Prompt Chaining - Chuỗi câu lệnh

Prompt Chaining là gì?

Prompt chaining là một phương pháp giao tiếp với mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách tạo ra nhiều câu lệnh mà đầu ra của một câu lệnh trước đó chính là đầu vào cho câu lệnh tiếp theo. Kỹ thuật này bao gồm việc tạo ra một loạt các câu lệnh được liên kết với nhau, mỗi câu lệnh tập trung vào một phần cụ thể của toàn bộ vấn đề. Việc tuân theo chuỗi này cho phép mô hình ngôn ngữ lớn được hướng dẫn thông qua một quá trình lý luận có cấu trúc, giúp nó tạo ra các phản hồi chính xác và chi tiết hơn.

Mục đích chính của prompt chaining là để cải thiện hiệu suất, độ tin cậy và tính rõ ràng của các mô hình ngôn ngữ. Đối với các nhiệm vụ phức tạp, một câu lệnh duy nhất thường không cung cấp đủ chiều sâu và ngữ cảnh để có thể tạo ra một phản hồi tốt. Tuy nhiên, nếu xâu chuỗi các câu lệnh để giải quyết vấn đề này bằng cách chia nhỏ nhiệm vụ thành các nhiệm vụ nỏ hơn, đảm bảo mỗi bước được xử lý cẩn thận thì mô hình ngôn ngữ sẽ dễ hiểu hơn và có thể đưa ra kết quả cuối cùng có chất lượng tốt hơn.

Các bước ứng dụng Prompt Chaining

Bước 1: Phân tách nhiệm vụ

• Khi bạn có một nhiệm vụ lớn hoặc phức tạp, hãy chia nhỏ nó ra thành các phần đơn giản hơn. Mỗi phần có thể được xử lý riêng biệt thông qua một lời nhắc cụ thể.

  Ví dụ: Nếu bạn cần viết một báo cáo về chủ đề môi trường, bạn có thể làm theo các bước như sau:

  1. Lập dàn ý cho báo cáo.

  2. Viết từng phần nội dung dựa trên dàn ý đã lập.

  3. Cuối cùng, kết hợp tất cả các phần lại thành một tài liệu hoàn chỉnh.

Bước 2: Tạo chaining prompt

Dựa trên các nhiệm vụ nhỏ đã chia tách ở bước 1, chúng ta sẽ thiết kế các câu lệnh trong chuỗi. Các câu lệnh nên được thiết kế sao cho kết quả của bước trước sẽ là thông tin cần thiết cho bước tiếp theo.

• Ví dụ:

  • Lời nhắc 1: "Hãy lập dàn ý chi tiết cho chủ đề môi trường."

  • Lời nhắc 2: "Dựa trên dàn ý đó, hãy viết một đoạn văn giới thiệu."

  • Lời nhắc 3: "Tổng hợp tất cả các đoạn văn thành một bài viết hoàn chỉnh."

Bước 3: Lặp lại đến khi hoàn thành các bước

• Bạn nên thực hiện các lời nhắc theo thứ tự đã đặt ra để giải quyết từng phần của nhiệm vụ. Kết quả từ các bước trước sẽ được sử dụng để hoàn thiện các bước sau.

  

Lợi ích của Prompt Chaining

• Tăng độ chính xác: Việc chia nhỏ nhiệm vụ thành những phần nhỏ hơn có thể dẫn đến những lợi ích rõ rệt. Khi các nhiệm vụ được phân chia, mô hình sẽ có khả năng tập trung hơn vào từng phần, giúp giảm thiểu nguy cơ xảy ra sai sót trong quá trình hiểu và thực hiện công việc. Điều này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn giảm thời gian và tài nguyên cần thiết để hoàn thành nhiệm vụ.

