Bạn có bao giờ thắc mắc vì sao cùng một công cụ AI, cùng một câu hỏi, nhưng kết quả lại lúc hay lúc dở? Thực tế, vấn đề thường không nằm ở AI, mà ở cách chúng ta đặt câu hỏi. Chỉ cần thay đổi cách diễn đạt hoặc bổ sung bối cảnh, câu trả lời đã khác đi rõ rệt. Đó cũng chính là lý do Prompt Engineering ngày càng được nhắc đến. Hiểu đơn giản, đây là cách đặt câu hỏi sao cho AI hiểu đúng điều mình cần.
Nếu nói theo cách đời thường, Prompt Engineering đơn giản là cách bạn diễn đạt mong muốn của mình sao cho AI hiểu đúng. Bạn không chỉ đưa ra một câu hỏi, mà đang nói cho AI biết bạn đang ở trong bối cảnh nào, bạn muốn giải quyết việc gì, và bạn sẽ dùng kết quả đó ra sao.
Nhiều người hay nghĩ AI giống như một công cụ bấm nút là ra kết quả. Nhưng trong thực tế, AI giống một trợ lý rất nhanh và biết nhiều thứ, chỉ có điều là nó không tự hiểu được công việc của bạn nếu bạn không nói rõ. Prompt, hay câu lệnh, chính là cách bạn brief cho trợ lý đó. Khi brief càng rõ, AI càng dễ trả về thứ bạn có thể dùng được ngay, thay vì phải chỉnh sửa lại nhiều lần.
Các mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động dựa trên ngữ cảnh và xác suất, nên chúng rất nhạy với cách bạn diễn đạt. Chỉ cần bạn thay đổi vài từ, thêm hoặc bớt một chi tiết, câu trả lời có thể đi theo hướng hoàn toàn khác. Đây là lý do vì sao cùng một câu hỏi, nhưng kết quả lại không ổn định.
Khi bạn chú ý hơn đến cách viết prompt, AI sẽ bớt phải “đoán”. Điều này giúp hạn chế những tình huống AI trả lời rất tự tin nhưng lại không đúng trọng tâm. Ngoài ra, bạn cũng dễ kiểm soát hơn về giọng văn, độ dài và cách trình bày, thay vì phải thử đi thử lại nhiều lần. Với nhiều người trong cộng đồng Learning Chain, đây là một thay đổi nhỏ nhưng tạo ra khác biệt khá rõ trong cách làm việc mỗi ngày.
Khi nói về Prompt Engineering, nhiều người thường nghĩ đây chỉ là chuyện “viết câu lệnh cho khéo”. Nhưng trong trải nghiệm của cộng đồng Learning Chain, những gì Prompt Engineering mang lại không nằm ở kỹ thuật, mà nằm ở cảm giác làm việc với AI nhẹ đầu hơn, chắc tay hơn và ít hên xui hơn mỗi ngày.
Một trong những lợi ích dễ nhận ra nhất khi bạn viết prompt rõ ràng hơn là đỡ phải sửa đi sửa lại. Khi AI hiểu đúng ngay từ đầu, câu trả lời thường sát với nhu cầu hơn, ít phải chỉnh giọng, chỉnh độ dài hay sửa những chỗ lệch bối cảnh. Với những ai dùng AI hằng ngày, chỉ cần giảm vài vòng chỉnh sửa đã thấy công việc nhẹ đi rất nhiều.
Khi prompt mơ hồ, AI buộc phải đoán. Và khi đoán, kết quả rất dễ lan man hoặc tự tin nói những thứ chưa chắc đúng. Prompt Engineering giúp bạn chủ động dẫn dắt cuộc trao đổi, nói rõ mình cần gì và không cần gì. Nhờ đó, câu trả lời thường tập trung hơn, đúng trọng tâm hơn và ít “nói thừa” hơn.
Nhiều người dùng AI có cảm giác hôm nay AI rất “thông minh”, hôm sau lại trả lời khá chán. Một phần lớn đến từ cách đặt câu hỏi không nhất quán. Khi bạn quen với việc viết prompt có cấu trúc, kết quả AI trả về thường đều tay hơn, ít lúc quá tốt, lúc lại quá tệ. Điều này đặc biệt hữu ích khi bạn dùng AI cho các công việc lặp lại như viết nội dung, soạn email, tóm tắt tài liệu hay hỗ trợ phân tích thông tin.
