Prompt Chaining là kỹ thuật chia nhỏ một tác vụ phức tạp thành một chuỗi các bước nhỏ, mỗi bước được giải quyết thông qua một prompt riêng biệt. Quá trình này có nghĩa là kết quả đầu ra của prompt ở bước trước sẽ được sử dụng làm đầu vào cho bước tiếp theo.
- Chia nhỏ nhiệm vụ: Thay vì yêu cầu mô hình thực hiện toàn bộ nhiệm vụ trong một lần (một prompt “to” duy nhất), prompt chaining giúp chia nhỏ vấn đề thành nhiều bước như: soạn thảo, phản biện và tinh chỉnh.
- Tăng tính kiểm soát: Mỗi bước được thiết lập riêng, cho phép người dùng kiểm soát tốt hơn quá trình xử lý và điều chỉnh từng phần nếu cần.
Ví dụ thực tế: Trong một nhiệm vụ tóm tắt văn bản, bạn có thể yêu cầu mô hình tạo ra một bản tóm tắt sơ khởi, sau đó yêu cầu nó cung cấp phản hồi (phản biện) về bản tóm tắt đó và cuối cùng tinh chỉnh lại bản tóm tắt dựa trên phản hồi đó.
- Giúp mô hình tập trung tốt hơn vào từng phần của nhiệm vụ.
- Cho phép dễ dàng điều chỉnh và cải thiện từng bước dựa trên phản hồi cụ thể từ mô hình.
- Thường mang lại kết quả chất lượng cao hơn, đặc biệt với các tác vụ đòi hỏi suy luận nhiều bước.
Prompt ví dụ:
- Hãy áp dụng phương pháp prompt chaining để cho công việc Phát triển chatbot và tác nhân AI hỗ trợ các công đoạn từ định nghĩa yêu cầu cho đến system test của dự án phát triển phần mềm
Prompt 1:
“Với vai trò là chuyên gia phân tích nghiệp vụ ERP, hãy liệt kê và mô tả chi tiết các yêu cầu chức năng và phi chức năng cần có cho chatbot và tác nhân AI hỗ trợ dự án ERP. Bao gồm các giai đoạn: định nghĩa yêu cầu, thiết kế, triển khai, kiểm thử và bảo trì. Phân loại các yêu cầu thành: Yêu cầu về hỗ trợ người dùng (ví dụ: hướng dẫn sử dụng module ERP, giải đáp thắc mắc về quy trình nghiệp vụ). Yêu cầu về tích hợp hệ thống (kết nối với các module ERP như kế toán, quản lý kho, bán hàng,…). Yêu cầu hiệu năng và bảo mật.”
Đầu ra mong đợi:
Danh sách chi tiết các yêu cầu của hệ thống ERP được phân chia theo nhóm như:
- Hỗ trợ người dùng: Chatbot cần có khả năng giải đáp thắc mắc về quy trình đặt hàng, báo cáo tài chính, kiểm tra tồn kho,…
- Tích hợp: Hỗ trợ truy xuất dữ liệu từ các module ERP khác nhau (kế toán, nhân sự, sản xuất, v.v.) thông qua API.
- Hiệu năng & Bảo mật: Phản hồi nhanh (ví dụ dưới 1 giây), khả năng xử lý đồng thời nhiều yêu cầu và bảo mật dữ liệu khách hàng, thông tin kinh doanh.
Prompt 2 (dựa trên kết quả bước 1):
“Dựa trên danh sách yêu cầu ở Bước 1, hãy tạo ra các kịch bản hội thoại mẫu cho chatbot ERP. Mỗi kịch bản cần bao gồm: Đầu vào của người dùng (ví dụ: ‘Làm sao để tạo đơn hàng mới trong hệ thống ERP?’). Phản hồi của chatbot với các bước hướng dẫn cụ thể (ví dụ: ‘Để tạo đơn hàng mới, hãy truy cập vào module bán hàng, nhấp vào “Tạo đơn hàng”, điền thông tin cần thiết…’). Các tình huống ngoại lệ (ví dụ: ‘Nếu đơn hàng bị lỗi, làm thế nào để chỉnh sửa?’).”
Đầu ra mong đợi:
- Một tập hợp các kịch bản hội thoại mẫu, với các bước rõ ràng và logic, giúp định hướng người dùng trong quy trình sử dụng ERP.
Prompt 3 (dựa trên kết quả bước 2):
“Hãy liệt kê các nguồn tài liệu nội bộ ERP (tài liệu hướng dẫn, SOP, báo cáo, FAQ, …) mà chatbot cần học để đưa ra các phản hồi chính xác. Sau đó, tạo ra một bộ dữ liệu mẫu gồm các cặp câu hỏi – trả lời cho các tình huống được mô tả ở bước 2.”