• Quản lý nhiệm vụ phức tạp: Các tác vụ đa bước, thường có thể gây khó khăn khi quản lý, sẽ nhận được sự hỗ trợ từ phương pháp chia nhỏ này. Mỗi bước có thể được thực hiện một cách độc lập nhưng vẫn liên kết chặt chẽ với nhau, đảm bảo rằng hiệu quả của từng bước không bị ảnh hưởng. Nhờ vào việc tổ chức rõ ràng như vậy, người dùng có thể dễ dàng theo dõi quá trình và điều chỉnh nếu cần, từ đó tăng cường khả năng hoàn thành tiến trình một cách hiệu quả.

• Tăng tính sáng tạo: Mỗi bước nhỏ trong chuỗi nhiệm vụ cho phép người dùng và mô hình tập trung vào các khía cạnh cụ thể, từ đó mở ra những hướng đi mới và những ý tưởng sáng tạo mà nếu không có cách tiếp cận này có thể bị bỏ lỡ. Mô hình có thể khai thác và phát huy tối đa tiềm năng của nó qua từng bước riêng biệt, dẫn đến những kết quả ấn tượng và độc đáo hơn.

• Tái sử dụng prompt: Những prompt trong chuỗi có thể được áp dụng cho nhiều nhiệm vụ tương tự khác nhau, giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc thiết lập các tác vụ mới. Việc này không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình làm việc mà còn tạo ra một hệ thống linh hoạt, giúp cải thiện hiệu suất và thúc đẩy tính sáng tạo và khả năng phát triển trong công việc.

Các kỹ thuật triển khai Prompt Chaining

Prompt Chaining có thể được triển khai theo nhiều cách khác nhau để phù hợp với các nhiệm vụ khác nhau. Trong đó, một số kỹ thuật triển khai nổi trội có thể kể đến: Sequential Chaining, Conditional Chaining, và Looping Chaining.

Sequential Chaining (Chuỗi tuần tự)

Đây là kỹ thuật cơ bản nhất trong Prompt Chaining, nơi các câu lệnh được thực thi theo thứ tự từ bước này sang bước khác. Đầu ra của một bước sẽ trở thành đầu vào cho bước tiếp theo. Kỹ thuật này lý tưởng cho các nhiệm vụ có quy trình rõ ràng, không có nhiều nhánh rẽ, chẳng hạn như:

• Tóm tắt văn bản: Chia nhỏ một tài liệu dài thành các phần tóm tắt, sau đó kết hợp các phần tóm tắt đó thành một bản tóm tắt tổng thể mạch lạc.

• Tạo mã: Tạo các đoạn mã theo từng bước, chẳng hạn như đầu tiên là tạo định nghĩa hàm, sau đó triển khai các hàm đó và cuối cùng là viết các trường hợp thử nghiệm.

• Viết các bài báo cáo, SEO, tiểu luận...: Chia nhỏ nhiệm vụ thành các bước nhỏ như viết dàn ý, viết chi tiết từng mục nhỏ của dàn ý.

Cách hoạt động của Sequential Chaining trải qua 3 bước: (1) Chia nhiệm vụ thành các bước nhỏ. (2)Thực hiện từng bước tuần tự, đảm bảo kết quả của mỗi bước là dữ liệu cần thiết cho bước tiếp theo. (3) Tổng hợp đầu ra cuối cùng.

Ví dụ:

• Nhiệm vụ: Viết bài báo về “Ứng dụng AI trong giáo dục”.

  Prompt 1: "Lập dàn ý chi tiết cho bài viết về các ứng dụng AI trong giáo dục."

  Prompt 2: "Dựa trên dàn ý, hãy viết đoạn văn mô tả ứng dụng AI trong việc cá nhân hóa học tập."

  Prompt 3: "Dựa trên dàn ý, hãy viết đoạn văn mô tả vai trò của AI trong đánh giá hiệu quả học tập."

  Prompt 4: "Tổng hợp các đoạn văn và viết phần kết luận."

Ưu điểm:

• Dễ thiết kế và triển khai.

• Phù hợp cho các nhiệm vụ tuyến tính.

Nhược điểm:

• Thiếu tính linh hoạt khi nhiệm vụ yêu cầu xử lý nhiều nhánh hoặc rẽ nhánh.

