LearnAI
← BlogKỹ thuật nhanh chóng: nó là gì và bắt đầu từ đâu cho người mới bắt đầu

Kỹ thuật nhanh chóng: nó là gì và bắt đầu từ đâu cho người mới bắt đầu

🕑 7 min · LearnAI

14 ngày miễn phíSau đó $14,99/tháng - tất cả các khóa học

Bạn viết một yêu cầu tới mạng lưới thần kinh và đáp lại - nước, sáo rỗng và lạc đề. Hầu như không bao giờ nói về mô hình mà là về cách thức giải quyết vấn đề. Kỹ thuật nhắc nhở là kỹ năng đặt câu hỏi để trợ lý AI đưa ra chính xác kết quả mong muốn ở lần đầu tiên hoặc lần thứ hai. Tin tốt là đây không phải là lập trình hay phép thuật mà là một số kỹ thuật dễ hiểu mà bạn có thể thành thạo trong một buổi tối và sau đó tiết kiệm được hàng giờ mỗi tuần. Hãy xem lời nhắc đang hoạt động bao gồm những gì và cách ngừng nhận những phản hồi vô ích.

Kỹ thuật kịp thời nói một cách đơn giản là gì

Lời nhắc là một hướng dẫn bằng văn bản mà bạn đưa ra cho một mô hình và kỹ thuật nhắc nhở là khả năng soạn thảo nó để câu trả lời chính xác và có thể áp dụng được. Mô hình ngôn ngữ không đọc được suy nghĩ: nó hoàn thành phần tiếp theo của văn bản của bạn. Đầu vào càng mờ thì đầu ra càng trung bình và vô dụng. Lời nhắc hoạt động hầu như luôn bao gồm năm khối: vai trò (mô hình nên là ai), bối cảnh (loại tình huống và dữ liệu), nhiệm vụ (chính xác phải làm gì), định dạng (đưa ra câu trả lời dưới hình thức nào) và các hạn chế (âm lượng, giọng điệu, những điều cần tránh). Bạn không cần phải ghi nhớ điều này—chỉ cần kiểm tra nhanh yêu cầu của bạn với danh sách kiểm tra trước khi gửi. Ngay sau khi bạn thêm tính đặc hiệu cho từng khối, chất lượng của câu trả lời sẽ tăng lên đáng kể và số lần viết lại giảm xuống gần như bằng không.

Điều gì tạo nên một lời nhắc mạnh mẽ: ngữ cảnh và định dạng

Hai điều có tác động lớn nhất đến kết quả: bạn cung cấp bao nhiêu ngữ cảnh và bạn mô tả định dạng mong muốn rõ ràng như thế nào. Bối cảnh là những sự thật mà mô hình không biết: khán giả là ai, mục tiêu là gì, những hạn chế là gì, ví dụ nào về kết quả tốt đã tồn tại. Thay vì “viết một lá thư cho khách hàng”, hãy đưa ra bản chất: khách hàng là ai, chuyện gì đã xảy ra, giọng điệu nào phù hợp, chúng ta đang cố gắng đạt được điều gì. Định dạng là cấu trúc của câu trả lời: một danh sách năm điểm, một bảng có các cột, một chữ cái gồm ba đoạn, một câu trả lời không dài hơn một trăm từ. Hỏi trực tiếp: “Đưa câu trả lời vào bảng có các cột Vấn đề, Nguyên nhân, Giải pháp.” Mô hình giữ được hình dạng nhất định một cách hoàn hảo nếu nó được xác định rõ ràng. Hai khối này biến một yêu cầu mơ hồ thành một nhiệm vụ kỹ thuật, giúp bạn dễ dàng đưa ra những gì bạn cần ngay lập tức mà không cần mười vòng tròn làm rõ.

👉 Đừng chỉ đọc - hãy thử nó trong lớp. Bắt đầu 14 ngày miễn phí.