Đầu ra mong đợi:
- Danh sách các nguồn tài liệu đào tạo kèm theo một tập hợp các cặp Q&A mẫu, ví dụ:
- Q: “Làm sao để tạo đơn hàng mới?”
- A: “Bạn hãy truy cập vào module bán hàng, chọn ‘Tạo đơn hàng’, sau đó điền thông tin khách hàng, sản phẩm, số lượng… và nhấn ‘Lưu’.”
Prompt 4 (dựa trên kết quả bước 3):
“Hãy mô tả kiến trúc hệ thống cho chatbot và tác nhân AI trong dự án ERP. Bao gồm các thành phần chính như: Giao diện người dùng (chat window tích hợp trên hệ thống ERP hoặc web portal). Bộ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu yêu cầu người dùng. Mô hình trả lời (response engine) dựa trên dữ liệu đào tạo đã được xây dựng. Các API kết nối với các module ERP (kế toán, kho, bán hàng,…). Bộ lưu trữ lịch sử hội thoại và xử lý trạng thái.”
Đầu ra mong đợi:
- Một sơ đồ kiến trúc hoặc mô tả chi tiết về luồng xử lý từ lúc người dùng gửi yêu cầu đến khi nhận phản hồi từ chatbot, giải thích cách các thành phần (NLP, API, hệ thống lưu trữ) hoạt động phối hợp.
Prompt 5 (dựa trên kết quả bước 4):
“Hãy mô tả quy trình triển khai prototype của chatbot ERP vào môi trường thử nghiệm (staging environment). Bao gồm các bước: Tích hợp chatbot với các API của hệ thống ERP. Cấu hình giao diện và xác định quyền truy cập của người dùng. Kiểm thử giao diện và phản hồi của chatbot với các tình huống thực tế. Thu thập phản hồi từ người dùng thử và điều chỉnh.”
Đầu ra mong đợi:
- Quy trình triển khai chi tiết, nêu rõ các bước cần thực hiện để tích hợp chatbot vào môi trường ERP, đảm bảo mọi thành phần hoạt động chính xác và phản hồi theo kịch bản đã xây dựng.
Prompt 6 (dựa trên kết quả bước 5):
“Hãy thiết lập quy trình kiểm thử toàn bộ hệ thống chatbot ERP, bao gồm: Kiểm thử chức năng (functional testing): Đảm bảo các kịch bản hội thoại hoạt động đúng, phản hồi chính xác theo yêu cầu. Kiểm thử hiệu năng (performance testing): Đo thời gian phản hồi, khả năng xử lý đồng thời các yêu cầu. Kiểm thử bảo mật (security testing): Đảm bảo dữ liệu được bảo vệ, không có lỗ hổng khi truy xuất qua API. Kiểm thử tích hợp (integration testing): Đảm bảo chatbot hoạt động liền mạch với các module ERP khác.”
Đầu ra mong đợi:
- Một kế hoạch kiểm thử chi tiết, nêu rõ các công cụ và chỉ số đánh giá (ví dụ: thời gian phản hồi, tỉ lệ lỗi, số lượng người dùng đồng thời) để xác nhận hệ thống hoạt động đúng như yêu cầu.
- Định nghĩa yêu cầu và mục tiêu: Sử dụng Prompt 1 để liệt kê và phân loại các yêu cầu ERP cho chatbot.
- Xây dựng kịch bản hội thoại: Dựa trên yêu cầu, dùng Prompt 2 để tạo các kịch bản tương tác mẫu.
- Xác định nguồn dữ liệu đào tạo: Dùng Prompt 3 để chọn lọc và xây dựng bộ dữ liệu Q&A từ tài liệu ERP.
- Xây dựng kiến trúc hệ thống: Dùng Prompt 4 để mô tả chi tiết kiến trúc hệ thống hỗ trợ chatbot ERP.
- Triển khai prototype: Dùng Prompt 5 để mô tả quy trình tích hợp và triển khai thử nghiệm chatbot ERP.
- Thiết lập kiểm thử: Cuối cùng, dùng Prompt 6 để xác định quy trình kiểm thử toàn diện từ chức năng, hiệu năng đến bảo mật.
👉 Stepwise Prompt (nhắc nhở từng bước) là cách bạn chia nhỏ yêu cầu phức tạp thành nhiều câu hỏi hoặc bước nhỏ hơn, giúp ChatGPT trả lời chính xác và hiệu quả hơn.
Thay vì yêu cầu ChatGPT viết một bài luận dài ngay lập tức, bạn có thể chia nhỏ như sau:
1️⃣ Bước 1: Yêu cầu tạo dàn ý.
2️⃣ Bước 2: Viết từng đoạn một theo dàn ý.
