Bạn dùng ChatGPT, Copilot để code cho nhanh nhưng kết quả lại là chuỗi giờ fix bug mệt nghỉ? Rất có thể bạn đã dính phải bẫy thao tác khi ra lệnh cho AI. Bài viết này sẽ vạch trần các lỗi thường gặp khi dùng prompt khiến AI hiểu sai ý, đồng thời chia sẻ công thức ra lệnh chuẩn chỉnh nhất giúp Developer làm chủ công cụ này.
Nội dung
Prompt là gì và vì sao dễ dùng sai?
Prompt là gì trong AI?
Trong ngữ cảnh của AI tạo sinh (như ChatGPT, Gemini, Claude…), Prompt là câu lệnh, đoạn văn bản hoặc dữ liệu đầu vào mà người dùng cung cấp để hướng dẫn mô hình AI thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, như trả lời câu hỏi, viết mã, tóm tắt văn bản hoặc tạo hình ảnh.
Vì sao cùng một AI nhưng kết quả mỗi người khác nhau?
AI tạo sinh hoạt động dựa trên xác suất và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Cùng một mô hình, nhưng kết quả đầu ra lại khác biệt đáng kể giữa các người dùng. Lý do nằm ở hai yếu tố chính:
- Tính ngẫu nhiên: Các mô hình LLM có một tham số gọi là temperature (nhiệt độ). Khi temperature cao, mô hình có xu hướng sáng tạo và ngẫu nhiên hơn; khi thấp, nó sẽ trả lời chắc chắn và lặp lại hơn.
- Chất lượng Prompt: Sự khác biệt cốt lõi nằm ở cách người dùng đặt câu hỏi. Một prompt rõ ràng, chi tiết, cung cấp đủ ngữ cảnh sẽ dẫn đến câu trả lời chất lượng cao hơn nhiều so với một prompt mơ hồ, chung chung.
Prompt quyết định 80% chất lượng câu trả lời như thế nào?
AI tạo sinh là một công cụ mạnh mẽ, nhưng chúng không có ý định riêng hay khả năng đoán ý người dùng một cách hoàn hảo. Giống như việc lập trình, nếu bạn nhập vào một hàm không rõ ràng (buggy function), kết quả trả về sẽ sai.
Prompt quyết định 80% chất lượng bởi vì nó là giao diện duy nhất để truyền tải:
- Mục tiêu: Bạn muốn AI làm gì?
- Ngữ cảnh: AI nên biết gì về nhiệm vụ này?
- Hạn chế: Định dạng, độ dài, hoặc phong cách nào cần tuân thủ?
Nếu prompt thiếu một trong các yếu tố trên, AI sẽ phải đoán ý và thường xuyên trả lời với thông tin không liên quan hoặc chung chung. Đây chính là gốc rễ của mọi sai lầm khi prompt AI.
Các lỗi thường gặp khi dùng prompt phổ biến nhất
Hiểu rõ các lỗi thường gặp khi dùng prompt là bước đầu tiên để cải thiện kỹ thuật prompt engineering của bạn.
Prompt quá ngắn, quá chung chung
Đây là lỗi thường gặp khi dùng prompt phổ biến nhất đối với người dùng mới.
Ví dụ về prompt kém: “Viết code Python.”
- Vấn đề: Code Python về cái gì? Dùng thư viện nào? Mục đích là gì?
- Hậu quả: AI sẽ trả lời một đoạn code Python cơ bản, chung chung, không hữu ích cho công việc cụ thể của bạn.
Không nêu rõ mục tiêu đầu ra mong muốn
Người dùng quên chỉ định rõ ràng về định dạng, phong cách, hay mục đích cuối cùng của câu trả lời.
Ví dụ về prompt kém: “Phân tích Deep Learning.”
- Vấn đề: Bạn muốn một bài báo khoa học, một đoạn tóm tắt 300 từ, hay một danh sách các ứng dụng thực tế?
- Hậu quả: AI có thể đưa ra một đoạn văn bản học thuật dài, không phù hợp với yêu cầu thực tế của bạn.
Gộp quá nhiều yêu cầu trong một prompt
Cố gắng gói gọn mọi thứ vào một câu lệnh duy nhất khiến AI bị quá tải và dễ bỏ sót một số yêu cầu.
