Mẹo viết prompt hiệu quả: 7 điều mình rút ra sau 1 năm dùng LLM
Tổng hợp những điều mình thấy hiệu quả nhất sau khoảng 1 năm dùng LLM hằng ngày cho công việc (viết nội dung, phân tích dữ liệu, lập trình). Mỗi mẹo kèm ví dụ để dễ áp dụng. 1. Nói rõ bối cảnh và người đọc Thay vì "viết email xin nghỉ phép", hãy viết "viết email xin nghỉ phép 2 ngày gửi trưởng phòng, giọng lịch sự nhưng ngắn gọn, công ty mình khá thoải mái". Mô hình không biết gì về bạn, càng nhiều bối cảnh kết quả càng sát. 2. Đưa ví dụ mẫu khi cần định dạng cố định Nếu cần mô tả sản phẩm theo một khuôn, hãy dán 2–3 mô tả mẫu bạn ưng ý. Mô hình bắt chước ví dụ tốt hơn nhiều so với làm theo mô tả bằng lời. 3. Chia nhỏ việc lớn Viết một bài 3.000 từ trong một lần thường cho kết quả nhạt. Hãy đi từng bước: lập dàn ý, góp ý dàn ý, viết từng phần, cuối cùng soát lại toàn bài. 4. Yêu cầu định dạng đầu ra cụ thể "Trả về bảng 3 cột: tên, ưu điểm, nhược điểm" hoặc "trả về JSON với các trường title, summary, tags". Đặc biệt quan trọng khi bạn cần xử lý kết quả bằng code. 5. Cho phép mô hình nói "không biết" Thêm câu "nếu không chắc chắn, hãy nói rõ là không biết thay vì đoán". Chỉ một câu này đã giảm đáng kể tình trạng bịa thông tin, nhất là khi hỏi về số liệu. 6. Đặt tiêu chí đánh giá ngay trong prompt Ví dụ: "bài viết đạt yêu cầu khi: dưới 300 từ, có 1 ví dụ thực tế, không dùng thuật ngữ chuyên ngành". Mô hình sẽ tự kiểm tra theo tiêu chí đó. 7. Lưu lại prompt tốt thành template Mình có một file ghi chú gồm khoảng 30 prompt hay dùng, mỗi lần dùng lại chỉnh một chút. Sau vài tháng, bộ template này tiết kiệm cho mình rất nhiều thời gian. Mẹo bonus: khi kết quả chưa ưng, đừng viết lại prompt từ đầu. Hãy nói cụ thể chỗ nào chưa ổn ("đoạn 2 dài quá, ví dụ chưa sát thực tế"), mô hình sửa sẽ tốt hơn. Bạn có mẹo nào hay thì bổ sung bên dưới nhé!