Có một lợi ích khá thú vị mà nhiều thành viên trong cộng đồng Learning Chain chia sẻ, đó là Prompt Engineering không chỉ giúp AI hiểu bạn, mà còn giúp bạn hiểu rõ chính mình hơn. Khi viết prompt, bạn buộc phải tự hỏi: mình đang làm việc gì, mục tiêu là gì, cần thông tin nào, và kết quả này sẽ dùng để làm gì. Dần dần, cách suy nghĩ và diễn đạt của bạn cũng trở nên mạch lạc hơn, ngay cả khi làm việc với con người.
Thay vì hỏi đại rồi hy vọng AI trả lời đúng, Prompt Engineering giúp bạn có cảm giác chủ động hơn trong cuộc trao đổi. AI lúc này không còn là một công cụ khó đoán, mà giống một trợ lý quen việc, hiểu cách bạn làm và hỗ trợ đúng chỗ hơn. Cảm giác làm việc cũng vì thế mà chắc tay hơn, ít phụ thuộc vào hên xui.
Thực tế, một prompt hiệu quả không cần dài hay phức tạp. Quan trọng là bạn nói đủ để AI hiểu bạn đang cần gì. Thay vì hỏi một câu rất chung, bạn chỉ cần nói rõ thêm một chút về bối cảnh, việc bạn đang làm và kết quả bạn mong chờ.
Ví dụ, nếu bạn chỉ hỏi AI:
“Viết giúp mình một bài về địa điểm du lịch ở Ninh Bình”
thì AI sẽ phải tự đoán rất nhiều thứ. Viết cho đối tượng nào? Độ dài bao nhiêu là vừa? Giọng chia sẻ trải nghiệm hay giọng thông tin? Bài này dùng để đăng blog cá nhân, fanpage du lịch hay chia sẻ trong một cộng đồng? Vì thiếu bối cảnh, câu trả lời thường khá chung chung, đọc thì đúng nhưng khó dùng ngay.
Nhưng nếu bạn nói rõ hơn một chút, chẳng hạn:
“Mình đang viết một bài chia sẻ về du lịch Ninh Bình cho cộng đồng, giọng gần gũi như kể lại chuyến đi, tập trung vào trải nghiệm cá nhân, viết theo đoạn ngắn dễ đọc và gợi ý lịch trình phù hợp cho người đi lần đầu”
thì AI sẽ hiểu rõ mình đang đóng vai gì và cần viết theo hướng nào. Kết quả trả về thường cụ thể hơn, đúng giọng hơn và ít phải chỉnh sửa lại.
Khi công việc bắt đầu phức tạp hơn, bạn sẽ sớm nhận ra rằng chỉ đặt một câu hỏi rồi chờ AI trả lời là chưa đủ. Những lúc đó, cách bạn dẫn dắt cuộc trao đổi với AI quan trọng hơn rất nhiều. Thay vì hỏi một lần cho xong, bạn chia nhỏ vấn đề, nói rõ từng bước, rồi điều chỉnh dần trong quá trình trao đổi. AI lúc này không chỉ “trả lời”, mà đang tham gia cùng bạn vào quá trình suy nghĩ.
Có những tình huống rất đơn giản, bạn chỉ cần nói yêu cầu là AI đã xử lý ổn. Ví dụ, bạn hỏi:
“Tóm tắt giúp mình đoạn nội dung này”
hoặc
“Viết lại đoạn văn cho ngắn gọn hơn”
Trong những trường hợp như vậy, bạn không cần đưa thêm ví dụ, AI vẫn làm được tương đối tốt. Đây là cách nhiều người vẫn dùng hằng ngày mà không để ý, thường được gọi là zero-shot.
Nhưng sẽ có những lúc bạn đọc kết quả và thấy: nội dung thì đúng, nhưng giọng chưa giống mình, cấu trúc chưa đúng thứ mình cần, hoặc cách trình bày hơi lệch “gu”. Lúc này, việc đưa thêm một ví dụ cụ thể sẽ giúp AI bắt nhịp nhanh hơn rất nhiều. Chẳng hạn, bạn có thể nói:
“Viết lại đoạn này theo phong cách giống ví dụ dưới đây”
rồi dán một đoạn mẫu bạn thấy ổn. Nhiều thành viên trong cộng đồng Learning Chain chia sẻ rằng chỉ cần một ví dụ ngắn như vậy, kết quả AI trả về đã khác hẳn so với việc chỉ đưa yêu cầu chung chung.
