Prompt Engineering là gì? Tất tần tật về nghệ thuật ra lệnh cho AI

Với sự bùng nổ của công nghệ AI, việc đặt câu lệnh sao cho AI hiểu đúng ý đã trở thành một kỹ năng thiết yếu. Kỹ năng đó chính là Prompt Engineering - nghệ thuật giao tiếp để khai phá toàn bộ tiềm năng của trí tuệ nhân tạo ngay trên laptop và điện thoại của bạn. Cùng tìm hiểu Prompt Engineering là gì qua bài viết sau.

1 Prompt Engineering là gì?

Prompt Engineering là kỹ thuật thiết kế những câu lệnh tối ưu để giao tiếp với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Chat GPT, Gemini, Claude, Perplexity,...

Bạn có thể hình dung AI giống như một trợ lý ảo biết rất nhiều thứ, nhưng bạn cần phải ra lệnh thật rõ ràng, chi tiết và đúng cách thì mới nhận được kết quả như ý. Prompt Engineering chính là kỹ năng đặt câu lệnh đó.

• Prompt: Là đoạn văn bản, câu hỏi, hoặc chỉ dẫn bạn nhập vào để yêu cầu AI thực hiện một nhiệm vụ.
• Engineering (Kỹ thuật): Ám chỉ việc bạn không chỉ ra lệnh một cách ngẫu hứng mà còn phải thử nghiệm, tinh chỉnh và tối ưu hóa câu lệnh đó để đạt được hiệu quả cao nhất.

Có thể thấy, câu lệnh thứ hai cung cấp đầy đủ ngữ cảnh (chuyên gia công nghệ), đối tượng hướng đến (sinh viên thiết kế), yêu cầu cụ thể (chủ đề về laptop gaming RTX 40-series, viết trong 150 từ) và phong cách (gần gũi, dễ hiểu). Nhờ đó, kết quả AI trả về sẽ chính xác, phù hợp và hữu ích hơn nhiều.

Prompt Engineering là nghệ thuật giao tiếp với AI thông qua việc đặt câu lệnh tối ưu

2 Phương pháp và kỹ thuật trong Prompt Engineering

Zero-shot prompting - Ra lệnh trực tiếp

Đây là cách bạn yêu cầu AI thực hiện một nhiệm vụ mà không cung cấp bất kỳ ví dụ mẫu nào. Tất cả những gì bạn phải làm là ra lệnh trực tiếp, AI sẽ dựa vào kiến thức khổng lồ đã được huấn luyện sẵn của nó để tự hiểu và thực hiện yêu cầu.

Kỹ thuật này sẽ phù hợp cho các tác vụ đơn giản, phổ biến mà AI đã được huấn luyện thuần thục như: dịch thuật, tóm tắt, trả lời câu hỏi kiến thức chung.

Zero-shot prompting là kỹ thuật đặt câu lệnh trực tiếp cho AI mà không cần ví dụ

Few-shot prompting - Ra lệnh kèm ví dụ mẫu

Kỹ thuật này nâng cấp hơn so với Zero-shot khi bạn đưa cho AI một vài ví dụ mẫu để chỉ dẫn cho nó cách thực hiện nhiệm vụ theo đúng định dạng hoặc phong cách bạn mong muốn.

Kết quả AI sẽ trả về: Chuột Logitech MX Master 3S - Cuộn chuột điện từ MagSpeed.

Kỹ thuật Few-shot prompting là cách bạn đặt câu lệnh có kèm theo ví dụ để AI hiểu và trả về kết quả tương tự

Chain-of-thought prompting - Ra lệnh theo chuỗi tư duy

Đối với kỹ thuật này, bạn không chỉ yêu cầu AI đưa ra đáp án cuối cùng, mà còn hướng dẫn nó giải thích từng bước suy nghĩ để đi đến đáp án đó. Cụm từ thường dùng là "Hãy suy nghĩ từng bước một."

Kỹ thuật này buộc AI phải đặt nhu cầu của bạn làm trung tâm. Nó không chỉ so sánh hai công nghệ một cách máy móc, mà còn áp dụng các thông tin đó vào hoàn cảnh cụ thể của bạn để đưa ra một lời khuyên có giá trị thực tiễn.

