Tweet
Khi làm việc với Claude, một prompt tốt không chỉ đơn giản là đặt câu hỏi. Cách bạn cung cấp vai trò, bối cảnh, yêu cầu và định dạng đầu ra có thể ảnh hưởng đáng kể đến kết quả nhận được. Trong tài liệu bổ trợ Building trusted AI in the enterprise, Anthropic đưa ra một cấu trúc prompt gồm nhiều thành phần có thể kết hợp tùy theo từng tình huống.
7 thành phần có thể có trong một prompt
1. Task + Role
Xác định Claude cần thực hiện nhiệm vụ gì và đang đóng vai trò nào.
Ví dụ, thay vì chỉ yêu cầu:
Có thể xác định rõ Claude đang hoạt động như một hệ thống phân loại ticket hỗ trợ khách hàng.
2. Background data, documents & images
Cung cấp những dữ liệu, tài liệu hoặc hình ảnh liên quan để Claude có đủ thông tin thực hiện nhiệm vụ.
Đây là phần giúp đưa thêm bối cảnh cần thiết thay vì để Claude phải dự đoán thông tin còn thiếu.
3. Detailed task description & rules
Mô tả cụ thể nhiệm vụ cần làm và các quy tắc phải tuân theo.
Ví dụ, với bài toán phân loại ticket, prompt có thể cung cấp danh sách category và những rules dùng để xác định ticket thuộc nhóm nào.
4. Conversation history hoặc user input
Nếu là một cuộc hội thoại nhiều lượt, có thể đưa lịch sử hội thoại vào prompt. Với những trường hợp đơn giản hơn, đây có thể là input trực tiếp từ người dùng.
5. Immediate task description or request
Nêu rõ yêu cầu cụ thể mà Claude cần xử lý ở thời điểm hiện tại.
Điều này giúp Claude phân biệt giữa thông tin bối cảnh được cung cấp và nhiệm vụ cần thực hiện ngay.
6. Output formatting
Đây là phần thường bị bỏ qua nhưng rất quan trọng khi cần output theo một cấu trúc nhất định.
Thay vì chỉ yêu cầu Claude “trả lời”, hãy xác định kết quả cần được trình bày như thế nào.
Trong ví dụ của Anthropic, output được yêu cầu theo một format cụ thể với trường <category> để kết quả phân loại có cấu trúc rõ ràng.
7. Pre-filling the response
Trong một số trường hợp, có thể pre-fill một phần response để định hướng cấu trúc câu trả lời mà Claude sẽ tạo ra.
Tài liệu của Anthropic cũng đưa thành phần này vào cấu trúc prompt mẫu cho bài toán phân loại ticket.
Vậy một prompt hoàn chỉnh sẽ trông như thế nào?
Có thể hình dung đơn giản:
Role + Context + Rules + Input + Task + Output Format + Prefill
Không phải prompt nào cũng bắt buộc phải có đầy đủ tất cả thành phần. Quan trọng là xác định Claude cần biết thông tin gì và kết quả cần được trả về như thế nào.
Anthropic sử dụng chính bài toán customer support ticket classification để minh họa cách xây dựng prompt có cấu trúc, trong đó các category, rules, ticket và format của response được xác định rõ ràng.
Vì sao kiến thức này đáng chú ý khi học CCAR-F?
Khi xây dựng các ứng dụng sử dụng Claude, prompt không chỉ là một câu hỏi gửi đến model. Việc tổ chức context, rules, input và output một cách rõ ràng là một phần quan trọng trong quá trình xây dựng hệ thống AI.
Đây cũng là một trong những chủ đề đáng nắm vững khi tìm hiểu về cách thiết kế ứng dụng với Claude.
📌 Nguồn tham khảo: Building trusted AI in the enterprise – tài liệu bổ trợ từ Anthropic.
Nếu bạn đang quan tâm đến chứng chỉ CCAR-F nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu, VnPro hiện có khóa đào tạo và luyện thi chứng chỉ CCAR-F, phù hợp với những bạn muốn xây dựng kiến thức từ nền tảng, học bài bản và có lộ trình rõ ràng. Liên hệ ngay để được tư vấn cụ thể nhé!!
