Đã bao nhiêu lần bạn đưa ra một câu lệnh (prompt) cho AI rồi nó đưa ra kết được thì như….”ấy ấy”? Sau đó là bực dọc đi hỏi lại nó, hoặc kêu nó sửa, nhưng mỗi lần sửa thì nó lại đưa lại kết quả không ưng ký? Nhiều bạn vì vậy lại cho là AI “kém”, “không dùng được”. Nhưng, bạn có tin vấn đề nó không nằm ở AI mà là do chính bạn không? Cụ thể ở đây là do prompt của bạn chưa đủ tốt.
Để bạn hiểu rõ hơn lý do tại sao AI lại đưa ra kết quả không đúng ý, trước hết, tôi muốn bạn làm một bài kiểm tra nhỏ thế này trước:
Bây giờ, bạn cứ tưởng tượng rằng bạn được sếp yêu cầu: “Viết cho anh một content hay vào nhé!”
Bạn sẽ thấy sao? Liệu điều đó có dễ làm hay không? Nó khó…vỡi đúng không? Vì bạn đã đủ dữ kiện đâu? Nếu bạn cứ cố đấm ăn xôi, không hỏi ý kiến sếp mà tự làm thì thể nào cũng bịu chửi. Mà nếu đi hỏi thì…sợ sếp chửi. Tiến thoái lưỡng nan, nhỉ? :))))
Nhưng nếu sếp bảo:
“Viết cho anh một content thật hay để đăng Facebook, nói về sản phẩm A, thông điệp B, luận điểm là C-D, luận cứ E-F, đưa thêm ví dụ vào, em tham khảo các bài viết của bên XYZ để xem họ đã viết thế nào nhé!”
…thì khi đó tôi tin chắc bạn sẽ mường tượng tốt hơn và đưa ra một kết quả khiến sếp dễ hài lòng hơn, đúng không?
AI nó cũng thế. AI được phỏng theo tâm trí con người. Có nghĩa là AI có thể làm được những thứ con người làm. Nhưng, bởi vì nó mô phỏng tâm trí chúng ta nên nó cũng cần những dữ kiện mà chúng ta cần, nếu muốn nó thực hiện một yêu cầu (prompt) nào đó. Yêu cầu càng cụ thể, rõ ràng, chi tiết, thì kết quả mang lại càng đúng ý. Yêu cầu càng sơ sai thì kết quả càng “chung chung”.
Vậy prompt thực ra là gì? Nói dễ hiểu, nó chính là “mệnh lệnh” bạn giao cho AI – càng rõ ràng, càng đủ dữ liệu, càng “chi tiết đến từng sợi tóc” thì AI càng dễ đáp ứng đúng mong muốn. Nói thì dễ, làm được mới khó. Bên ngoài có hàng trăm hàng ngàn prompt dài ngoằng, bạn copy về dùng thì đưa ra kết quả đấy. Nhưng để bạn hiểu mà áp dụng để tự tạo cho mình một prompt hoàn chỉnh thì bạn cần đến công thức sau bao gồm 4 thành phần cơ bản, và tôi cá là 80% mọi người hay bỏ sót ít nhất 1 phần.
(1) Instruction (Yêu cầu cụ thể)
Đây là phần hầu như ai cũng làm: “Hãy viết cho tôi một content viral” hoặc “Tạo giúp tôi kịch bản video TikTok”. Nó giống như bạn nói với một người làm freelancer: “Bạn làm giúp tôi cái này nhé”.
Nhưng như thế thôi là chưa đủ. Bởi như tôi có chia sẻ trước đó, chỉ đưa thông tin như vậy thì AI không thể hiểu được những gì bạn cần, mà thay vào đó, nó sẽ đi đoán (Vì AI chưa đạt được đến tầm giao tiếp bằng sóng não, lol) Mà đương nhiên đoán thì khó mà ra được kết quả như bạn mong muốn, đúng không?
Vậy thì, bạn cần phải bổ sung thêm các thành phần tiếp theo…
(2) Context (Bối cảnh)
Cái này mới là hung thủ thầm lặng khiến prompt dễ fail nhất. Bởi người ta quên mất mô tả ngữ cảnh của nhiệm vụ cho AI. Chúng ta cần cho AI biết một vài thông tin cơ bản như: nhiệm vụ này làm để làm gì? Cho ai? mục đích là gì?….
Khi có được những thông tin đó, AI nó sẽ “mường tượng” được mọi thứ tốt hơn, nhờ đó mà nó sẽ lấy các thông tin, dữ kiện liên quan để trả về kết quả hợp lý hơn.
Ví dụ:
Bạn bảo AI “Viết content viral”, ok, nhưng:
Viral với ai?
Đối tượng mục tiêu là Gen Z mê TikTok hay mấy anh chị văn phòng 9-5?
Văn phong muốn nghiêm túc hay kiểu cà khịa cho vui?
Đang xây thương hiệu cá nhân hay chạy ads bán hàng?
….
