Nha bắt đầu hành trình khai phá AI bằng cách học cách viết prompt đúng cách – một kỹ năng tưởng nhỏ nhưng có thể mở cánh cửa vào kho tri thức vô tận của AI. Và hôm nay, Nha muốn chia sẻ với bạn những công thức viết prompt giúp bạn tận dụng tối đa sức mạnh AI.
1. Công thức TAG: Task - Action - Goal
Công thức TAG dùng khi bạn muốn AI thực hiện một nhiệm vụ cụ thể với mục tiêu rõ ràng, một phương pháp hữu ích để tạo ra các prompt hiệu quả khi sử dụng ChatGPT hoặc các công cụ AI tương tự.
Cách bạn có thể áp dụng công thức TAG một cách cụ thể và chi tiết:
- Task (Nhiệm vụ): Định nghĩa rõ ràng nhiệm vụ mà bạn muốn AI thực hiện, mô tả cụ thể về yêu cầu của bạn, chẳng hạn như “tạo một bài thơ”, “tóm tắt một bài báo”, hoặc “giải một bài toán”.
- Action (Hành động): Mô tả hành động cụ thể mà bạn muốn AI thực hiện để đạt được nhiệm vụ bao gồm các chi tiết như cách thức, phương pháp, định dạng, hoặc các yếu tố cụ thể khác mà bạn muốn AI tích hợp vào câu trả lời.
- Goal (Mục tiêu): Nêu rõ mục tiêu cuối cùng của việc thực hiện nhiệm vụ có thể là việc bạn muốn thông tin để giải quyết một vấn đề, để học hỏi, hoặc để giải trí.
Cấu trúc Prompt:
"Hãy [Task] bằng cách [Action] để đạt được [Goal]."
Ví dụ Prompt:
"Hãy viết một bài hướng dẫn chi tiết về cách tối ưu hóa SEO bằng AI (Task) bằng cách phân tích các yếu tố quan trọng như keyword research, content quality, backlink (Action) để giúp các nhà tiếp thị có thể tăng trưởng lưu lượng truy cập tự nhiên (Goal)."
Lợi ích:
- AI hiểu rõ nhiệm vụ.
- Trả về kết quả sát với mục tiêu của bạn.
2. Công thức RTF: Role - Task - Format
Công thức RTF (Role-Task-Format) dùng khi bạn muốn AI nhập vai và trả về kết quả theo một định dạng cụ thể. Áp dụng để tối ưu hóa việc sử dụng công nghệ AI trong việc tìm kiếm thông tin và giải quyết vấn đề một cách có tổ chức và hiệu quả.
Cách bạn có thể áp dụng công thức RTF một cách cụ thể và chi tiết:
- Role (Vai trò): Xác định vai trò mà bạn muốn AI đảm nhận, có thể vai trò của một người viết, một nhà phân tích, một giáo viên, hoặc bất kỳ vai trò nào khác mà bạn muốn AI thực hiện.
- Task (Nhiệm vụ): Mô tả nhiệm vụ cụ thể mà bạn muốn AI hoàn thành. Bạn cần nêu rõ yêu cầu của bạn, chẳng hạn như “phân tích một đoạn văn”, “tạo một bản trình bày”, hoặc “đưa ra lời khuyên”.
- Format (Định dạng): Chỉ định định dạng cụ thể mà bạn muốn cho câu trả lời, có thể liên quan đến độ dài, kiểu cách, cấu trúc, hoặc bất kỳ yếu tố định dạng nào khác mà bạn muốn áp dụng cho câu trả lời.
Cấu trúc Prompt:
"Hãy đóng vai [Role] và thực hiện [Task] theo định dạng [Format]."
Ví dụ Prompt:
"Hãy đóng vai một chuyên gia tài chính (Role) và phân tích xu hướng đầu tư AI năm 2025 (Task) dưới dạng bài báo với số liệu cụ thể (Format)."
Lợi ích:
- AI tư duy theo góc nhìn chuyên sâu.
- Kết quả rõ ràng, đúng chuẩn.
3. Công thức BAB: Before - After - Bridge
Công thức BAB (Before-After-Bridge) dùng khi bạn muốn AI tạo nội dung có tính thuyết phục, chuyển đổi. Đây là một kỹ thuật mạnh mẽ để tạo ra các prompt có sức thuyết phục cao, đặc biệt khi bạn muốn làm nổi bật sự chuyển biến tích cực mà một sản phẩm, dịch vụ, hoặc ý tưởng mang lại.
Cách bạn có thể áp dụng công thức BAB một cách cụ thể và chi tiết:
- Before (Trước): Mô tả tình trạng hoặc vấn đề hiện tại mà bạn hoặc người khác đang đối mặt. Bạn nên nêu rõ những khó khăn, thách thức, hoặc nhu cầu chưa được đáp ứng.
- After (Sau): Mô tả tình trạng mong muốn sau khi giải quyết vấn đề hoặc áp dụng giải pháp. Do đó, bạn cần nêu rõ sự cải thiện, lợi ích, hoặc kết quả tích cực mà bạn kỳ vọng.
- Bridge (Cầu nối): Giới thiệu giải pháp hoặc hành động cụ thể mà sẽ dẫn đến sự chuyển biến từ “Trước” sang “Sau”. Đây là phần bạn liên kết vấn đề với giải pháp, mô tả cách thức hoặc quy trình để đạt được kết quả mong muốn.
Cấu trúc Prompt:
"Trước đây [Before], nhưng bây giờ [After]. Hãy phân tích và giải thích sự thay đổi đó bằng cách [Bridge]."