Hotline/Zalo: 0933 427 079
Anh Thư: 0339 943 732 | Như Ngọc: 0765 944 386
7 thành phần có thể có trong một prompt
1. Task + Role
Xác định Claude cần thực hiện nhiệm vụ gì và đang đóng vai trò nào.
Ví dụ, thay vì chỉ yêu cầu:
“Phân loại ticket này.”
Có thể xác định rõ Claude đang hoạt động như một hệ thống phân loại ticket hỗ trợ khách hàng.
2. Background data, documents & images
Cung cấp những dữ liệu, tài liệu hoặc hình ảnh liên quan để Claude có đủ thông tin thực hiện nhiệm vụ.
Đây là phần giúp đưa thêm bối cảnh cần thiết thay vì để Claude phải dự đoán thông tin còn thiếu.
3. Detailed task description & rules
Mô tả cụ thể nhiệm vụ cần làm và các quy tắc phải tuân theo.
Ví dụ, với bài toán phân loại ticket, prompt có thể cung cấp danh sách category và những rules dùng để xác định ticket thuộc nhóm nào.
4. Conversation history hoặc user input
Nếu là một cuộc hội thoại nhiều lượt, có thể đưa lịch sử hội thoại vào prompt. Với những trường hợp đơn giản hơn, đây có thể là input trực tiếp từ người dùng.
5. Immediate task description or request
Nêu rõ yêu cầu cụ thể mà Claude cần xử lý ở thời điểm hiện tại.
Điều này giúp Claude phân biệt giữa thông tin bối cảnh được cung cấp và nhiệm vụ cần thực hiện ngay.
6. Output formatting
Đây là phần thường bị bỏ qua nhưng rất quan trọng khi cần output theo một cấu trúc nhất định.
Thay vì chỉ yêu cầu Claude “trả lời”, hãy xác định kết quả cần được trình bày như thế nào.
Trong ví dụ của Anthropic, output được yêu cầu theo một format cụ thể với trường <category> để kết quả phân loại có cấu trúc rõ ràng.
7. Pre-filling the response
Trong một số trường hợp, có thể pre-fill một phần response để định hướng cấu trúc câu trả lời mà Claude sẽ tạo ra.
Tài liệu của Anthropic cũng đưa thành phần này vào cấu trúc prompt mẫu cho bài toán phân loại ticket.
Vậy một prompt hoàn chỉnh sẽ trông như thế nào?
Có thể hình dung đơn giản:
Role + Context + Rules + Input + Task + Output Format + Prefill
Không phải prompt nào cũng bắt buộc phải có đầy đủ tất cả thành phần. Quan trọng là xác định Claude cần biết thông tin gì và kết quả cần được trả về như thế nào.
Anthropic sử dụng chính bài toán customer support ticket classification để minh họa cách xây dựng prompt có cấu trúc, trong đó các category, rules, ticket và format của response được xác định rõ ràng.
Vì sao kiến thức này đáng chú ý khi học CCAR-F?
Khi xây dựng các ứng dụng sử dụng Claude, prompt không chỉ là một câu hỏi gửi đến model. Việc tổ chức context, rules, input và output một cách rõ ràng là một phần quan trọng trong quá trình xây dựng hệ thống AI.
Đây cũng là một trong những chủ đề đáng nắm vững khi tìm hiểu về cách thiết kế ứng dụng với Claude.
📌 Nguồn tham khảo: Building trusted AI in the enterprise – tài liệu bổ trợ từ Anthropic.
Nếu bạn đang quan tâm đến chứng chỉ CCAR-F nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu, VnPro hiện có khóa đào tạo và luyện thi chứng chỉ CCAR-F, phù hợp với những bạn muốn xây dựng kiến thức từ nền tảng, học bài bản và có lộ trình rõ ràng. Liên hệ ngay để được tư vấn cụ thể nhé!!
Hotline/Zalo: 0933 427 079 Anh Thư: 0339 943 732 | Như Ngọc: 0765 944 386