi mô hình đóng vai chuyên gia, doanh nghiệp sẽ nhận được các câu trả lời sâu sắc và có chiều sâu hơn, đồng thời xây dựng được lòng tin với khách hàng.

7.2. Kỹ thuật Step by Step: yêu cầu AI suy luận từng bước

Kỹ thuật Step by Step yêu cầu mô hình suy luận và phân tích vấn đề theo từng bước một cách chi tiết. Đây là một phương pháp hữu ích khi yêu cầu mô hình giải quyết các vấn đề phức tạp hoặc đưa ra hướng dẫn chi tiết. Việc yêu cầu AI suy luận từng bước giúp đảm bảo tính chính xác và dễ hiểu trong quá trình giải quyết nhiệm vụ.

• Yêu cầu mô hình giải quyết vấn đề theo trình tự: Để có kết quả tối ưu, hãy yêu cầu mô hình chia nhỏ vấn đề thành các bước cụ thể và xử lý từng bước một.
• Cung cấp hướng dẫn chi tiết cho từng bước: Mô hình sẽ hoạt động hiệu quả hơn nếu doanh nghiệp chỉ rõ các yếu tố cần xem xét và các tiêu chí cụ thể cho mỗi bước.
• Đảm bảo kết quả đầu ra có cấu trúc rõ ràng: Các câu trả lời được trình bày theo từng bước sẽ dễ dàng theo dõi và giúp người dùng hiểu rõ quy trình thực hiện.

7.3. Kỹ thuật Chain Prompting: chia nhỏ yêu cầu, lặp lại và tối ưu dần

Kỹ thuật Chain Prompting là phương pháp chia nhỏ yêu cầu thành các phần nhỏ hơn và thực hiện chúng theo một chuỗi liên tục. Sau mỗi lần trả lời, mô hình sẽ cải thiện kết quả theo từng bước, từ đó tối ưu hóa kết quả cuối cùng. Phương pháp này rất hữu ích khi cần giải quyết các vấn đề phức tạp mà không thể giải quyết ngay lập tức.

• Chia nhỏ yêu cầu thành các phần nhỏ: Doanh nghiệp cần chia vấn đề lớn thành các phần nhỏ, từ đó yêu cầu mô hình xử lý từng phần một cách tuần tự.
• Lặp lại và tối ưu từng phần: Sau khi mô hình hoàn thành một phần, tiếp tục cải thiện và tối ưu câu trả lời bằng cách lặp lại các bước hoặc yêu cầu mô hình làm rõ hơn.
• Xây dựng chuỗi yêu cầu liên tục: Quá trình lặp lại và cải thiện giúp mô hình dần dần đi đến kết quả chính xác và đầy đủ nhất.

7.4. Kỹ thuật Meta Prompting: yêu cầu AI gợi ý cách viết prompt tốt hơn

Kỹ thuật Meta Prompting là phương pháp yêu cầu mô hình tự gợi ý các cách thức viết prompt hiệu quả hơn. Đây là một kỹ thuật đặc biệt hữu ích khi doanh nghiệp muốn tối ưu hóa quá trình giao tiếp với mô hình AI, giúp AI hiểu rõ hơn về cách thức yêu cầu và cách cải thiện các câu hỏi trong tương lai.

• Yêu cầu mô hình đánh giá và cải thiện prompt: Sau mỗi lần tạo prompt, yêu cầu mô hình đề xuất cách viết prompt sao cho hiệu quả hơn, cải thiện các yếu tố như độ cụ thể và độ rõ ràng.
• Tạo ra các quy trình liên tục: Hãy để mô hình tự học từ các sai sót và đề xuất các cách thức tối ưu hóa prompt để đạt được kết quả chính xác nhất.
• Khám phá các phương pháp viết prompt mới: Sử dụng Meta Prompting sẽ giúp doanh nghiệp không chỉ cải thiện việc viết prompt mà còn phát triển các phương pháp sáng tạo trong giao tiếp với mô hình AI.

Việc hiểu rõ cách viết prompt Gemini sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quá trình tương tác với mô hình AI, từ đó đạt được kết quả chính xác và hiệu quả hơn. Qua bài viết trên, AI First mong rằng sẽ giúp các doanh nghiệp đặc biệt là SME dễ dàng nắm bắt các kỹ thuật nâng cao trong việc viết prompt chi tiết đến việc sử dụng các phương pháp viết prompt hiệu quả.