Nếu không làm rõ bối cảnh, AI sẽ tự động “bịa” theo mẫu chung chung, hậu quả là nội dung nghe rất “trớt quớt”. Tôi từng gặp case thế này: Nhờ AI viết bài quảng cáo khóa học lập trình cho doanh nghiệp, ai dè nó trả về bài văn sến súa như viết cho sinh viên mới ra trường, lại còn kèm hashtag #ChillHọcCode nữa mới đau, đọc xong mà không ngậm được mồm.
Vậy nên, càng khai thác chi tiết bối cảnh (tệp khách hàng, nền tảng sử dụng, tone giọng, mục tiêu…) thì AI càng dễ “vào guồng”, còn bạn thì đỡ phải đau đầu chỉnh sửa!
(3) Input Data (Dữ liệu đầu vào)
Đây là thứ rất nhiều người quên không đưa, hoặc…không có mà đưa!
Mọi người hay nghĩ AI sẽ có đủ hết mọi dữ liệu rồi nên không cần đưa công thức nữa, nhưng thật ra AI không thể tự bốc thông tin từ hư vô cho mọi người được. Thay vào đó, chúng ta cần phải đưa thêm các dữ kiện như thông điệp, luận điểm, luận cứ, số liệu,… để nó có thể đưa vào trong các kết quả cho nó.
Ví dụ bạn muốn AI viết bài nhấn mạnh sản phẩm giúp giảm cân hiệu quả, mà không nói rõ nó giảm bao nhiêu kg sau bao lâu, thành phần chính là gì, hoặc có nghiên cứu nào chứng minh không… thì AI chỉ có thể nói chung chung kiểu: “Sản phẩm giúp bạn lấy lại vóc dáng thon gọn” mà thôi, nghe chán không?
Cá nhân tôi từng thử để AI viết bài ra mắt sản phẩm mới cho khách hàng mà quên không gửi thông tin chi tiết. Kết quả là AI tự bịa ra mô tả sản phẩm mà tôi đọc còn sợ, hồi đó mà đăng thì có khi thành Kera thứ hai luôn chứ chẳng đùa, lol. Thế nên, muốn nội dung sắc bén và chuẩn chỉnh, hãy luôn cung cấp càng nhiều dữ kiện càng tốt: USP, số liệu, sự kiện liên quan, thậm chí là link tài liệu bạn muốn nó tham khảo. Nói chung: Input càng “chất”, output càng “cháy”!
(4) Output Indicator (Định dạng & chỉ số đầu ra)
Nhiều người hay bỏ qua phần này vì nghĩ “viết xong là được rồi”. Nhưng không, AI cần biết rõ định dạng và kỳ vọng để không làm bạn mất công chỉnh sửa sau.
Ví dụ:
Bạn cần 1 caption 100 chữ hay 1 bài blog 1,000 chữ?
Có cần hashtag không?
Có muốn kèm CTA ở cuối bài không?
Hay cấu trúc bài nên chia thành mấy phần, mỗi phần dài ngắn ra sao?
Cái này tôi nghĩ ai cũng gặp rồi. Nhiều khi mình muốn AI nó viết cho bài viết khoảng 200 từ thôi mà nó cho 1 sớ dài cả 800 chữ. Hoăc yêu cầu nó viết script cho talking head video thôi nhưng nó lại đưa nào là biểu cảm, góc máy, nhạc,… Nói chung là AI nó không biết nên nhiều khi cũng nhiệt tình quá mức. Do vậy, điều mà chúng ta cần làm là cho AI biết rõ nó cần đưa ra kết quả thế nào, cấu trúc ra sao, định dạng gì,… Khi đó thì bạn sẽ không cần phải đi sửa đi sửa lại hoặc đi “lọc” đầu ra nữa.
Bạn thấy đấy, mỗi thành phần đều là “một mảnh ghép” quan trọng. Thiếu cái nào là xác suất fail lại tăng thêm một nấc. Thế nên, nếu hôm nay prompt của bạn chưa “ra hồn”, thử rà lại xem có sót bước nào không nhé?
Một prompt xịn không phải là prompt dài dòng, mà là prompt đầy đủ 4 thành phần trên, rõ ràng, logic. Đừng chỉ nói “Viết cho tôi một bài viral”, mà hãy nói: “Viết cho tôi một content viral (Instruction), dành cho đối tượng là Gen Z, văn phong hài hước, mục tiêu để tăng follow TikTok (Context), nội dung nhấn mạnh sản phẩm X giúp da trắng sáng sau 7 ngày, có nghiên cứu ABC chứng minh (Input Data), độ dài khoảng 200 chữ và kèm 3 hashtag (Output Indicator)”.
Bạn thấy không? Tự dưng AI thông minh hẳn lên luôn, nhẩy?
Vậy câu hỏi là: prompt bạn đang dùng đã “đủ 4 món” chưa? ^^
PS: Bên dưới tôi có để một vài ví dụ về các prompt có đủ các yếu tố của tôi. Ngoài ra, bạn sẽ thấy nó xuất hiện 1 vài thuật ngữ không có trong bài viết. Tôi sẽ giải thích các thuật ngữ đó ở bài sau nhé ^^
#hoangleai #hochieuaitubanchat