11/11/2025
Theo dự báo, đến năm 2025 sẽ có tới 58% nội dung số trên internet được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo. Đồng thời, 82% doanh nghiệp trên toàn cầu đã và đang triển khai chương trình đào tạo về Prompt Engineering nhằm tối ưu hiệu quả ứng dụng Generative AI. Vậy Prompt Engineering là gì và vì sao được xem là kỹ năng quan trọng khi làm việc với ChatGPT hay các công cụ AI tạo sinh khác? Bài viết này của VNPT AI sẽ giúp bạn đọc hiểu khái niệm, cách hoạt động, các kỹ thuật phổ biến cũng như lợi ích và ứng dụng thực tế của Prompt Engineering.
Prompt Engineering là gì?
Prompt engineering là quá trình thiết kế và tối ưu câu lệnh để hướng dẫn hệ thống trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) tạo ra kết quả đúng mong muốn. Dù AI có khả năng mô phỏng cách con người giao tiếp nhưng chúng vẫn cần những chỉ dẫn chi tiết để tạo ra nội dung chất lượng và phù hợp với bối cảnh.
Trong kỹ thuật Prompt Engineering, người dùng lựa chọn cách diễn đạt, từ ngữ, ký hiệu và định dạng thích hợp để định hướng cho AI. Điều này giúp hệ thống không chỉ trả lời chính xác hơn mà còn tạo ra trải nghiệm giao tiếp có ý nghĩa với người dùng.
Vai trò của người làm Prompt Engineering đòi hỏi sự sáng tạo và quá trình thử – sai liên tục. Thông qua việc xây dựng và tinh chỉnh nhiều dạng câu lệnh khác nhau, họ giúp AI vận hành theo đúng mục tiêu của ứng dụng, từ đó mang lại kết quả tối ưu hơn.
Prompt Engineering hoạt động như thế nào?
Các mô hình Generative AI được xây dựng trên kiến trúc transformer, cho phép chúng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và nắm bắt sự phức tạp của ngôn ngữ thông qua mạng nơ-ron. Trong đó, Prompt Engineering đóng vai trò định hình đầu ra của mô hình, hỗ trợ AI tạo ra phản hồi mạch lạc, có ý nghĩa.
Để đạt được điều này, các nhà nghiên cứu đã sử dụng nhiều kỹ thuật như tokenization (phân tách văn bản thành đơn vị nhỏ), điều chỉnh tham số mô hình (model parameter tuning) và top-k sampling (lựa chọn xác suất cao nhất trong số các khả năng). Nhờ vậy, phản hồi của AI trở nên sát với yêu cầu hơn.
Cốt lõi của những mô hình nền tảng đứng sau Generative AI (foundation models) chính là các LLM (large language models) được huấn luyện trên kiến trúc transformer. Chúng được huấn luyện trên tập dữ liệu khổng lồ để học các mẫu và phân bố ngôn ngữ, từ đó có thể tạo ra văn bản, hình ảnh hay nhiều loại nội dung phức tạp dựa trên ngôn ngữ tự nhiên mà người dùng nhập vào.
Ví dụ, các công cụ như DALL·E hay Midjourney có thể biến mô tả văn bản thành hình ảnh nhờ kết hợp LLM với Stable Diffusion (mô hình chuyên về sinh ảnh). Điều này cho thấy, Prompt Engineering không chỉ đòi hỏi kiến thức kỹ thuật, mà còn cần sự am hiểu ngôn ngữ, từ vựng và ngữ cảnh. Khi prompt được thiết kế tốt, đầu ra sẽ đạt chất lượng cao, giảm thiểu việc chỉnh sửa về sau.
