Blog Details

Sau khi bạn đã làm quen với những kỹ thuật prompt cơ bản, đã đến lúc bước lên cấp độ cao hơn: Prompt Engineering nâng cao – nơi bạn không chỉ giao tiếp với AI, mà còn huấn luyện nó trực tiếp trong mỗi lần trò chuyện.

MỤC LỤC

• • Zero-shot, One-shot và Few-shot Prompting
• • Chain-of-Thought (CoT) Prompting
• • Các kỹ thuật Prompt nâng cao khác
• • Bảng So Sánh Kỹ Thuật Prompt Nâng Cao
• • Kết luận

Zero-shot, One-shot và Few-shot Prompting

Đây là nhóm kỹ thuật dựa trên số lượng ví dụ (shots) bạn đưa vào prompt.

✅ Zero-shot Prompting: Không đưa ví dụ nào. Phù hợp tác vụ đơn giản.
Ví dụ: “Tóm tắt đoạn văn sau thành một câu.”

✅ One-shot Prompting: Một ví dụ duy nhất. Giúp AI hiểu định dạng mong muốn.

✅ Few-shot Prompting: 2–5 ví dụ hoặc nhiều hơn. Phù hợp tác vụ đòi hỏi nhận diện mẫu hoặc quy tắc phức tạp.

📍 ICL – In-context Learning: Cơ chế giúp LLM học từ ví dụ ngay trong prompt mà không cần huấn luyện lại.

Chain-of-Thought (CoT) Prompting – Kích hoạt khả năng suy luận

Nguyên lý: Hướng dẫn AI suy nghĩ thành lời qua các bước logic trung gian.

🔸 Few-shot CoT: Cung cấp ví dụ bao gồm cả chuỗi bước giải logic.

🔸 Zero-shot CoT: Chỉ cần thêm cụm: “Hãy suy nghĩ từng bước.”

Ưu điểm: Tăng độ chính xác trong bài toán logic; làm rõ quá trình suy luận.

Hạn chế: Phản hồi dài hơn; vẫn có thể xảy ra hiện tượng ảo giác.

Các kỹ thuật Prompt nâng cao khác

• Role Prompting: Nhập vai chuyên gia để định hình phong cách.
• Step-by-Step / Break Down: Chia nhỏ nhiệm vụ phức tạp thành từng bước.
• Self-Ask: Hướng dẫn AI tự đặt câu hỏi phụ trước khi chốt câu trả lời.
• Prompt Chaining: Dùng kết quả prompt trước làm dữ liệu cho prompt sau.
• Output Formatting: Yêu cầu định dạng cụ thể (JSON, bảng, list).
• Negative Prompting: Chỉ rõ những điều KHÔNG được làm.
• Self-Criticism: Yêu cầu AI tự kiểm tra lại độ chính xác của chính mình.

Bảng So Sánh Kỹ Thuật Prompt Nâng Cao