Kỹ thuật lệnh theo chuỗi tư duy yêu cầu AI phải suy nghĩ trong một tình huống nhất định

Prompt chaining

Prompt chaining là kỹ thuật chia một nhiệm vụ lớn, phức tạp thành nhiều bước nhỏ hơn. Sau đó, bạn thực hiện từng bước bằng một câu lệnh riêng biệt, và kết quả của câu lệnh trước sẽ được dùng làm đầu vào (input) cho câu lệnh tiếp theo.

Bạn có thể hình dung nó giống như một dây chuyền lắp ráp trong nhà máy:

1. Trạm 1 (Prompt 1): Tạo ra bộ khung sườn.

2. Trạm 2 (Prompt 2): Lấy bộ khung sườn, lắp ráp thêm động cơ.

3. Trạm 3 (Prompt 3): Lấy sản phẩm từ trạm 2, lắp thêm các chi tiết nội thất.

4. ... -> Sản phẩm hoàn thiện.

Mỗi trạm chỉ làm một việc chuyên biệt, giúp đảm bảo chất lượng và độ chính xác ở từng công đoạn, cuối cùng cho ra một sản phẩm hoàn hảo hơn.

Mô tả kỹ thuật Prompt chaining

3 Quy trình thực hiện Prompt Engineering

Bước 1: Xác định nhiệm vụ cụ thể

Đây là bước nền tảng, quyết định hướng đi của toàn bộ quy trình. Bạn cần định nghĩa một cách cực kỳ rõ ràng AI sẽ làm gì, cho ai và kết quả mong muốn trông như thế nào. Hãy trả lời các câu hỏi sau:

• Mục tiêu chính là gì? (Ví dụ: Tóm tắt bài viết).
• Đầu vào là gì? (Ví dụ: Toàn bộ nội dung một bài viết dạng text).
• Đầu ra mong muốn là gì? (Ví dụ: Một chuỗi văn bản gồm 3 gạch đầu dòng, mỗi gạch đầu dòng không quá 15 từ).
• Có những ràng buộc hay yêu cầu đặc biệt nào không? (Ví dụ: Giọng văn phải giữ nguyên tính chuyên môn nhưng dễ hiểu, không dùng từ ngữ quá hàn lâm).

Bước 2: Tạo dữ liệu ví dụ (dataset) nếu cần

Ở bước này, bạn áp dụng kỹ thuật Few-Shot Prompting một cách có hệ thống. Bạn sẽ chuẩn bị một bộ dữ liệu gồm nhiều cặp đầu vào - đầu ra chất lượng cao. Bộ dữ liệu này sẽ đóng vai trò là tài liệu tham khảo cho AI.

Đối với các nhiệm vụ phức tạp hoặc đòi hỏi phong cách cụ thể, việc cung cấp ví dụ sẽ giúp AI hiểu yêu cầu của bạn nhanh và chính xác hơn gấp nhiều lần so với việc chỉ mô tả bằng lời.

Bước 3: Thiết kế prompt rõ ràng, cụ thể với định dạng và ngữ cảnh phù hợp

Đây là bước lắp ráp các yếu tố đã chuẩn bị trước đó lại với nhau. Bạn sẽ viết một câu lệnh hoàn chỉnh, kết hợp giữa vai trò, chỉ dẫn, định dạng và các ví dụ đã tạo.

Cấu trúc một prompt chuyên nghiệp thường bao gồm:

• Vai trò (Role): "Hãy đóng vai một..."
• Ngữ cảnh (Context): Mô tả tình huống, mục tiêu.
• Chỉ dẫn (Instruction): Yêu cầu chính, các bước cần thực hiện.
• Ví dụ (Examples): Dán bộ dữ liệu từ Bước 2 vào.
• Nhiệm vụ (Task): Đưa ra đầu vào cuối cùng để AI xử lý.

Bước 4: Tinh chỉnh mô hình (fine-tuning) nếu cần

Bước này là công đoạn nâng cao mà không phải quy trình nào cũng cần đến. Nó có sự khác biệt lớn so với tinh chỉnh prompt.