Các kỹ thuật trong Prompt Engineering
Tùy mục tiêu và bối cảnh sử dụng, người làm prompt có thể chọn kỹ thuật phù hợp để tối ưu chất lượng phản hồi. Dưới đây là một số kỹ thuật phổ biến:
Zero-shot prompting
Với zero-shot prompting, AI được yêu cầu thực hiện nhiệm vụ mà không cần bất kỳ ví dụ hay hướng dẫn nào trước đó. Mô hình phải hoàn toàn dựa vào kiến thức đã được huấn luyện để trả lời. Kỹ thuật này thường dùng khi câu hỏi đơn giản hoặc thông tin đã phổ biến.
Ví dụ: “Hãy giải thích biến đổi khí hậu là gì, nguyên nhân và tác động của nó.”
Few-shot prompting
Kỹ thuật này cung cấp cho AI một vài ví dụ minh họa trong chính câu lệnh. Những ví dụ này giúp mô hình hiểu được cách diễn đạt, cấu trúc và mức độ chi tiết mong muốn, từ đó đưa ra phản hồi sát hơn.
Ví dụ: trước khi yêu cầu giải thích “biến đổi khí hậu”, prompt có thể đưa ra mẫu giải thích về “quang hợp” và “trọng lực” để làm mẫu.
Chain-of-thought (CoT) prompting
Đây là cách tiếp cận khuyến khích AI suy luận theo từng bước nhỏ, thay vì trả lời trực tiếp. Cách tiếp cận này giúp xử lý các vấn đề phức tạp một cách logic, giống như con người đang “nghĩ thành tiếng”.
Ví dụ: thay vì hỏi “Biến đổi khí hậu tác động thế nào?”, prompt hướng AI trả lời theo từng bước: (1) Định nghĩa, (2) Nêu nguyên nhân, (3) Mô tả hệ quả.
Tree of Thoughts (ToT)
Tree of Thoughts prompting mở rộng từ CoT nhưng thay vì đi theo một hướng duy nhất, mô hình sẽ khám phá nhiều nhánh suy nghĩ khác nhau. Sau đó, AI so sánh, đánh giá và chọn ra nhánh hợp lý nhất.
Ví dụ: khi được hỏi “Biến đổi khí hậu gây ra những ảnh hưởng nào?”, AI có thể tách thành nhiều nhánh như “ảnh hưởng môi trường”, “ảnh hưởng xã hội”, rồi phát triển nội dung chi tiết cho từng nhánh.
Role Prompting
Với cách tiếp cận này, người dùng “đặt vai” cho AI trước khi yêu cầu. Điều này giúp mô hình tạo ra phản hồi theo phong cách và quan điểm của vai trò đó.
Ví dụ: “Bạn là một chuyên gia SEO, hãy viết đoạn mô tả meta cho bài viết về biến đổi khí hậu.” Kỹ thuật này giúp đầu ra vừa đúng nội dung, vừa sát với bối cảnh công việc.
Lợi ích của Prompt Engineering
Prompt Engineering mang lại nhiều giá trị thiết thực trong việc khai thác sức mạnh AI. Dưới đây là ba lợi ích tiêu biểu:
Tạo ra kết quả tối ưu ngay từ đầu
Prompt Engineering giúp AI hiểu rõ yêu cầu ngay từ đầu, giảm khâu chỉnh sửa và tiết kiệm thời gian xử lý. Khi người dùng xây dựng prompt một cách rõ ràng và có cấu trúc hợp lý, AI sẽ hiểu đúng yêu cầu. Khi prompt mô tả cụ thể về mục tiêu đầu ra (chẳng hạn như định dạng, phong cách hoặc mức độ chi tiết), AI sẽ tạo ra kết quả sát với yêu cầu của người dùng hơn, đảm bảo nội dung nhất quán và phù hợp với mục tiêu.
Tối ưu hóa cho từng mô hình AI
Mỗi mô hình AI có thế mạnh riêng, vì vậy cách viết prompt cũng cần được điều chỉnh để tận dụng tối đa khả năng của các mô hình này. Mô hình GPT-4 nổi bật về khả năng tổng hợp và lập luận, nên prompt nên hướng đến yêu cầu phân tích, giải thích hoặc so sánh. Trong khi đó, mô hình Gemini của Google mạnh về tìm kiếm thông tin trực tiếp, nên prompt nên tập trung vào các câu hỏi cần dữ liệu mới hoặc thông tin thời sự. Việc lựa chọn cách viết prompt phù hợp với từng mô hình giúp khai thác tối đa khả năng của hệ thống, tạo ra phản hồi chính xác, tự nhiên và mang tính cá nhân hóa cao hơn.