Conditional Chaining (Chuỗi có điều kiện)

Kỹ thuật chuỗi có điều kiện là một phương pháp cho phép thực hiện các hành động khác nhau dựa trên kết quả hoặc đầu ra của một bước trước đó. Nguyên tắc cơ bản của chuỗi có điều kiện là nếu một điều kiện cụ thể được thỏa mãn, thì hệ thống sẽ tiếp tục xử lý theo một hướng xác định, trong khi nếu điều kiện đó không được thỏa mãn, nó sẽ chuyển sang một nhánh khác trong chuỗi.

Trong kỹ thuật này, đầu ra của một bước hoặc quy trình được đánh giá kỹ lưỡng. Tùy thuộc vào kết quả thu được, người dùng có thể định hướng mô hình thực hiện các quy trình khác nhau, từ đó tạo nên sự linh hoạt và hiệu quả cao hơn trong việc xử lý thông tin hoặc đầu ra.

Kỹ thuật này lý tưởng cho các nhiệm vụ có thể diễn biến theo nhiều kịch bản khác nhau, chẳng hạn như:

• Trả lời câu hỏi đa ngành: Xác định lĩnh vực mà câu hỏi thuộc về (ví dụ: công nghệ, y tế, tài chính) và cung cấp câu trả lời phù hợp.

• Hỗ trợ tuyển dụng: Xác định vị trí công việc (nhân sự, công nghệ, marketing) dựa trên thông tin từ ứng viên và cung cấp mẫu câu hỏi phỏng vấn phù hợp.

• Soạn thảo hợp đồng: Tùy vào loại hợp đồng (mua bán, lao động, đối tác), hệ thống sẽ chọn mẫu hợp đồng và soạn thảo nội dung phù hợp.

• Hỗ trợ học tập cá nhân hóa: Tùy thuộc vào kết quả bài kiểm tra, AI gợi ý tài liệu học tập phù hợp cho từng học sinh (nâng cao, cơ bản, hay bổ sung kiến thức nền).

• Tư vấn sản phẩm: Xác định nhu cầu khách hàng (ngân sách, mục tiêu sử dụng) và gợi ý sản phẩm phù hợp.

Cách hoạt động của Conditional Chaining trải qua 2 bước (1) Xác định các điều kiện hoặc kịch bản cụ thể có thể xảy ra sau mỗi bước. (2) Tùy thuộc vào điều kiện thỏa mãn, lựa chọn nhánh hoặc câu lệnh phù hợp để tiếp tục.

Ví dụ:

• Nhiệm vụ: Trả lời câu hỏi về một chủ đề bất kỳ.

  • Prompt 1: "Người dùng hỏi về lĩnh vực nào: công nghệ, y tế, hay tài chính?"

  • Prompt 2A (nếu là công nghệ): "Hãy cung cấp thông tin về xu hướng AI trong năm 2025."

  • Prompt 2B (nếu là y tế): "Hãy giải thích ứng dụng của AI trong chăm sóc sức khỏe."

  • Prompt 2C (nếu là tài chính): "Hãy phân tích cách AI thay đổi ngành ngân hàng."

Ưu điểm:

• Linh hoạt, có khả năng xử lý nhiều kịch bản khác nhau.

• Giảm độ phức tạp của từng nhánh nhờ phân nhánh logic.

Nhược điểm:

• Yêu cầu thiết kế logic điều kiện phức tạp.

• Có thể gặp khó khăn trong việc tối ưu hóa nếu số lượng nhánh quá lớn.

Looping Chaining (Chuỗi vòng lặp)

Trong kỹ thuật này, một lời nhắc được thực hiện nhiều lần cho đến khi đạt được kết quả mong muốn. Đây là phương pháp hữu ích cho các tác vụ lặp đi lặp lại hoặc khi cần xử lý một danh sách, tập hợp hoặc khi phải kiểm tra và tinh chỉnh đầu ra nhiều lần. Chẳng hạn như:

• Dịch tài liệu hàng loạt: Dịch từng đoạn hoặc từng câu của tài liệu dài cho đến khi hoàn thành.