Ví dụ về prompt kém: “Hãy tóm tắt bài báo về BERT, sau đó tìm 5 ứng dụng mới nhất và viết mã Python để minh họa việc sử dụng mô hình này.”
- Hậu quả: AI có thể tóm tắt, nhưng bỏ quên phần viết mã hoặc chỉ liệt kê 2-3 ứng dụng.
- Giải pháp: Sử dụng phương pháp Chuỗi suy nghĩ (Chain-of-Thought – CoT) hoặc chia thành nhiều bước trong một cuộc hội thoại.
Không cung cấp ngữ cảnh cho AI
Lỗi thường gặp khi dùng prompt nghiêm trọng là thiếu ngữ cảnh. Ngữ cảnh là nền tảng để AI hiểu đúng ý định của bạn.
Ví dụ về prompt kém: “Sửa lỗi trong đoạn code này.” và chỉ dán code mà thôi.
- Vấn đề: AI không biết đoạn code này dùng để làm gì, lỗi là gì (syntax error, logic error, performance issue), và môi trường thực thi là gì.
- Hậu quả: AI có thể sửa lỗi cú pháp nhưng lại đưa ra một giải pháp logic không tối ưu.
Dùng từ mơ hồ, đa nghĩa
Các từ ngữ như một chút, khá nhiều, tốt hơn, hiệu quả là không thể lượng hóa được đối với AI.
Ví dụ về prompt kém: “Làm cho phần giới thiệu này hay hơn và ngắn hơn một chút.”
- Hậu quả: AI có thể làm cho văn bản ngắn lại nhưng phong cách lại không phù hợp với giọng văn chuyên nghiệp của bạn.
Không chỉ rõ vai trò cho AI
Role Prompting là kỹ thuật prompt engineering quan trọng nhất để đạt được kết quả chuyên môn cao.
Ví dụ về prompt kém: Phân tích ưu và nhược điểm của việc sử dụng Microservices
- Vấn đề: AI không biết vai trò của nó. Nó có thể đóng vai trò là một học giả, một người quản lý dự án, hay một kiến trúc sư hệ thống.
- Hậu quả: Câu trả lời sẽ thiếu chiều sâu hoặc không tập trung vào các yếu tố quan trọng đối với công việc của bạn
- Giải pháp: Đóng vai trò là một Kiến trúc sư Giải pháp Đám mây. Hãy phân tích ưu và nhược điểm của việc chuyển đổi từ kiến trúc Monolithic sang Microservices cho một công ty thương mại điện tử nhỏ đang hoạt động trên AWS.
Kỳ vọng AI tự hiểu mà không hướng dẫn
Kỳ vọng AI hoạt động như một chuyên gia tư vấn mà không có bất kỳ ràng buộc nào là một sai lầm khi prompt AI kinh điển. AI chỉ có thể trả lời tốt nhất trong phạm vi dữ liệu đã được huấn luyện và hướng dẫn bạn cung cấp.
Cách viết Prompt hiệu quả, hạn chế lỗi
Để tránh các lỗi thường gặp khi dùng prompt và thực hiện tối ưu hóa prompt AI, hãy áp dụng cấu trúc và phương pháp sau:
Công thức viết Prompt cơ bản cho người mới
Một prompt hiệu quả thường tuân theo cấu trúc 4 phần sau (Kỹ thuật R-I-T-C):
| Thành phần | Tiếng Anh | Mục đích | Ví dụ |
| Vai trò | Role | Định danh chuyên môn cho AI. | Bạn là một Chuyên gia bảo mật mạng |
| Yêu cầu | Instruction | Nhiệm vụ chính cần thực hiện. | Phân tích lỗ hổng XSS trong đoạn code Javascript sau. |
| Ngữ cảnh | Context | Thông tin cần thiết để AI hiểu. | Đây là một ứng dụng Node.js chạy trên Express Framework. |
| Đầu ra | Tone/Format | Định dạng, độ dài, phong cách trả lời. | Trả lời dưới dạng danh sách gạch đầu dòng và giới hạn 200 từ. |
Checklist kiểm tra Prompt trước khi gửi AI
Trước khi nhấn Enter, hãy dùng checklist này để đảm bảo bạn đã tránh được các lỗi thường gặp khi dùng prompt:
- [x] Vai trò được chỉ định chưa? (VD: Đóng vai trò là một Kiến trúc sư Giải pháp Đám mây)
- [x] Mục tiêu rõ ràng chưa? (VD: Tạo mô hình $k$-means cho tập dữ liệu X)
- [x] Ngữ cảnh đầy đủ chưa? (Đã cung cấp dữ liệu, ngôn ngữ, framework, hay vấn đề hiện tại?)