Kỹ thuật bắn ít: hiển thị ví dụ về câu trả lời được yêu cầu

Kỹ thuật được đánh giá thấp nhất là cho mô hình xem một ví dụ về những gì bạn muốn thay vì mô tả nó bằng lời. Đây được gọi là một vài lần chụp: bạn đưa ra một đến ba mẫu của cặp “đầu vào → đầu ra mong muốn” và sau đó là một đầu vào mới. Mô hình nắm bắt âm sắc, độ dài, cấu trúc và logic từ mẫu chính xác hơn bất kỳ hướng dẫn nào. Ví dụ: để đánh dấu các bài đánh giá, hãy cung cấp hai bài đánh giá đã được đánh dấu với các trường bắt buộc - cô ấy sẽ thực hiện đánh giá thứ ba theo cùng một biểu mẫu. Đối với các chữ cái, hãy hiển thị một chữ cái theo phong cách của bạn và chữ cái tiếp theo sẽ tương tự. Kỹ thuật này đặc biệt hữu ích khi kết quả khó diễn tả bằng lời nhưng dễ thể hiện: giọng điệu công ty, định dạng cụ thể, logic không chuẩn. Nếu các câu trả lời “thả nổi” từ yêu cầu này sang yêu cầu khác, hãy thêm một ví dụ - độ ổn định tăng lên đáng kể mà không cần thêm một đoạn giải thích nào.

🎯 Will AI replace YOUR profession? Take a short test and see how ready you are for the future.Take the free test

Lặp lại và gỡ lỗi: Tại sao câu trả lời đầu tiên không lý tưởng

Kỹ thuật nhanh chóng là một cuộc đối thoại, không phải là một cảnh quay rõ ràng. Nếu câu trả lời sai, đừng bắt đầu lại từ đầu mà hãy khắc phục vấn đề cụ thể. Quá lâu? Thêm “không quá một trăm hai mươi từ.” Quá chung chung? Yêu cầu số và ví dụ. Đi nhầm chỗ à? Làm rõ chính xác điều gì sai: “bỏ phần giới thiệu, bắt đầu ngay với các bước”. Đối với các vấn đề phức tạp, sẽ rất hữu ích nếu yêu cầu mô hình suy luận từng bước trước câu trả lời cuối cùng - cách này sẽ ít xảy ra lỗi logic hơn. Một mẹo khác là đặt tiêu chí chất lượng trực tiếp trong lời nhắc: “một câu trả lời hay chứa X, Y và không chứa Z”. Lưu các công thức đã hoạt động: theo thời gian, một tập hợp các mẫu đã được chứng minh sẽ tích lũy. Việc gỡ lỗi một truy vấn chỉ mất vài giây và sự khác biệt trong kết quả giống như giữa bản nháp của thực tập sinh và công việc của chuyên gia.

Bạn có muốn tất cả các bài học và khóa học đầy đủ? Mở quyền truy cập Pro.

Làm thế nào để tránh hư cấu và có được câu trả lời đáng tin cậy

Mô hình có thể tự tin phát minh ra các sự kiện, liên kết và số liệu - đây là điểm yếu của nó và cần được kiểm soát. Thủ thuật đầu tiên: rõ ràng cho phép không biết. Câu nói “không đủ dữ liệu thì viết đi, đừng bịa đặt” làm giảm đáng kể số lượng phát minh. Thứ hai: hãy tự mình đưa ra sự thật. Đừng hỏi “chi phí thuế quan của chúng tôi là bao nhiêu”, mà hãy chèn dữ liệu vào lời nhắc và yêu cầu chỉ làm việc với chúng. Thứ ba: yêu cầu đánh dấu các giả định tách biệt với thực tế hoặc chỉ ra kết luận dựa trên cơ sở nào. Đối với những nhiệm vụ quan trọng, hãy thêm bước xác minh: “đọc lại câu trả lời và đánh dấu những câu mà bạn không chắc chắn”. Và luôn kiểm tra kỹ các con số, tên và trích dẫn bằng tay - mô hình này có thể dùng như một bản nháp và trợ lý, nhưng bạn vẫn phải chịu trách nhiệm về các sự kiện. Chính kỹ năng này đã phân biệt người nghiệp dư với người có thể tin tưởng giao nhiệm vụ công việc.

🎁 Nhận miễn phí 49 lời nhắc AI được tạo sẵn

Đối với công việc, tiền bạc, sự nghiệp và học tập - hãy lắp vào và sử dụng.

