Làm thế nào để nắm vững Prompt Engineering một cách hiệu quả: Kỹ năng thực hành và hướng dẫn công cụ

Prompt Engineering (Kỹ thuật Prompt) đóng vai trò là cầu nối quan trọng giữa ý định của con người và đầu ra của mô hình trí tuệ nhân tạo, đã thu hút được sự chú ý lớn trong những năm gần đây. Tuy nhiên, các cuộc thảo luận về việc liệu nó có "chết", "lỗi thời" hay không cũng rất sôi nổi. Bài viết này nhằm mục đích sắp xếp các xu hướng phát triển hiện tại trong lĩnh vực Prompt Engineering và cung cấp hướng dẫn nhập môn thực tế, giúp độc giả nắm vững các kỹ năng cốt lõi và hiểu các công cụ liên quan, từ đó tận dụng tốt hơn các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Prompt Engineering thực sự là gì?

Nói một cách đơn giản, Prompt Engineering là một nghệ thuật, đồng thời cũng là một khoa học. Nó liên quan đến việc thiết kế các prompt đầu vào (Prompts) hiệu quả, hướng dẫn LLM tạo ra văn bản chất lượng cao, phù hợp với kết quả mong đợi. Một Prompt tốt có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của LLM, trong khi một Prompt tồi có thể dẫn đến việc mô hình xuất ra nội dung sai, không liên quan hoặc thậm chí có hại.

Có đáng để học Prompt Engineering không?

Mặc dù có những quan điểm như "AI Agents vượt trội hơn con người", "Prompt Engineering đã lỗi thời", nhưng từ các ứng dụng thực tế hiện tại, Prompt Engineering vẫn là một kỹ năng quan trọng, vì những lý do sau:

• Nâng cao chất lượng đầu ra của mô hình: Ngay cả khi khả năng của LLM ngày càng mạnh mẽ, việc thiết kế Prompt cẩn thận vẫn có thể hướng dẫn mô hình một cách hiệu quả, giúp nó hiểu rõ hơn ý định của người dùng và tạo ra kết quả chính xác và phù hợp hơn.
• Kiểm soát hành vi của mô hình: Prompt có thể được sử dụng để giới hạn phong cách, chủ đề và phạm vi đầu ra của mô hình, tránh tạo ra nội dung không phù hợp và đảm bảo đáp ứng nhu cầu của các tình huống ứng dụng cụ thể.
• Tùy chỉnh giải pháp AI: Thông qua Prompt Engineering, các nhà phát triển có thể tùy chỉnh các mô hình AI cho các nhiệm vụ và bộ dữ liệu cụ thể, đạt được các ứng dụng được cá nhân hóa và hiệu quả hơn.
• Các mô hình mới vẫn phụ thuộc vào Prompt hiệu quả: Ngay cả các mô hình tiên tiến như Claude, vẫn cần Prompt hiệu quả để phát huy khả năng của mình, đặc biệt là đối với các nhiệm vụ phức tạp, cần Prompt tốt để hướng dẫn.

Kỹ năng thực hành Prompt Engineering

Dưới đây là một số kỹ thuật Prompt Engineering thường được sử dụng, kết hợp với các ví dụ cụ thể, giúp độc giả nhanh chóng bắt đầu:

1. Hướng dẫn rõ ràng và cụ thể (Clear Instructions):

   • Điểm chính: Cốt lõi của Prompt là cung cấp các hướng dẫn rõ ràng và cụ thể, nói rõ cho mô hình kết quả đầu ra mong muốn. Tránh các mô tả mơ hồ, không rõ ràng.
   • Ví dụ:
     • Prompt kém: "Viết một bài báo về mèo."
     • Prompt tốt: "Viết một bài báo 300 chữ, giới thiệu về giống mèo, thói quen và phương pháp nuôi dưỡng, kèm theo một bức ảnh mèo dễ thương."

2. Nhập vai (Role-Playing):

   • Điểm chính: Cho phép mô hình đóng một vai trò cụ thể, có thể hướng dẫn hiệu quả việc tạo ra nội dung phù hợp với thiết lập vai trò.
   • Ví dụ: "Giả sử bạn là một cố vấn du lịch giàu kinh nghiệm, vui lòng giới thiệu cho tôi một tuyến du lịch Thái Lan phù hợp cho gia đình, ngân sách 5000 đô la Mỹ, hành trình 7 ngày."

3. Học ít mẫu (Few-shot Learning):

   • Điểm chính: Cung cấp một vài ví dụ, cho phép mô hình học các mẫu và phong cách của nhiệm vụ mục tiêu.
   • Ví dụ:

     Dịch sang tiếng Pháp:
     Tiếng Anh: Hello, world!
     Tiếng Pháp: Bonjour le monde!
     Tiếng Anh: Thank you for your help.
     Tiếng Pháp: Merci pour votre aide.
     Tiếng Anh: Good morning.
     Tiếng Pháp:
     

4. Chuỗi suy nghĩ (Chain-of-Thought, CoT):* Điểm chính: Hướng dẫn mô hình suy luận từng bước, chia nhỏ vấn đề phức tạp thành nhiều bước đơn giản, và cuối cùng đưa ra câu trả lời.