Trong thực tế, cách này rất hay được dùng khi viết nội dung theo một giọng cố định, soạn email theo phong cách quen thuộc, hoặc làm các tài liệu cần sự nhất quán.
Có những bài toán mà nếu bạn chỉ hỏi thẳng kết quả, AI rất dễ trả lời nhanh nhưng thiếu chính xác. Ví dụ, bạn hỏi:
“Nên chọn phương án A hay B cho kế hoạch này?”
AI có thể đưa ra một câu trả lời nghe khá thuyết phục, nhưng bạn không rõ vì sao nó lại chọn như vậy.
Trong những trường hợp này, một cách tiếp cận khác là yêu cầu AI trình bày cách nó suy nghĩ trước khi kết luận. Bạn có thể nói:
“Hãy phân tích từng yếu tố ảnh hưởng, so sánh ưu nhược điểm, rồi mới đưa ra đề xuất cuối cùng”
Khi được dẫn dắt đi từng bước, AI thường chậm lại, ít bỏ sót chi tiết và bớt “nhảy cóc” vào kết luận.
Nhiều người trong cộng đồng Learning Chain dùng cách này khi cần phân tích kế hoạch, đánh giá rủi ro, hoặc ra quyết định dựa trên nhiều tiêu chí. Ưu điểm lớn nhất là bạn không chỉ nhận được câu trả lời, mà còn nhìn thấy cách AI đang lập luận. Nếu thấy chỗ nào chưa ổn, bạn có thể chỉnh lại prompt ngay từ bước đó, thay vì phải làm lại từ đầu.
Có thể trong tương lai, khi AI ngày càng hiểu con người tốt hơn, chúng ta sẽ không còn phải chăm chút từng câu chữ như bây giờ. Nhưng cách tư duy phía sau Prompt Engineering thì vẫn sẽ còn nguyên giá trị. Đó là thói quen đặt câu hỏi rõ ràng, biết tách vấn đề lớn thành những phần nhỏ, và biết diễn đạt điều mình cần một cách mạch lạc.
Ở Learning Chain, tụi mình nhìn Prompt Engineering như một phần tự nhiên của việc làm việc cùng công nghệ. Không phải để hơn ai, mà để làm việc đỡ mệt hơn, hiệu quả hơn và ít phụ thuộc vào may rủi. Khi bạn biết cách nói chuyện với AI, bạn cũng đang rèn cho mình cách suy nghĩ và giao tiếp rõ ràng hơn mỗi ngày.
Nếu bạn đang dùng AI thường xuyên nhưng vẫn thấy kết quả lúc được lúc không, có thể bạn không cần đổi công cụ, mà chỉ cần thử đổi cách hỏi. Và nếu bạn muốn cùng nhau tìm hiểu những tình huống như vậy, cộng đồng Learning Chain luôn là nơi để chia sẻ trải nghiệm, trao đổi góc nhìn và học hỏi lẫn nhau một cách rất đời và rất thật.
CÂU HỎI THƯỜNG GẶP
Vì sao cùng một công cụ AI nhưng có lúc trả lời rất đúng ý, có lúc lại chung chung và khó dùng?
Vì AI phản hồi rất nhạy với cách chúng ta đặt câu hỏi. Khi prompt thiếu bối cảnh hoặc diễn đạt mơ hồ, AI buộc phải “đoán”, dẫn đến kết quả lúc trúng lúc trật. Chỉ cần thay đổi cách hỏi hoặc nói rõ thêm mục tiêu, kết quả có thể khác hẳn.
Prompt Engineering mang lại lợi ích gì rõ rệt nhất khi dùng AI hằng ngày?
Lợi ích lớn nhất là giảm thời gian chỉnh sửa, kiểm soát chất lượng câu trả lời tốt hơn và giữ kết quả ổn định hơn. Khi AI hiểu đúng ngay từ đầu, bạn ít phải sửa giọng, sửa độ dài hay kéo lại đúng bối cảnh.
Vì sao prompt rõ ràng giúp việc làm việc với AI bớt phụ thuộc vào may rủi?
Khi prompt mơ hồ, AI phải tự suy đoán hướng trả lời. Ngược lại, khi bạn nói rõ bối cảnh, mục tiêu và yêu cầu, AI sẽ đi đúng trọng tâm hơn, ít lan man và ít tự tin nói sai.