3️⃣ Bước 3: Yêu cầu chỉnh sửa hoặc bổ sung nội dung.
✅ Cải thiện chất lượng câu trả lời.
✅ Dễ điều chỉnh và tối ưu câu trả lời theo nhu cầu.
✅ Giúp ChatGPT "hiểu" vấn đề tốt hơn.
- 📌 Tránh câu trả lời chung chung: Nếu bạn đặt một câu hỏi quá lớn, ChatGPT có thể trả lời chung chung và không đi sâu vào chi tiết.
- 📌 Dễ kiểm soát hướng đi: Bạn có thể điều chỉnh câu trả lời từng bước, thay vì phải sửa một đoạn văn bản dài.
- 📌 Giúp cải thiện độ chính xác: ChatGPT hoạt động tốt hơn khi xử lý thông tin có cấu trúc.
- Ví dụ: Bạn muốn ChatGPT viết một bài quảng cáo sản phẩm.
- ❌ Yêu cầu không tốt:
"Hãy viết một bài quảng cáo cho sản phẩm của tôi." - ✅ Yêu cầu tốt hơn:
"Mô tả đặc điểm nổi bật của sản phẩm này.""Viết một đoạn giới thiệu hấp dẫn cho sản phẩm này.""Viết lời kêu gọi hành động mạnh mẽ để kết thúc quảng cáo."
- ❌ Yêu cầu không tốt:
- Ví dụ: Bạn muốn ChatGPT giúp tạo một kế hoạch kinh doanh.
- ❌
"Viết kế hoạch kinh doanh hoàn chỉnh cho một quán cà phê." - ✅ Tách nhỏ như sau:
"Xây dựng mục tiêu kinh doanh cho quán cà phê.""Phân tích thị trường và đối thủ cạnh tranh.""Gợi ý chiến lược marketing để thu hút khách hàng."
- ❌
- Ví dụ: Bạn muốn tìm ý tưởng kinh doanh.
- Bước 1:
"Gợi ý 5 ý tưởng kinh doanh sáng tạo." - Bước 2:
"Phân tích ưu nhược điểm của từng ý tưởng." - Bước 3:
"Gợi ý cách thực hiện một trong những ý tưởng này với ngân sách thấp."
- Bước 1:
| Tiêu chí | Prompt thông thường | Stepwise Prompt |
|---|---|---|
| Độ chính xác | 👎 Dễ trả lời chung chung | 👍 Cụ thể, chi tiết |
| Kiểm soát kết quả | 👎 Ít kiểm soát | 👍 Dễ điều chỉnh từng bước |
| Hiệu quả sử dụng | 👎 Không tối ưu | 👍 Tối ưu theo từng bước |
| Tiêu chí | Prompt Chaining | Stepwise Prompt |
|---|---|---|
| Khái niệm | Chia một yêu cầu lớn thành chuỗi các prompt liên kết với nhau, mỗi prompt dựa trên kết quả của prompt trước đó. | Chia yêu cầu lớn thành các bước nhỏ độc lập, mỗi bước được thực hiện riêng lẻ. |
| Mục đích | Duy trì mạch suy nghĩ và tạo kết quả phức tạp bằng cách xây dựng dựa trên phản hồi trước. | Kiểm soát câu trả lời bằng cách xử lý từng phần của yêu cầu theo cách tuần tự. |
| Cách hoạt động | - Bước 1: Nhận đầu vào ban đầu. - Bước 2: Dùng kết quả đó làm đầu vào cho bước tiếp theo. - Bước 3: Tiếp tục đến khi hoàn thành. |
- Bước 1: Yêu cầu ChatGPT trả lời một phần nhỏ của vấn đề. - Bước 2: Hoàn thành từng phần riêng biệt mà không liên kết trực tiếp. - Bước 3: Kết hợp các phần lại nếu cần. |
| Ví dụ | Viết một bài báo: 1️⃣ "Tạo dàn ý cho bài viết về AI trong tài chính." 2️⃣ "Dùng dàn ý trên, viết đoạn mở đầu." 3️⃣ "Dựa vào đoạn mở đầu, viết phần thân bài." 4️⃣ "Tóm tắt nội dung trên và viết kết luận." |
Viết bài báo: 1️⃣ "Liệt kê các ứng dụng của AI trong tài chính." 2️⃣ "Phân tích ưu điểm và nhược điểm của AI trong tài chính." 3️⃣ "Gợi ý giải pháp để tối ưu hóa AI trong ngành này." |
| Ưu điểm | ✅ Giữ được ngữ cảnh, tránh lặp lại thông tin. ✅ Phù hợp cho yêu cầu phức tạp, cần nhiều bước logic. ✅ Kết quả mạch lạc và có tính kết nối cao. |
✅ Dễ kiểm soát và chỉnh sửa từng phần. ✅ Không phụ thuộc vào kết quả trước, giúp linh hoạt hơn. ✅ Dễ dàng thay đổi hoặc bổ sung các bước mà không ảnh hưởng đến toàn bộ quá trình. |
| Nhược điểm | ❌ Có thể tích lũy lỗi từ các bước trước. ❌ Đôi khi mất kiểm soát nếu chuỗi quá dài hoặc phức tạp. |
❌ Mất thời gian ghép nối các phần riêng lẻ. ❌ Không phù hợp nếu yêu cầu đòi hỏi mạch suy nghĩ liên kết chặt chẽ. |
| Khi nào nên dùng? | - Khi cần tạo nội dung liên kết chặt chẽ và logic theo từng bước. - Khi muốn tối ưu hóa quá trình hỏi đáp dài. |
- Khi cần kiểm soát từng phần của câu trả lời một cách tách biệt. - Khi nội dung không yêu cầu tính kết nối cao giữa các bước. |
📌 Kết luận:
- Prompt Chaining phù hợp với các nhiệm vụ phức tạp, liên quan nhiều bước liên tiếp, giúp xây dựng nội dung có tính logic cao.
