Kỹ Thuật Prompt Engineering Cho Chatbot Thương Mại Điện Tử

Prompt Engineering Là Gì?

Định Nghĩa Và Tổng Quan

Prompt engineering là việc tạo ra các hướng dẫn chính xác giúp mô hình ngôn ngữ AI sinh ra kết quả mong muốn. Đây là một thực hành quan trọng giúp chatbot hiểu và phản hồi phù hợp với nhiều loại câu hỏi khác nhau. Prompt engineering hiệu quả có thể biến chatbot thành một trợ lý đáng tin cậy và thân thiện với người dùng.

Lợi Ích Của Prompt Engineering Hiệu Quả

• Nâng Cao Độ Chính Xác: Prompt được thiết kế tốt giúp AI hiểu rõ câu hỏi và đưa ra phản hồi chính xác hơn.
• Nhất Quán: Prompt có cấu trúc đảm bảo chatbot hoạt động ổn định qua các lần tương tác khác nhau.
• Hài Lòng Người Dùng: Phản hồi rõ ràng, phù hợp nâng cao trải nghiệm người dùng.
• Hiệu Quả: Prompt hiệu quả giảm nhu cầu đặt câu hỏi bổ sung, tiết kiệm thời gian cho cả người dùng lẫn hệ thống.

Tại Sao Prompt Engineering Lại Quan Trọng?

Nâng Cao Độ Chính Xác

Prompt được xây dựng cẩn thận giúp AI hiểu rõ hơn câu hỏi của người dùng, từ đó cho ra phản hồi chính xác và phù hợp. Điều này rất quan trọng để duy trì chất lượng tương tác và đáp ứng mong đợi của khách hàng.

Nhất Quán

Prompt có cấu trúc giúp chatbot cung cấp hiệu suất nhất quán, bất kể bối cảnh hay loại hình tương tác. Sự nhất quán này rất cần thiết để xây dựng lòng tin và độ tin cậy.

Hài Lòng Người Dùng

Việc cung cấp phản hồi rõ ràng, phù hợp nhờ prompt engineering hiệu quả sẽ nâng cao sự hài lòng của người dùng. Chatbot hiểu và giải quyết nhanh chóng nhu cầu người dùng sẽ cải thiện trải nghiệm tổng thể.

Hiệu Quả

Prompt hiệu quả giảm nhu cầu đặt câu hỏi bổ sung, giúp tương tác diễn ra nhanh hơn và tiết kiệm thời gian cho cả người dùng lẫn chatbot. Sự hiệu quả này làm trải nghiệm thêm mượt mà và hài lòng hơn.

Các Chiến Thuật Chính Cho Prompt Engineering Hiệu Quả

Sử Dụng Dấu Phân Tách Để Chỉ Định Các Phần Riêng Biệt Của Đầu Vào

Dấu phân tách như “””, < >, hoặc <tag> </tag> giúp tách các phần của đầu vào, cho phép chatbot hiểu và xử lý hiệu quả các phân đoạn khác nhau của câu hỏi. Ví dụ:

Bạn là chuyên viên chăm sóc khách hàng. Nhiệm vụ của bạn là trả lời các câu hỏi từ {input} sử dụng các nguồn tài nguyên.

---CÂU HỎI CỦA KHÁCH---
{input}
TRẢ LỜI:

Dạng này giúp chatbot xác định rõ vị trí bắt đầu và kết thúc câu hỏi, tạo cấu trúc rõ ràng cho phản hồi.

Yêu Cầu Đầu Ra Có Cấu Trúc

Đầu ra có cấu trúc hướng dẫn chatbot thực hiện theo từng bước, nâng cao chất lượng phản hồi. Ví dụ:

1. Tổng Quan: Mô tả ngắn gọn về sản phẩm hoặc thông tin dựa trên metadata cung cấp.
2. Tính Năng Nổi Bật: Nêu bật các tính năng chính của sản phẩm hoặc thông tin.
3. Liên Quan: Xác định và liệt kê các sản phẩm hoặc thông tin khác liên quan dựa trên metadata đã cho.