- [x] Yêu cầu có bị gộp chung không? (Nếu quá phức tạp, đã chia nhỏ ra thành các bước chưa?)
- [x] Từ ngữ có định lượng được không? (Đã thay một chút bằng 200 từ hay 3 điểm chính chưa?)
- [x] Định dạng đầu ra đã được yêu cầu chưa? (VD: Trả lời bằng Markdown, bảng, JSON…)
Các câu hỏi thường gặp (FAQ)
Vì sao prompt đúng nhưng AI vẫn trả lời sai?
- Dữ liệu không có thật (Hallucination): Đây là giới hạn cố hữu của LLM. Đôi khi AI tạo ra thông tin không có trong dữ liệu huấn luyện. Hãy yêu cầu AI chỉ trả lời dựa trên thông tin đã cung cấp hoặc dùng các công cụ tìm kiếm tích hợp (RAG).
- Ngữ cảnh bị ngắt quãng: Nếu cuộc hội thoại quá dài, AI có thể quên các prompt trước đó. Hãy tóm tắt lại ngữ cảnh chính trong các prompt quan trọng.
Prompt càng dài có phải càng tốt không?
Không hẳn. Prompt tốt là prompt đầy đủ thông tin (bao gồm ngữ cảnh, vai trò, yêu cầu) chứ không nhất thiết là dài. Một prompt ngắn nhưng chứa đủ thông tin quan trọng sẽ hiệu quả hơn một prompt dài nhưng lan man, thiếu trọng tâm.
Có nên dùng prompt tiếng Anh hay tiếng Việt?
Nên dùng tiếng Anh nếu có thể. Hầu hết các mô hình LLM tiên tiến được huấn luyện chủ yếu trên dữ liệu tiếng Anh, do đó, chúng thường thể hiện khả năng lý luận, độ chính xác, và sự trôi chảy vượt trội hơn khi tương tác bằng tiếng Anh. Tuy nhiên, nếu nhiệm vụ yêu cầu đầu ra là tiếng Việt, hãy viết prompt bằng tiếng Việt rõ ràng, tránh các từ ngữ mơ hồ.
Dùng prompt mẫu trên mạng có hiệu quả không?
Các prompt mẫu là một điểm khởi đầu tuyệt vời để học kỹ thuật prompt engineering và tránh lỗi thường gặp khi dùng prompt. Tuy nhiên, bạn luôn cần tinh chỉnh prompt mẫu để phù hợp với ngữ cảnh, mục tiêu, và dữ liệu cụ thể của riêng mình.
Mỗi nền tảng AI có cần viết prompt khác nhau không?
Có, nhưng không nhiều. Cấu trúc Prompt cơ bản (R-I-T-C) vẫn áp dụng. Tuy nhiên:
- Các mô hình mới hơn (ví dụ: GPT-4, Gemini Advanced) xử lý tốt hơn các prompt phức tạp và dài, ít bị sai lầm khi prompt AI hơn.
- Các mô hình tối ưu cho lập trình (ví dụ: Code Llama) có thể cần ít ngữ cảnh hơn về vai trò khi yêu cầu viết code.
Việc nhận diện và khắc phục các lỗi thường gặp khi dùng prompt viết code không chỉ giúp bạn tiết kiệm hàng giờ debug vô nghĩa mà còn nâng tầm tư duy lập trình khi cộng tác cùng AI. Thay vì phó mặc hoàn toàn cho máy, hãy cung cấp ngữ cảnh rõ ràng và luôn kiểm tra lại kết quả mà AI đưa ra trước khi sử dụng.
Xem thêm:
0 Lời bình