• Kiểm tra lỗi chính tả trong văn bản: Lặp qua từng câu trong văn bản, kiểm tra lỗi chính tả hoặc ngữ pháp, sau đó sửa lỗi.

• Phân tích dữ liệu: Lặp qua từng dòng dữ liệu trong bảng, phân tích và tạo báo cáo.

• Phân loại email: Lặp qua danh sách email, phân loại thành các thư mục như ưu tiên, quảng cáo, hay spam.

Cách hoạt động của Loop Chaining trải qua 3 bước: (1) Định nghĩa điều kiện lặp (ví dụ: số lần lặp, hoặc khi đạt được kết quả cụ thể). (2) Thực hiện lời nhắc trong mỗi lần lặp. (3) Kiểm tra điều kiện lặp, nếu thỏa mãn thì dừng, nếu không thì tiếp tục.

Ví dụ:

• Nhiệm vụ: Dịch danh sách 10 câu tiếng Anh sang tiếng Việt.

  • Prompt 1: "Dịch câu sau sang tiếng Việt: '{câu đầu tiên trong danh sách}'."

  • Prompt 2 (lặp lại): "Dịch câu sau sang tiếng Việt: '{câu tiếp theo trong danh sách}'."

  • Tiếp tục cho đến khi tất cả các câu trong danh sách được dịch.

Ưu điểm:

• Phù hợp cho các nhiệm vụ có tính lặp.

• Giảm tải xử lý một lần toàn bộ dữ liệu.

Nhược điểm:

• Yêu cầu kiểm soát logic lặp chặt chẽ để tránh lặp vô hạn.

• Có thể tốn tài nguyên nếu vòng lặp quá nhiều bước.

So sánh các kỹ thuật

Cách ứng dụng hiệu quả Prompt Chaining

Việc tuân thủ một số quy tắc là rất cần thiết để tối đa hóa hiệu quả của chuỗi câu lệnh (prompt chaining). Những quy tắc này đảm bảo rằng các chuỗi câu lệnh của bạn mạnh mẽ, chính xác và hiệu quả, dẫn đến kết quả tốt hơn và đáng tin cậy hơn.

Thiết kế prompt

Sử dụng các prompt rõ ràng và ngắn gọn là điều cần thiết để có được kết quả tốt nhất. Khi các prompt của bạn đơn giản, mô hình có thể dễ dàng hiểu những gì bạn cần, điều này giúp giảm sự nhầm lẫn và cải thiện chất lượng của các phản hồi.

Dưới đây là một số mẹo:

• Sử dụng ngôn ngữ đơn giản: Tránh các từ phức tạp và thuật ngữ kỹ thuật.

• Trực tiếp: Rõ ràng nêu ra điều bạn muốn mà không cần thêm chi tiết không cần thiết.

• Tập trung vào một nhiệm vụ: Mỗi prompt nên giải quyết một nhiệm vụ hoặc câu hỏi duy nhất.

Ví dụ:

• Thay vì: "Bạn có thể tóm tắt những điểm chính của các xu hướng nhiệt độ toàn cầu trong suốt thế kỷ qua, tập trung vào bất kỳ sự thay đổi đáng kể nào và các nguyên nhân tiềm năng của chúng, cũng như những sự kiện nổi bật có thể đã ảnh hưởng đến những xu hướng này không?"

• Hãy viết:

  Bước 1: "Liệt kê các thay đổi chính trong nhiệt độ toàn cầu trong thế kỷ qua."

  Bước 2: "Xác định các nguyên nhân tiềm năng cho mỗi thay đổi chính trong nhiệt độ toàn cầu."

Sử dụng các prompt được cấu trúc tốt cũng là chìa khóa để giúp mô hình ngôn ngữ theo dõi quy trình hợp lý của một nhiệm vụ. Khi các prompt của bạn được tổ chức và mạch lạc, mô hình có thể hiểu và phản hồi một cách phù hợp hơn.