   • Ví dụ: "Tiểu Minh có 5 quả táo, cậu ấy ăn 2 quả, sau đó mua thêm 3 quả. Bây giờ cậu ấy có bao nhiêu quả táo? Hãy suy luận từng bước và đưa ra câu trả lời cuối cùng."
   • Đầu ra của mô hình: "Đầu tiên, Tiểu Minh có 5 quả táo, ăn 2 quả, còn lại 5 - 2 = 3 quả táo. Sau đó, cậu ấy mua thêm 3 quả táo, bây giờ cậu ấy có 3 + 3 = 6 quả táo. Vậy, Tiểu Minh hiện có 6 quả táo."

5. Gợi ý theo ngữ cảnh (Contextualization):

   • Điểm chính: Cung cấp đủ thông tin ngữ cảnh để giúp mô hình hiểu rõ hơn ý định của người dùng.
   • Ví dụ: "Hãy tóm tắt nội dung chính của bản tin này: [Nội dung bản tin]. Hãy sử dụng ngôn ngữ ngắn gọn để trích xuất các điểm thông tin quan trọng."

6. Sử dụng từ khóa (Keywords):

   • Điểm chính: Thêm các từ khóa quan trọng vào Prompt có thể giúp mô hình tập trung tốt hơn vào nhiệm vụ mục tiêu.
   • Ví dụ: "Tạo một bài viết khoa học phổ thông về trí tuệ nhân tạo, dành cho thanh thiếu niên, tập trung giới thiệu các khái niệm về học máy và học sâu."

7. Thêm điều kiện ràng buộc (Constraints):

   • Điểm chính: Hạn chế định dạng, độ dài, phong cách, v.v. của đầu ra của mô hình để đáp ứng các nhu cầu cụ thể.
   • Ví dụ: "Hãy dùng thể thơ haiku để mô tả cảnh sắc mùa thu."

8. Gợi ý phủ định (Negative Prompting):

   • Điểm chính: Nêu rõ cho mô hình biết nội dung hoặc hành vi không mong muốn.
   • Ví dụ: "Hãy viết một bài báo về khám phá không gian, nhưng không đề cập đến bất kỳ nội dung nào về người ngoài hành tinh."

Các công cụ hữu ích được đề xuất

Dưới đây là một số công cụ có thể giúp bạn thực hiện Prompt Engineering tốt hơn:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Đây là những LLM phổ biến nhất hiện nay, có thể được sử dụng trực tiếp để kiểm tra và lặp lại Prompt.
• PromptBench (Microsoft): Một framework đánh giá Prompt mã nguồn mở, có thể giúp bạn đánh giá hiệu quả của các phương pháp Prompt Engineering khác nhau. Nó có thể đánh giá các phương pháp như CoT, EP, Zero/Few Shot, hỗ trợ gợi ý đối kháng và đánh giá động, đồng thời hỗ trợ nhiều bộ dữ liệu và mô hình.
• Zapier, Make, Notion: Các công cụ này có thể được sử dụng để tự động hóa quy trình làm việc Prompt Engineering, chẳng hạn như tự động tạo Prompt, kiểm tra Prompt, phân tích kết quả, v.v.
• NirDiamantAI GitHub repo: Một thư viện tài nguyên hướng dẫn Prompt Engineering miễn phí, bao gồm nhiều chủ đề từ đơn giản đến nâng cao.

Tương lai của Prompt Engineering

Mặc dù quan điểm "AI Agents vượt trội hơn con người", "Prompt Engineering đã lỗi thời" xuất hiện, nhưng Prompt Engineering vẫn đang tiếp tục phát triển. Các hướng phát triển trong tương lai có thể bao gồm:

• Tự động tạo Prompt: Sử dụng công nghệ AI để tự động tạo ra các Prompt hiệu quả hơn, giảm sự can thiệp thủ công.
• Công cụ tối ưu hóa Prompt: Phát triển các công cụ tối ưu hóa Prompt mạnh mẽ hơn, giúp các nhà phát triển nhanh chóng tìm thấy Prompt tốt nhất.
• Kết hợp với AI Agents: Kết hợp Prompt Engineering với AI Agents để xây dựng các ứng dụng thông minh hơn.
• Sự trỗi dậy của Context Engineering: Tập trung vào khả năng hiểu ngữ cảnh của mô hình, nâng cao hiệu suất của mô hình thông qua Context Engineering.

Tóm tắtPrompt Engineering 是一项持续学习和实践的技能。通过掌握本文介绍的技巧和工具，并不断探索和实践，你将能够更好地利用 LLM，构建更加智能化的应用。 即使AI的能力在不断增强，掌握 Prompt Engineering 的基本原则仍然非常重要， 它能让你更好地与AI沟通，获得更满意的结果。而评估Prompt的效果，能够帮助你优化 Prompt 的质量，实现更高效的应用。