• Prompt Engineering: Là bạn chỉ dẫn một mô hình AI có sẵn. Giống như bạn đưa công thức nấu ăn cho một đầu bếp đa năng.
• Fine-tuning: Là bạn lấy mô hình AI gốc và đào tạo lại nó với một bộ dữ liệu cực lớn của riêng bạn. Quá trình này sẽ tạo ra một phiên bản AI mới, chuyên biệt hóa cho nhiệm vụ của bạn. Giống như bạn gửi đầu bếp đó đi học một khóa đào tạo chuyên sâu 6 tháng chỉ để nấu món phở.

Bạn chỉ nên thực hiện bước này khi nhiệm vụ cực kỳ đặc thù, đòi hỏi kiến thức chuyên ngành sâu (ví dụ: chatbot tư vấn luật, AI phân tích dữ liệu y tế) và bạn cần AI có sự thấu hiểu về lĩnh vực đó.

Còn thông thường, hãy cứ tinh chỉnh prompt bằng cách ràng buộc thêm cho AI những quy định về phong cách viết, độ sâu thông tin, thông tin nào cần xuất hiện, thông tin nào không được xuất hiện,... để AI trả về kết quả gần nhất với mong muốn của bạn.

Sự khác biệt giữa Prompt Engineering và Fine-tuning, đó là Fine-tuning sẽ tạo ra một mô hình AI mới dựa trên dữ liệu cá nhân

Bước 5: Kiểm thử, đánh giá và cải thiện prompt liên tục

Thực tế cho thấy, câu lệnh đầu tiên hiếm khi là câu lệnh tốt nhất. Do đó, bạn cần liên tục thử nghiệm, đánh giá và cải thiện prompt để đạt được kết quả mong đợi.

Bạn có thể kiểm thử prompt bằng cách đưa nhiều loại dữ liệu đầu vào khác nhau và xem kết quả AI xử lý. Khi có những kết quả, bạn xây dựng bộ tiêu chí đánh giá để đối chiếu. Dựa vào kết quả đánh giá, bạn có thể quay lại các bước trước đó để cải thiện.

4 Tầm quan trọng của Prompt Engineering

Đối với dân công nghệ và những người thường xuyên làm việc với các công cụ AI, việc thành thạo Prompt Engineering mang lại nhiều lợi ích:

Tối ưu hóa hiệu suất công việc

Thay vì mất thời gian chỉnh sửa lại các câu trả lời chung chung từ AI, bạn có thể nhận được kết quả chính xác ngay từ đầu, giúp tiết kiệm thời gian và công sức đáng kể, dù là viết code, soạn email, lên ý tưởng nội dung hay phân tích dữ liệu.

Khai thác tối đa tiềm năng của AI

Các mô hình AI có khả năng suy luận ngày càng vượt trội, nhưng sức mạnh đó chỉ được khai phá khi có người dùng biết cách hỏi đúng. Prompt Engineering giúp bạn khám phá những khả năng đáng kinh ngạc của AI mà có thể bạn chưa từng nghĩ tới.

Tăng cường sự sáng tạo

Bằng cách đưa ra những câu lệnh độc đáo và sáng tạo, bạn có thể sử dụng AI như một công cụ đắc lực để brainstorm ý tưởng, giải quyết các vấn đề phức tạp và tạo ra những sản phẩm mới mẻ.

Kỹ năng của tương lai

Khi AI ngày càng được tích hợp sâu rộng vào công việc và cuộc sống, việc thành thạo kỹ năng giao tiếp với chúng là một lợi thế lớn. Do đó, Prompt Engineering được dự đoán sẽ trở thành một trong những kỹ năng quan trọng, tương tự như kỹ năng tìm kiếm trên Google hiện nay.

Prompt Engineering giúp khai thác tối đa 'bộ não' của AI

5 Có nên sử dụng prompt mù hay không?

Prompt mù, hay còn gọi là Lazy Prompting, là một cách gọi để chỉ những câu lệnh ngắn gọn, mơ hồ, thiếu ngữ cảnh và không cung cấp chỉ dẫn cụ thể cho AI.

Nếu Prompt Engineering giống như việc bạn đưa cho một nhà thiết kế bản vẽ chi tiết về ngôi nhà bạn muốn, thì prompt mù lại giống như bạn chỉ nói với họ: "Xây cho tôi một ngôi nhà." Kết quả bạn nhận được sẽ hoàn toàn là một sự may rủi, phụ thuộc vào khả năng tự suy diễn của AI.