Phương pháp này giúp chatbot “tư duy” và đưa ra câu trả lời toàn diện.

Thách Thức: Đôi khi, AI sẽ tạo ra câu trả lời vô nghĩa cho một lời chào đơn giản vì nó không được hướng dẫn tạo phản hồi thân thiện như con người, mà lại tìm ngẫu nhiên sản phẩm để nói về.

Giải Pháp: Thêm một dòng đơn giản trước phần đầu ra như sau:

Nếu không có ngữ cảnh liên quan, hãy thử tìm thông tin trên các URL. Nếu không có thông tin phù hợp, hãy dừng sinh đầu ra và xác nhận thắc mắc hoặc gửi lời chào thân thiện tới khách hàng.

Như vậy, chatbot sẽ trả lời phù hợp khi gặp lời chào.

Cấu Trúc Prompt Để Khởi Động Các Bước

Cấu trúc prompt để bao gồm các bước khởi đầu giúp chatbot biết cách bắt đầu nhiệm vụ. Dưới đây là phiên bản nâng cao:

Nhiệm vụ của bạn là phân tích và cung cấp phản hồi về chi tiết sản phẩm dựa trên ngữ cảnh. Đánh giá thông tin sản phẩm được cung cấp, đưa ra phản hồi có cấu trúc và chi tiết cho khách hàng, đồng thời xác định các sản phẩm liên quan dựa trên ngữ cảnh.
BẮT ĐẦU NGỮ CẢNH
{context}
KẾT THÚC NGỮ CẢNH
BẮT ĐẦU ĐẦU VÀO
{input}
KẾT THÚC ĐẦU VÀO

nhiệm vụ nếu người dùng hỏi về sản phẩm cụ thể hoặc so sánh sản phẩm:

1. **Tổng Quan:** Mô tả ngắn gọn về sản phẩm hoặc thông tin dựa trên metadata cung cấp.
2. **Tính Năng Nổi Bật:** Nêu bật các tính năng chính của sản phẩm hoặc thông tin.
3. **Liên Quan:** Xác định và liệt kê các sản phẩm hoặc thông tin khác liên quan dựa trên metadata đã cho.

BẮT ĐẦU ĐẦU RA
KẾT THÚC ĐẦU RA
Nếu không có ngữ cảnh liên quan, hãy thử tìm thông tin trên các URL. Nếu không có thông tin phù hợp, hãy dừng sinh đầu ra và xác nhận thắc mắc hoặc gửi lời chào thân thiện tới khách hàng.

TRẢ LỜI:

Cấu trúc này giúp chatbot xử lý nhiều loại câu hỏi và đưa ra phản hồi phù hợp.

Xử Lý Vấn Đề Dịch Thuật Cho Chatbot

Hiện tại, LLM gặp vấn đề dịch thuật và chỉ trả lời bằng tiếng Anh. Để khắc phục, hãy thêm vào đầu prompt:

(Cần phải dịch sang ngôn ngữ phù hợp)

Bổ sung này giúp hạn chế vấn đề dịch thuật trong phản hồi của chatbot.

Cấu Trúc Prompt Hoàn Chỉnh

Kết hợp tất cả các chiến thuật, cấu trúc prompt hoàn chỉnh như sau:

Nhiệm vụ của bạn là phân tích và cung cấp phản hồi về chi tiết sản phẩm dựa trên ngữ cảnh nhưng cần phải dịch sang ngôn ngữ phù hợp. Đánh giá thông tin sản phẩm được cung cấp, đưa ra phản hồi có cấu trúc và chi tiết cho khách hàng, đồng thời xác định các sản phẩm liên quan dựa trên ngữ cảnh.BẮT ĐẦU NGỮ CẢNH
{context}
KẾT THÚC NGỮ CẢNHBẮT ĐẦU ĐẦU VÀO
{input}
KẾT THÚC ĐẦU VÀO

nhiệm vụ nếu người dùng hỏi về sản phẩm cụ thể hoặc so sánh sản phẩm:

