One-Shot Prompting: Dạy LLM Tạo Nhúng YouTube

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) rất linh hoạt, nhưng đôi khi cần hướng dẫn để thực hiện chính xác một số tác vụ cụ thể. Tại FlowHunt, chúng tôi đã khám phá sức mạnh của one-shot prompting để dạy LLM cách tạo mã nhúng YouTube hoàn hảo trực tiếp vào bài đăng WordPress thông qua tích hợp của chúng tôi. Kỹ thuật này đã cải thiện đáng kể độ chính xác và hiệu quả trong việc tạo nội dung cho người dùng.

One-Shot Prompting là gì?

One-shot prompting là kỹ thuật bạn cung cấp cho LLM một ví dụ duy nhất về định dạng hoặc hành vi đầu ra mong muốn. Khác với zero-shot prompting (không có ví dụ) hoặc few-shot prompting (nhiều ví dụ), one-shot cân bằng giữa hiệu quả và tính chuẩn xác.

Vẻ đẹp của one-shot prompting nằm ở sự đơn giản: chỉ cần cho mô hình thấy một lần, nó có thể tái tạo mẫu đó.

Thách thức khi nhúng YouTube

WordPress cung cấp nhiều cách nhúng video YouTube, nhưng quy trình này không phải lúc nào cũng trực quan, đặc biệt với người dùng chưa quen với trình chỉnh sửa khối của WordPress hoặc shortcode. Mục tiêu của chúng tôi là cho phép người dùng chỉ cần nhập chủ đề hoặc sản phẩm, và LLM sẽ tìm video YouTube liên quan và tạo mã nhúng đúng thông qua tích hợp WordPress FlowHunt.

Ban đầu, LLM của chúng tôi gặp khó khăn trong việc định dạng nhất quán và đôi khi tạo ra mã nhúng không tương thích. Đây là lúc one-shot prompting phát huy tác dụng.

Giải pháp One-Shot Prompting của chúng tôi

Đây là prompt chính xác mà chúng tôi sử dụng để giải quyết vấn đề nhúng YouTube:

CopyVideos: Có các video hướng dẫn hoặc giới thiệu sản phẩm nào về đầu vào không? Tóm tắt nội dung và tìm các video YouTube liên quan đến đầu vào, trình bày chúng dưới định dạng nhúng HTML.

example of embedding:
"<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/LSHlL0d1Odw?si=N1WpGJij-nv35gNh" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>"

---START INPUT---
{input}```

Prompt đơn giản nhưng hiệu quả này thực hiện một số điều quan trọng:

- Nêu rõ nhiệm vụ: tìm video hướng dẫn và giới thiệu sản phẩm liên quan đến đầu vào
- Yêu cầu tóm tắt nội dung video
- Cung cấp ví dụ đầy đủ về định dạng iframe nhúng cần thiết
- Sử dụng cấu trúc đầu vào rõ ràng với dấu phân cách (`---START INPUT---` và `---`)

Ví dụ minh họa cho LLM thấy:

- Cấu trúc iframe chính xác cần dùng khi nhúng YouTube
- Tất cả các thuộc tính cần thiết (width, height, allowfullscreen, v.v.)
- Định dạng URL nhúng YouTube chuẩn (dùng `/embed/` thay vì `/watch?v=`)

## Kết quả và Lợi ích

Sau khi triển khai phương pháp one-shot prompting này, chúng tôi nhận thấy:

- **Độ chính xác gần như hoàn hảo** trong việc tạo mã nhúng YouTube đúng định dạng
- **Định dạng video đáp ứng nhất quán** trên nhiều thiết bị khác nhau
- **Tiết kiệm nhiều thời gian** cho người sáng tạo nội dung, không còn phải tự tìm kiếm và nhúng video liên quan thủ công
- **Nâng cao chất lượng nội dung** với video liên quan được chọn lọc tự động

Với người dùng FlowHunt, điều này đồng nghĩa họ có thể tập trung vào sáng tạo nội dung văn bản, còn LLM sẽ tự động xử lý các khía cạnh kỹ thuật của việc tìm kiếm và nhúng video liên quan.

## Vì sao One-Shot Hiệu Quả Hơn Các Phương Pháp Khác

Chúng tôi đã thử nghiệm nhiều cách tiếp cận:

1. **Zero-shot prompting:** Chỉ đơn giản yêu cầu LLM “tìm và nhúng video YouTube” dẫn đến định dạng không nhất quán và đôi khi mã iframe gặp lỗi.
2. **Hướng dẫn chi tiết không có ví dụ:** Cung cấp thông số kỹ thuật giúp cải thiện kết quả, nhưng không có ví dụ cụ thể thì LLM vẫn mắc lỗi định dạng.
3. **Few-shot prompting:** Dùng nhiều ví dụ cũng hiệu quả nhưng lại quá mức cần thiết cho tác vụ này và tốn tài nguyên hơn.

One-shot prompting đã chứng minh là điểm cân bằng hoàn hảo – đủ hướng dẫn mà không lãng phí tài nguyên.

## Vượt Ra Khỏi YouTube: Mở Rộng Mô Hình

Chúng tôi đã áp dụng kỹ thuật one-shot prompting này cho các trường hợp nhúng khác:

- Bài đăng Twitter/X
- Bài đăng Instagram
- Các định dạng khác

Tất cả đều theo một mô hình: cho một ví dụ hoàn hảo, sau đó để LLM tự tái tạo.

> Tùy vào kích thước và độ phức tạp của LLM, có thể cần nhấn mạnh rằng ví dụ chỉ là ví dụ, không phải kết quả mong muốn. Với các mô hình nhỏ hơn, đôi khi ví dụ trong one-shot prompting có thể xuất hiện trong đầu ra và làm sai lệch kết quả.

## Ứng Dụng One-Shot Prompting Trong Quy Trình FlowHunt Của Bạn

Nếu bạn sử dụng FlowHunt để tạo nội dung, bạn hoàn toàn có thể triển khai one-shot prompting vào quy trình của mình:

1. Tạo mẫu có chứa ví dụ one-shot của bạn
2. Thiết lập biến để nhận đầu vào từ người dùng
3. Cấu hình LLM xử lý đầu vào dựa trên mẫu ví dụ
4. Gửi kết quả trực tiếp lên WordPress qua tích hợp của chúng tôi

Phương pháp này có thể điều chỉnh cho hầu hết mọi loại đầu ra có cấu trúc bạn muốn LLM tạo ra một cách nhất quán.