“`markdown
# CHIA SẺ NỘI DUNG TỪ KHOÁ HỌC GOOGLE: Kỹ Thuật Prompt Engineering với AI

## Mục Tiêu Bài Học

– Hiểu được khái niệm và tầm quan trọng của **Prompt Engineering**.
– Biết cách thiết kế các prompt rõ ràng, cụ thể để tận dụng tối đa hiệu quả của các công cụ AI.
– Áp dụng các kỹ thuật như **Few-shot Prompting** và **Iterative Prompting** để cải thiện kết quả đầu ra.
– Nhận biết các hạn chế của AI và cách đánh giá, lặp lại để đạt được kết quả mong muốn.

## Phần 1: Giới Thiệu Về Prompt Engineering

### 1.1. Prompt Engineering là gì?

– **Prompt Engineering** là quá trình thiết kế các câu lệnh (prompt) hiệu quả để nhận được kết quả mong muốn từ các công cụ AI.
– Ví dụ: Nếu bạn sở hữu một cửa hàng quần áo, bạn có thể yêu cầu AI đưa ra ý tưởng marketing bằng prompt:
“Tôi sở hữu một cửa hàng quần áo thời trang cao cấp dành cho phụ nữ. Hãy giúp tôi brainstorm ý tưởng marketing.”

### 1.2. Tại sao Prompt Engineering quan trọng?

– **Rõ ràng và cụ thể**: Prompt càng rõ ràng, kết quả càng hữu ích.
– **Lặp lại (Iteration)**: Đánh giá kết quả và điều chỉnh prompt để cải thiện đầu ra.
– **Sáng tạo và tư duy phản biện**: Prompt Engineering đòi hỏi sự sáng tạo và tư duy phản biện để tận dụng tối đa AI.

## Phần 2: Cách Hoạt Động Của Large Language Models (LLMs)

### 2.1. LLMs là gì?

– **Large Language Models (LLMs)** là các mô hình AI được huấn luyện trên lượng lớn văn bản để nhận diện các mẫu và mối quan hệ giữa các từ, khái niệm.
– Ví dụ: Khi bạn nhập câu “Sau cơn mưa, đường phố đã…”, LLM có thể dự đoán từ tiếp theo như “ướt” hoặc “sạch” dựa trên xác suất.

### 2.2. Hạn chế của LLMs

– **Thiên vị (Bias)**: Dữ liệu huấn luyện có thể chứa thiên vị xã hội, dẫn đến kết quả không công bằng.
– **Ảo giác (Hallucinations)**: LLM có thể tạo ra thông tin không chính xác.
– **Giới hạn dữ liệu**: LLM có thể không đủ thông tin về một chủ đề cụ thể.

## Phần 3: Kỹ Thuật Thiết Kế Prompt Hiệu Quả

### 3.1. Prompt Rõ Ràng và Cụ Thể

– **Ví dụ**:
– Prompt không rõ ràng: “Hãy tạo danh sách chủ đề cho một sự kiện.”
– Prompt cụ thể: “Hãy tạo danh sách 5 chủ đề cho một hội nghị chuyên nghiệp về trải nghiệm khách hàng trong ngành khách sạn.”

### 3.2. Lặp Lại (Iteration)

– **Quy trình lặp lại**:
– Tạo prompt ban đầu.
– Đánh giá kết quả.
– Điều chỉnh prompt để cải thiện kết quả.
– **Ví dụ**:
– Prompt ban đầu: “Hãy tìm các trường đại học ở Pennsylvania có chương trình hoạt hình.”
– Prompt cải thiện: “Hãy hiển thị các trường đại học ở Pennsylvania có chương trình hoạt hình dưới dạng bảng, bao gồm thông tin về loại trường (công lập/tư thục).”

## Phần 4: Few-shot Prompting

### 4.1. Few-shot Prompting là gì?

– **Few-shot Prompting** là kỹ thuật cung cấp 2 hoặc nhiều ví dụ trong prompt để hướng dẫn LLM tạo ra kết quả mong muốn.
– **Ví dụ**:
Prompt:
“Viết một câu mô tả sản phẩm chứa hai tính từ. Ví dụ:
Xe đạp: Một chiếc xe đạp **sang trọng** và **bền bỉ**.
Giày trượt patin: Một đôi giày trượt **mượt mà** và **thời trang**.
Hãy viết mô tả cho ván trượt.”
Kết quả: “Một chiếc ván trượt **nhẹ nhàng** và **linh hoạt**.”

### 4.2. Khi nào sử dụng Few-shot Prompting?

– Khi bạn muốn LLM tạo ra nội dung theo một phong cách hoặc định dạng cụ thể.
– Khi bạn cần kết quả chi tiết và có cấu trúc.

## Phần 5: Ứng Dụng Prompt Engineering Trong Công Việc

### 5.1. Tạo Nội Dung

– **Ví dụ**:
“Hãy tạo dàn ý cho một bài viết về các phương pháp trực quan hóa dữ liệu dành cho các nhà phân tích kinh doanh mới vào nghề.”

### 5.2. Tóm Tắt

– **Ví dụ**:
“Hãy tóm tắt đoạn văn sau thành một câu: [Đoạn văn về chiến lược quản lý dự án].”

### 5.3. Phân Loại

– **Ví dụ**:
“Hãy phân loại các đánh giá của khách hàng về thiết kế mới của trang web là tích cực, tiêu cực hay trung lập.”

### 5.4. Trích Xuất Thông Tin

– **Ví dụ**:
“Hãy trích xuất tất cả các thành phố và doanh thu được đề cập trong báo cáo và hiển thị chúng trong một bảng.”

### 5.5. Dịch Thuật

– **Ví dụ**:
“Hãy dịch tiêu đề buổi đào tạo từ tiếng Anh sang tiếng Tây Ban Nha.”

### 5.6. Giải Quyết Vấn Đề

– **Ví dụ**:
“Hãy đưa ra các giải pháp để tăng số lượng khách hàng cho dịch vụ biên tập mới của tôi.”

## Phần 6: Đánh Giá và Lặp Lại

### 6.1. Đánh Giá Kết Quả

– **Câu hỏi đánh giá**:
– Kết quả có chính xác không?
– Kết quả có thiên vị không?
– Kết quả có đủ thông tin không?
– Kết quả có liên quan đến yêu cầu của bạn không?

### 6.2. Lặp Lại Prompt

– **Ví dụ**:
– Prompt ban đầu: “Hãy tìm các trường đại học ở Pennsylvania có chương trình hoạt hình.”
– Prompt cải thiện: “Hãy hiển thị các trường đại học ở Pennsylvania có chương trình hoạt hình dưới dạng bảng, bao gồm thông tin về loại trường (công lập/tư thục).”

## Phần 7: Kết Luận và Lời Khuyên

### 7.1. Tổng Kết

– **Prompt Engineering** là kỹ năng quan trọng để tận dụng hiệu quả các công cụ AI.
– **Rõ ràng, cụ thể, và lặp lại** là các nguyên tắc chính để thiết kế prompt hiệu quả.
– **Few-shot Prompting** giúp hướng dẫn LLM tạo ra kết quả mong muốn.

### 7.2. Lời Khuyên

– Luôn đánh giá kết quả và điều chỉnh prompt để cải thiện đầu ra.
“`