Lazy Prompting là một kiểu tạo prompt đơn giản, trực tiếp, không cung cấp nhiều dữ kiện cho AI

Thực tế, theo Giáo sư Andrew Ng - nhà sáng lập Google Brain và giảng viên tại Đại học Stanford, đa số mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đủ thông minh để hiểu được mục đích của người dùng và lý luận để đưa ra giải pháp phù hợp. Thêm nữa, việc sử dụng prompt mù cũng giúp bạn tiết kiệm thời gian soạn prompt.

Dù vậy nhưng ông cũng nói rõ, prompt mù không phải là giải pháp tối ưu cho mọi trường hợp. Nếu bạn chưa quen thuộc với lối tư duy của công cụ AI bạn đang sử dụng thì prompt ngắn gọn hầu như không mang lại kết quả như mong muốn.

Do đó, việc lựa chọn Prompt Engineering như thế nào là một loại kỹ năng, phù hợp với những ai đã hiểu rõ khả năng phản hồi của mô hình AI mình đang dùng.

6 Xu hướng phát triển tương lai của Prompt Engineering

Prompt Engineering đang có bước chuyển mình mạnh mẽ, vượt ra khỏi giới hạn của việc viết lệnh thủ công để trở thành một lĩnh vực kỹ thuật có hệ thống và chuyên nghiệp hơn. Xu hướng nổi bật nhất là sự tự động hóa, nơi các công cụ AI tự tìm ra câu lệnh tối ưu, cho phép con người chuyển sang vai trò giám sát.

Đồng thời, bản chất của các prompt cũng đang mở rộng vượt bậc sang đa phương thức, cho phép chúng ta giao tiếp với AI không chỉ bằng văn bản mà còn qua cả hình ảnh và âm thanh. Điều thú vị là khi kỹ thuật này ngày càng phức tạp, nó lại càng được tích hợp và ẩn đi đối với người dùng cuối qua các giao diện ứng dụng thân thiện.

Prompt Engineering đang hướng đến tự động hóa

Để thành công trong lĩnh vực này, đòi hỏi bạn phải có kiến thức nền về công cụ AI, hiểu cách AI suy luận, song song với đó là việc không ngừng học hỏi và thử nghiệm để tìm ra giải pháp, kỹ thuật đặt câu lệnh phù hợp nhất. Hiển nhiên, bạn phải luôn cập nhật những kiến thức và công nghệ mới để phát triển cùng với ngành.

7 Ứng dụng Prompt Engineering vào các thiết bị tại Điện máy XANH

Nắm vững các kỹ thuật Prompt Engineering là một chuyện, nhưng để thực sự khai thác và vận hành mượt mà các công cụ AI mạnh mẽ nhất hiện nay, bạn cần một công cụ xứng tầm. Các ứng dụng AI thế hệ mới, đặc biệt là những tính năng chạy trực tiếp trên thiết bị để đảm bảo tốc độ và sự riêng tư, đòi hỏi sức mạnh xử lý mạnh mẽ.

Đây chính là lúc các dòng laptop AI và điện thoại AI tỏa sáng với bộ xử lý NPU chuyên dụng, giúp xử lý các tác vụ AI tức thì. Từ việc tự động tóm tắt cuộc họp, chỉnh sửa hình ảnh bằng câu lệnh, cho đến việc gợi ý thông minh dựa trên thói quen của bạn, tất cả đều diễn ra nhanh hơn và bảo mật hơn.

Tại Điện Máy XANH, chúng tôi đã cập nhật những dòng laptop AI và điện thoại AI mới nhất từ các thương hiệu hàng đầu, sẵn sàng để bạn trải nghiệm kỷ nguyên điện toán thông minh. Hãy đến ngay Điện máy XANH để tham quan và được tư vấn tận tình nhé!

Trên đây là thông tin về Prompt Engineering - kỹ thuật đặt câu lệnh để vận hành các công cụ AI hiệu quả. Hy vọng có thể giúp ích được cho bạn. Cảm ơn bạn đã quan tâm bài viết!