Dưới đây là một số mẹo:

• Phân chia các nhiệm vụ phức tạp: Chia nhiệm vụ thành các bước nhỏ, có thể quản lý được.

• Đảm bảo luồng logic: Đảm bảo rằng mỗi prompt xây dựng dựa trên prompt trước đó và dẫn dắt hợp lý đến prompt tiếp theo.

Cấu trúc prompt của bạn theo cách này sẽ hướng dẫn các mô hình ngôn ngữ thực hiện nhiệm vụ từng bước một, dẫn đến các phản hồi tốt hơn và chính xác hơn.

Thử nghiệm

Các nhiệm vụ khác nhau cần những cách thức liên kết câu lệnh khác nhau. Việc chọn phương pháp phù hợp cho nhiệm vụ của bạn có thể tạo ra sự khác biệt lớn. Nên thử nghiệm với các cách tiếp cận khác nhau và xem cái nào hoạt động tốt nhất cho những gì bạn đang cố gắng đạt được.

Thường xuyên kiểm tra mức độ hiệu quả của các chuỗi câu lệnh của bạn. Hãy xem xét độ chính xác, tính đầy đủ và tính liên quan của các đầu ra. Điều này giúp bạn nhận thấy điều gì đang hoạt động và điều gì cần được cải thiện. Bằng cách này, bạn có thể thực hiện các thay đổi và cải tiến khi cần thiết và đảm bảo rằng bạn đang đạt được kết quả tốt nhất.

Cải thiện liên tục

Cải thiện liên tục dựa trên phản hồi và kết quả dẫn đến các gợi ý chính xác và hiệu quả hơn. Bạn có thể cải tiến hiệu suất của mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách thu thập phản hồi từ các đầu ra, xác định các điểm yếu và điều chỉnh các gợi ý cho phù hợp. Quá trình này đảm bảo rằng các gợi ý của bạn trở nên ngày càng chính xác và phù hợp theo thời gian. Ví dụ:

• Prompt ban đầu: "Mô tả tác động của biến đổi khí hậu."

• Prompt đã cải thiện: "Mô tả tác động của biến đổi khí hậu đến hệ sinh thái ven biển trong suốt thập kỷ qua."

Cấu trúc chuỗi câu lệnh

Cách bạn sắp xếp chuỗi câu lệnh có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả cuối cùng. Thay đổi thứ tự và logic của các câu lệnh là hữu ích dựa trên những gì bạn thấy có hiệu quả. Điều này đảm bảo mỗi bước có ý nghĩa sau bước trước đó. Khi bạn làm điều này, bạn có thể nhận được câu trả lời tốt hơn và hợp lý hơn từ AI.

Giám sát và ghi chép

Việc theo dõi hiệu quả của các chuỗi câu lệnh của bạn rất quan trọng. Điều này giúp bạn hiểu những gì hiệu quả và phát hiện bất kỳ vấn đề nào trong quá trình sử dụng. Sử dụng các công cụ để ghi lại thông tin quan trọng như những gì đưa vào các prompt, những gì xuất ra, và mất bao lâu để hoàn thành. Chẳng hạn, ghi lại từng bước của chuỗi, sản phẩm của nó và bất kỳ lỗi nào xảy ra. Nếu bạn làm điều này, bạn có thể nghiên cứu quy trình và cải thiện nó, dẫn đến kết quả tốt hơn.

Kết luận

Trong bài viết này, chúng ta đã khám phá về kỹ thuật Prompt Chaining, một kỹ thuật để nâng cao hiệu suất của LLM trong các nhiệm vụ phức tạp bằng cách chia nhỏ chúng thành các gợi ý nhỏ hơn, dễ quản lý hơn. Chúng tôi đã đề cập đến các phương pháp chuỗi khác nhau, ứng dụng của chúng và các phương pháp hay nhất để giúp bạn tận dụng hiệu quả LLM cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.

Hãy thử tận dụng phương pháp này để nâng cao hiệu quả công việc của bạn nhé!