1
Giới thiệu về Các Vùng Chức năng Cơ bản trong Gợi ý (Prompting)
AI010Lesson 2
00:00

Năm Cột trụ của Gợi ý (Prompting)

Vượt xa các giao diện trò chuyện đơn giản, Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs)chúng đóng vai trò như những động cơ tinh vi cho việc xử lý dữ liệu có cấu trúc. Bài học này giới thiệu năm "nguyên tố chức năng" giúp nhà phát triển tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các quy trình làm việc chuyên nghiệp.

Bản đồ chức năng

  • Tóm tắt:Chuyển đổi văn bản dài dòng (như đánh giá sản phẩm) thành bản tóm tắt ngắn gọn nhưng vẫn giữ lại thông tin chính xác.
  • Suy luận:Thực hiện phân tích tự động, chẳng hạn như phát hiện cảm xúc, nhận dạng cảm xúc hoặc trích xuất các điểm dữ liệu cụ thể như tên thương hiệu vào định dạng JSON.
  • Chuyển đổi:Chuyển đổi văn bản từ dạng này sang dạng khác — bao gồm dịch thuật ngôn ngữ, điều chỉnh giọng điệu (ví dụ: trang trọng sang thân mật), và chuyển đổi định dạng dữ liệu (ví dụ: JSON sang HTML).
  • Mở rộng:Lấy các tín hiệu ngắn hoặc danh sách điểm nổi bật để tạo ra nội dung dài, ví dụ như thư email chăm sóc khách hàng cá nhân hóa.
  • Trợ lý trò chuyện (Chatbots):Sử dụng lịch sử cuộc trò chuyện và các vai trò được định nghĩa (Hệ thống, Người dùng, Trợ lý) để xây dựng các trợ lý tương tác, nhận biết ngữ cảnh.
Tính không trạng thái của Mô hình Ngôn ngữ Lớn
Khái niệm then chốt:Khác với con người, các mô hình LLM là "không trạng thái". Chúng không nhớ các tương tác trước đó trừ khi bạn truyền toàn bộ lịch sử cuộc trò chuyện trở lại cho chúng trong mỗi lời gọi API. Lịch sử tích lũy này được gọi là Ngữ cảnh.
main.py
TERMINALbash — 80x24
> Ready. Click "Run" to execute.
>
Question 1
A developer needs to extract the "Price" and "Discount Code" from 1,000 emails and save them to a database. Which approach and temperature setting are most appropriate?
A) Summarizing with Temperature = 0.7
B) Expanding with Temperature = 0
C) Inferring (Extracting) with Temperature = 0
D) Transforming with Temperature = 1.0
Challenge: Tone Transformer
Apply the Transforming and Chatbot role concepts.
You are building a "Tone Transformer" for a corporate helpdesk. You need to convert a frustrated user's slang-heavy complaint into a "Formal" and "Polite" summary for a manager.
Task
Specify the role of the "System" message to ensure the model acts appropriately, and write the "User" prompt to translate: 'The app is buggy as heck and I want my money back ASAP!'
System Message:
"You are a professional executive assistant. Your task is to rephrase communication into a formal, corporate-appropriate tone."

User Prompt:
"Translate the following text into a formal summary: 'The app is buggy as heck and I want my money back ASAP!'"

Expected Result:
"The customer is reporting technical instability within the application and is requesting an immediate refund."