Nhận một gói lời nhắc

Ví dụ: lời nhắc xấu → lời nhắc tốt

Viết một bài về khóa học mới của chúng tôi

Vai trò: bạn là người viết quảng cáo SMM cho một trường học trực tuyến. Bối cảnh: chúng tôi đang triển khai khóa học về kỹ năng AI dành cho người mới bắt đầu chưa có kinh nghiệm về kỹ thuật, lợi ích chính là thành thạo các công cụ trong vài buổi tối. Nhiệm vụ: viết bài cho kênh Telegram. Hình thức: 4-5 đoạn văn ngắn, giọng điệu sinh động, không quan liêu, cuối bài là câu hỏi dành cho khán giả, dài tối đa 120 từ. Một ví dụ về sự khởi đầu mà chúng tôi thích: “Bạn mở một mạng lưới thần kinh và nó phản hồi bằng nước…”

💡 Đã thêm vai trò, đối tượng, mục đích, định dạng và kiểu giọng điệu - thay vì văn bản mơ hồ, chúng tôi chuẩn bị sẵn một bài đăng để xuất bản.

Hãy tóm tắt bài viết này

Vai trò: nhà phân tích chuẩn bị cho một người quản lý bận rộn. Thách thức: Giảm bớt văn bản bên dưới về bản chất của nó. Định dạng: năm gạch đầu dòng, mỗi gạch đầu dòng hoàn chỉnh với một con số hoặc sự kiện quan trọng, không có từ giới thiệu. Cuối cùng, thêm dòng “Kết luận chính:” vào một câu. Đừng thêm bất cứ điều gì không có trong văn bản. Văn bản: [chèn].

💡 Khi các hạn chế về độ dài, cấu trúc, đối tượng và bịt miệng được đặt, bản tóm tắt sẽ có thể dự đoán được và có thể thực hiện được.

Nghĩ ra tên cho ứng dụng

Bối cảnh: ứng dụng di động theo dõi thói quen, khán giả từ 20-35 tuổi, giọng điệu thân thiện, không trẻ con. Nhiệm vụ: đưa ra 10 lựa chọn về tên. Tiêu chí: một hoặc hai từ, dễ phát âm bằng tiếng Nga và tiếng Anh, không bị các nhãn hiệu rõ ràng chiếm giữ. Định dạng: bảng có các cột Tiêu đề, Ý nghĩa, Liên kết. Sắp xếp từ mạnh nhất đến yếu nhất.

💡 Tiêu chí lựa chọn và định dạng bảng đã xuất hiện - thay vì danh sách ngẫu nhiên, chúng tôi nhận được các tùy chọn có thể so sánh được.

Kiểm tra lỗi văn bản

Vai trò: biên tập viên chu đáo. Nhiệm vụ: kiểm tra văn bản bên dưới ở ba cấp độ - chính tả và dấu câu, văn phong và sự lặp lại, độ rõ ràng của từ ngữ. Định dạng: bảng có các cột: Was, Was, Lý do chỉnh sửa. Không viết lại toàn bộ văn bản, chỉ viết lại những phần có vấn đề. Cuối cùng, hãy đưa ra đánh giá về khả năng đọc từ 1 đến 10 và một lời khuyên chung. Văn bản: [chèn].

💡 Việc phân chia thành các cấp độ xem xét và định dạng “là nguyên nhân” biến việc hiệu đính tổng thể thành một phân tích rõ ràng, dễ chấp nhận hoặc từ chối.

Câu hỏi thường gặp

Nói một cách đơn giản, kỹ thuật nhanh chóng là gì?

Đây là kỹ năng xây dựng yêu cầu tới mạng lưới thần kinh để nó tạo ra kết quả chính xác như mong muốn. AI tương tự sẽ trả lời một câu hỏi mơ hồ bằng “nước” và trả lời một lời nhắc chính xác – đi thẳng vào vấn đề. Hầu như vấn đề không phải là về mô hình mà là về cách trình bày vấn đề.

Điều gì tạo nên một lời nhắc tốt?

Từ ngữ cảnh (dành cho ai và tại sao), một nhiệm vụ rõ ràng, hình thức phản hồi mong muốn và nếu có thể, một ví dụ. Kỹ thuật chụp vài lần—hiển thị mẫu câu trả lời mong muốn—làm tăng đáng kể chất lượng. Câu trả lời đầu tiên hiếm khi hoàn hảo nên lời nhắc sẽ được cải tiến qua nhiều lần lặp lại.

Bạn có cần lập trình để trở thành một kỹ sư nhanh chóng không?

Không. Kỹ thuật nhanh chóng đang làm việc bằng từ ngữ và logic của một vấn đề, không phải bằng mã. Bạn có thể bắt đầu mà không cần nền tảng kỹ thuật, không cần đào tạo về các truy vấn thực tế; các kỹ thuật cơ bản được nắm vững trong một vài bài học.

Toàn quyền truy cập vào tất cả các khóa học