- Stepwise Prompt thích hợp khi muốn tách biệt từng phần câu trả lời để dễ kiểm soát, phù hợp với các nhiệm vụ đơn lẻ hoặc cần thử nghiệm nhiều hướng đi khác nhau.
🚀 Tùy vào mục tiêu, bạn có thể kết hợp cả hai kỹ thuật để tối ưu hóa kết quả khi làm việc với ChatGPT! 😉
Bước 1: Đăng ký tài khoản OpenAI và lấy API Key
- Truy cập trang web của OpenAI: https://platform.openai.com/
- Đăng ký hoặc đăng nhập vào tài khoản của bạn.
- Vào mục API Keys tại: https://platform.openai.com/account/api-keys
- Nhấn Create new secret key để tạo một API Key mới. Sao chép và lưu trữ API Key này ở nơi an toàn (vì OpenAI sẽ không hiển thị lại nó).
Bước 2: Cài đặt thư viện OpenAI
- Mở terminal (hoặc command prompt) và chạy lệnh sau để cài đặt thư viện OpenAI:
pip install openaiBước 3: Gọi API ChatGPT bằng Python
- Dưới đây là một đoạn code mẫu để gửi yêu cầu đến API của ChatGPT:
import openai
# Thay thế bằng API Key của bạn
API_KEY = "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"
# Khởi tạo client
client = openai.OpenAI(api_key=API_KEY)
# Gọi API với GPT-4o
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o", # Sử dụng mô hình GPT-4o
messages=[
{"role": "system", "content": "Bạn là một chuyên gia ChatGPT và RAG trong Langchain"},
{"role": "user", "content": "Với vai trò là 1 chuyên gia, bạn hãy hướng dẫn tôi cách tùy chỉnh 'max token' và 'stop' trong API của OpenAI."},
],
temperature=0.7
)
# In kết quả phản hồi
print(response.choices[0].message.content)Bước 4: Các tham số quan trọng:
- model: Chọn mô hình, ví dụ "gpt-4" hoặc "gpt-3.5-turbo".
- messages: Danh sách tin nhắn theo vai trò:
- "system": Định nghĩa cách AI nên phản hồi.
- "user": Tin nhắn từ người dùng.
- "assistant": Tin nhắn từ AI (chỉ cần thiết nếu bạn muốn tiếp tục cuộc hội thoại trước đó).
- temperature: Điều chỉnh độ sáng tạo của AI (0 = ít sáng tạo, 1 = sáng tạo hơn).
- max token: là tham số quy định số lượng token tối đa mà mô hình có thể sinh ra. Ví dụ: max_tokens=50 sẽ giới hạn số lượng token sinh ra là 50.
- stop: là tham số quy định chuỗi ký tự mà mô hình sẽ dừng sinh ra token khi gặp phải. Nếu bạn muốn dừng sinh ra token khi gặp một từ hoặc cụm từ cụ thể, bạn có thể sử dụng tham số này. Ví dụ: stop=['\n'] sẽ dừng sinh ra token khi gặp ký tự xuống dòng.
Bước 5: Tích hợp API vào ứng dụng Bạn có thể sử dụng API của ChatGPT trong các ứng dụng như:
Web App: Dùng Flask hoặc FastAPI để xây dựng chatbot. Power BI: Kết nối API để phân tích dữ liệu. Automation: Viết script Python tự động hóa công việc. Nếu bạn muốn triển khai trên server hoặc ứng dụng lớn hơn, hãy xem thêm tài liệu chính thức tại https://platform.openai.com/docs/.