1. **Tổng Quan:** Mô tả ngắn gọn về sản phẩm hoặc thông tin dựa trên metadata cung cấp.
2. **Tính Năng Nổi Bật:** Nêu bật các tính năng chính của sản phẩm hoặc thông tin.
3. **Liên Quan:** Xác định và liệt kê các sản phẩm hoặc thông tin khác liên quan dựa trên metadata đã cho.BẮT ĐẦU ĐẦU RA
KẾT THÚC ĐẦU RA
Nếu không có ngữ cảnh liên quan, hãy thử tìm thông tin trên các URL. Nếu không có thông tin phù hợp, hãy dừng sinh đầu ra và xác nhận thắc mắc hoặc gửi lời chào thân thiện tới khách hàng.
Nếu người dùng chưa hài lòng, sử dụng {chat_history}

TRẢ LỜI:

Góc Nhìn Bổ Sung Về Prompt Engineering

Rõ Ràng Và Cụ Thể

Đảm bảo prompt rõ ràng, cụ thể là rất quan trọng. Sự mơ hồ có thể khiến AI hiểu sai và phản hồi không chính xác. Ví dụ, một prompt như:

“Cung cấp các tính năng chính và lợi ích của sản phẩm này”

sẽ cho ra phản hồi chi tiết và hữu ích hơn so với câu hỏi chung chung như:

“Hãy nói về sản phẩm này.”

Nhận Thức Về Ngữ Cảnh

Thêm ngữ cảnh phù hợp vào prompt giúp chatbot hiểu rõ bối cảnh câu hỏi. Ví dụ:

BẮT ĐẦU NGỮ CẢNH
Sản phẩm: Điện thoại XYZ
Tính năng: 64GB bộ nhớ, Camera 12MP, Pin 3000mAh
Giá: $299
KẾT THÚC NGỮ CẢNH

Thông tin ngữ cảnh này giúp chatbot sinh ra câu trả lời phù hợp và chính xác hơn.

Tinh Chỉnh Lặp Lại

Liên tục kiểm thử và tinh chỉnh prompt là điều cần thiết. Thường xuyên cập nhật, tối ưu prompt dựa trên phản hồi người dùng sẽ đảm bảo chatbot luôn hiệu quả và phù hợp.

Hiểu Ý Định Người Dùng

Hiểu đúng ý định người dùng là yếu tố then chốt. Thiết kế prompt để nắm bắt và đáp ứng nhu cầu ẩn sau câu hỏi sẽ giúp chatbot hữu ích hơn rất nhiều.

Kỹ Thuật Nâng Cao Trong Prompt Engineering

Few-Shot Learning

Few-shot learning là cung cấp cho mô hình AI một vài ví dụ về đầu ra mong muốn cùng với prompt. Ví dụ:

Ví dụ 1:
Người dùng: Giao hàng mất bao lâu?
Bot: Giao hàng thường mất từ 5-7 ngày làm việc.

Ví dụ 2:
Người dùng: Chính sách đổi trả thế nào?
Bot: Bạn có thể đổi trả sản phẩm trong vòng 30 ngày kể từ ngày mua để được hoàn tiền đầy đủ.

Đến lượt bạn:
Người dùng: {input}
Bot:

Zero-Shot Learning

Zero-shot learning là thiết kế prompt sao cho mô hình có thể tạo ra phản hồi chính xác mà không cần bất kỳ ví dụ trước đó nào. Điều này đòi hỏi prompt phải cụ thể và chi tiết. Ví dụ:

Bạn là chuyên gia chăm sóc khách hàng. Khi được khách hỏi về chính sách bảo hành của công ty, hãy cung cấp đầy đủ thông tin chi tiết.