Ví dụ Prompt:
"Trước đây, doanh nghiệp chỉ dựa vào quảng cáo truyền thống (Before), nhưng bây giờ AI giúp cá nhân hóa marketing dựa trên dữ liệu khách hàng (After). Hãy viết một bài phân tích về sự thay đổi này và đề xuất cách doanh nghiệp có thể tận dụng AI (Bridge)."
Lợi ích:
- Nội dung có chiều sâu, logic chặt chẽ.
- Dễ ứng dụng cho marketing & storytelling.
4. Công thức RISE: Role - Input - Steps - Expectation
Công thức RISE (Role-Input-Steps-Expectation) dùng khi bạn cần hướng dẫn hoặc quy trình chi tiết từ AI. Đây là một phương pháp hệ thống để tạo ra các prompt hiệu quả, giúp bạn truyền đạt yêu cầu của mình một cách rõ ràng và chi tiết khi sử dụng ChatGPT hoặc các công cụ AI khác.
Cách bạn có thể áp dụng công thức RISE:
- Role (Vai trò): Xác định vai trò mà bạn muốn AI đảm nhận trong việc thực hiện yêu cầu của bạn. Vai trò này có thể là một người viết, một nhà nghiên cứu, một người hướng dẫn, hoặc bất kỳ vai trò chuyên môn nào khác phù hợp với nhiệm vụ.
- Input (Đầu vào): Cung cấp thông tin cần thiết mà AI cần để thực hiện nhiệm vụ, có thể là dữ liệu, thông tin cơ bản, hoặc các yếu tố cụ thể mà bạn muốn AI sử dụng trong quá trình thực hiện nhiệm vụ.
- Steps (Bước thực hiện): Mô tả các bước cụ thể mà AI cần thực hiện để đạt được kết quả mong muốn. Điều này giúp AI hiểu được quy trình làm việc và các hành động cần thiết để hoàn thành nhiệm vụ.
- Expectation (Kỳ vọng): Nêu rõ kết quả cuối cùng mà bạn mong đợi từ AI sau khi hoàn thành nhiệm vụ. Đây là phần bạn mô tả kỳ vọng về đầu ra, chất lượng công việc, hoặc mục tiêu cần đạt được.
Cấu trúc Prompt:
"Bạn là [Role]. Dưới đây là thông tin đầu vào [Input]. Hãy thực hiện từng bước [Steps] để đạt được kết quả [Expectation]."
Ví dụ Prompt:
"Bạn là một chuyên gia lập trình AI (Role). Dưới đây là dữ liệu của một chatbot cần tối ưu hóa (Input). Hãy đề xuất từng bước để cải thiện độ chính xác của chatbot (Steps) để đảm bảo nó phản hồi chính xác hơn 90% các câu hỏi từ người dùng (Expectation)."
Lợi ích:
- AI sẽ xử lý thông tin có trình tự rõ ràng.
- Kết quả sát với mong đợi của bạn.
5. Công thức CARE: Context - Action - Result - Expectation
Công thức CARE (Context-Action-Result-Example) dùng khi bạn muốn AI hiểu rõ bối cảnh trước khi đưa ra kết quả.
Cách bạn có thể áp dụng công thức CARE một cách cụ thể và chi tiết:
- Context (Bối cảnh): Mô tả bối cảnh hoặc tình huống mà bạn đang đối mặt. Cung cấp thông tin nền tảng, bạn sẽ giúp AI hiểu được ngữ cảnh mà trong đó nhiệm vụ sẽ được thực hiện.
- Action (Hành động): Chỉ định hành động cụ thể mà bạn muốn AI thực hiện. Bạn cần mô tả yêu cầu chi tiết, từ việc tạo nội dung đến việc phân tích hoặc đưa ra lời khuyên.
- Result (Kết quả): Nêu rõ kết quả mà bạn mong đợi từ hành động của AI. Bạn cần nói rõ mô tả mục tiêu cuối cùng hoặc lợi ích mà bạn muốn đạt được từ việc thực hiện nhiệm vụ.
- Example (Ví dụ): Cung cấp một ví dụ cụ thể hoặc mô tả một tình huống mà trong đó công thức đã được áp dụng thành công. Điều này giúp làm rõ cách thức công thức hoạt động và mức độ hiệu quả của nó.
Cấu trúc Prompt:
"Trong bối cảnh [Context], hãy thực hiện [Action] để có được [Result] theo kỳ vọng [Expectation]."
Ví dụ Prompt:
"Trong bối cảnh du lịch đang phục hồi sau đại dịch (Context), hãy phân tích cách AI có thể giúp tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng (Action) để nâng cao sự hài lòng và tăng tỷ lệ đặt tour (Result) với kỳ vọng giảm 30% khiếu nại của khách hàng (Expectation)."
Lợi ích:
- AI hiểu rõ bối cảnh để đưa ra giải pháp phù hợp.
- Kết quả chính xác và có giá trị thực tế.
Thật tuyệt vời phải không? Nếu chỉ nhập prompt đơn giản, bạn sẽ nhận câu trả lời chung chung. Nhưng nếu bạn áp dụng công thức TAG, RTF, BAB, RISE, CARE, bạn sẽ:
- Nhận được câu trả lời chất lượng, đúng trọng tâm.
- Tối ưu AI như một trợ lý thông minh thực sự.
- Tiết kiệm thời gian trong công việc, học tập & sáng tạo nội dung.
Bạn đã thử công thức nào chưa? Hãy nhập thử một prompt theo công thức trên và khám phá sức mạnh của AI ngay hôm nay!