Mở rộng tiềm năng của AI vượt ra ngoài thiết kế ban đầu
Một prompt được thiết kế sáng tạo có thể hướng AI thực hiện những nhiệm vụ vượt ngoài phạm vi mà nó được lập trình ban đầu. Ví dụ, bằng cách mô tả ngữ cảnh và vai trò cụ thể trong prompt, người dùng có thể khiến AI “đóng vai” người dịch chuyên nghiệp để chuyển ngữ tự nhiên ngay cả khi mô hình không được huấn luyện song ngữ.
Tương tự, khi prompt được xây dựng như một kịch bản có luật chơi và tương tác, AI có thể tạo ra trò chơi đối thoại. Trong lĩnh vực khoa học, việc đặt prompt chi tiết giúp AI hỗ trợ phân tích dữ liệu phức tạp như quan sát thiên văn hoặc dự đoán xu hướng từ tập dữ liệu lớn.
Ứng dụng của Prompt Engineering
Khi được áp dụng đúng, kỹ thuật Prompt Engineering mang lại lợi ích rõ rệt trong nhiều lĩnh vực như:
- Chatbot: Nhờ các prompt được thiết kế hiệu quả, chatbot có thể hiểu ngữ cảnh trò chuyện và phản hồi mạch lạc, giúp nâng cao trải nghiệm giao tiếp với người dùng.
- Y tế: Prompt engineering giúp AI hiểu đúng yêu cầu chuyên môn và khai thác hiệu quả dữ liệu y khoa. Ví dụ, khi bác sĩ sử dụng prompt được thiết kế rõ ràng, AI sẽ hiểu chính xác yêu cầu. Trong prompt, bác sĩ có thể nêu rõ loại bệnh án, định dạng tóm tắt cần có (như phần chẩn đoán, phương án điều trị hoặc kết quả xét nghiệm) và mục tiêu phân tích. Nhờ đó, AI có thể tổng hợp thông tin chính xác, loại bỏ chi tiết không cần thiết và gợi ý các hướng điều trị dựa trên dữ liệu tương tự trong y văn.
- Phát triển phần mềm: AI có thể sinh mã nguồn, đưa ra giải pháp cho các bài toán lập trình. Prompt được viết tốt giúp tiết kiệm thời gian, hỗ trợ lập trình viên trong nhiều tác vụ từ đơn giản đến phức tạp.
- Kỹ thuật phần mềm: Với khả năng xử lý nhiều ngôn ngữ lập trình, AI có thể tự động hóa việc sinh code, debug lỗi, thiết kế API hoặc xây dựng quy trình quản lý dữ liệu. Prompt engineering giúp tối ưu quy trình và giảm khối lượng công việc thủ công.
- An ninh mạng và khoa học máy tính: Các chuyên gia có thể dùng prompt để mô phỏng tấn công mạng, phát hiện lỗ hổng phần mềm và phát triển chiến lược phòng thủ hiệu quả hơn.
Kết luận
Thông qua bài viết “Prompt Engineering là gì” của VNPT AI, chúng ta không chỉ hiểu rõ khái niệm mà còn nắm được cách xây dựng câu lệnh tối ưu để AI phản hồi đúng mục tiêu. Nhờ vậy, Generative AI có thể phản hồi chính xác, tự nhiên và hiệu quả. Khi AI ngày càng trở thành một phần thiết yếu trong đời sống và kinh doanh, việc thành thạo Prompt Engineering sẽ giúp doanh nghiệp làm chủ công nghệ, đồng thời khai thác tối đa sức mạnh của trí tuệ nhân tạo.
