Hãy tưởng tượng bạn đang làm một chiếc bánh nhiều tầng 🍰. Bạn sẽ không chỉ đổ tất cả nguyên liệu vào một tô và hy vọng mọi thứ sẽ tốt đẹp, phải không?
Thay vào đó, bạn tuân theo một quy trình có cấu trúc — đo lường chính xác các nguyên liệu, trộn bột, lót khay nướng, xếp bánh thành từng lớp, rồi theo dõi lò nướng như chim ưng! Cách làm từng bước này đảm bảo bạn sẽ có một chiếc bánh ngon và đẹp mắt.
Giờ, nếu tôi nói với bạn rằng tương tác với AI cũng có thể hoạt động theo cách tương tự, bạn sẽ nghĩ sao? Đó chính là lúc chuỗi lời nhắc phát huy tác dụng!
Với sự phát triển nhanh chóng của AI tạo ra nội dung, việc chỉ đưa một truy vấn phức tạp vào mô hình AI (như ChatGPT) không phải lúc nào cũng mang lại kết quả tốt nhất. Chia công việc thành các prompt nhỏ hơn, dễ quản lý hơn có thể cải thiện đáng kể độ chính xác, tính nhất quán và sáng tạo, dẫn đến kết quả chất lượng cao do AI tạo ra.
Hướng dẫn này sẽ giới thiệu khái niệm về chuỗi nhắc nhở, cách thức hoạt động, ứng dụng trong thực tế, những lợi thế chính và cách bạn có thể tận dụng các công cụ như ClickUp để hợp lý hóa quy trình công việc AI của mình.
⏰ Tóm tắt 60 giây
- Chuỗi nhắc nhở chia nhỏ các công việc AI phức tạp thành các nhắc nhở nhỏ hơn
- Nó cải thiện độ chính xác và tính liên quan của phản hồi AI.
- Chuỗi nhắc nhở giúp nâng cao năng suất và quy trình làm việc dựa trên AI
- Gợi ý tuần tự, nhiều lượt và đệ quy là các kỹ thuật khóa trong chuỗi gợi ý
- Một số trường hợp sử dụng quan trọng là nghiên cứu thị trường, tạo/lập nội dung và hỗ trợ khách hàng
- Các thực hành tốt nhất bao gồm sử dụng ngôn ngữ rõ ràng và kiểm tra prompt
- Thách thức bao gồm độ phức tạp của prompt và khả năng duy trì ngữ cảnh
- Các công cụ như ClickUp Brain và GPT-4 hỗ trợ chuỗi nhắc nhở
Prompt Chaining là gì?
Chuỗi lời nhắc là một kỹ thuật AI tiên tiến sử dụng các lời nhắc được xâu chuỗi để chia nhỏ các công việc phức tạp thành một chuỗi các lời nhắc nhỏ hơn, liên kết với nhau. Đây là một khía cạnh quan trọng của kỹ thuật lời nhắc, đảm bảo mỗi bước được xây dựng dựa trên bước trước đó để mang lại các phản hồi AI chính xác hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn.
Sức mạnh thực sự của AI không nằm ở một lời nhắc duy nhất mà nằm ở cuộc hội thoại có cấu trúc, được tinh chỉnh và lặp lại.
Sức mạnh thực sự của AI không nằm ở một lời nhắc duy nhất mà nằm ở cuộc hội thoại có cấu trúc, được tinh chỉnh và lặp lại.
Quá trình bắt đầu bằng việc cung cấp đầu vào ban đầu. Lời nhắc ban đầu này đóng vai trò là nền tảng cho các đầu ra, đánh giá và cải tiến tiếp theo trong phương pháp xâu chuỗi lời nhắc.
Ví dụ: thay vì yêu cầu AI tạo ra toàn bộ chiến lược tiếp thị trong một lần, bạn có thể chia nhỏ chiến lược thành nghiên cứu, phân tích đối tượng, truyền tải thông điệp và thực thi, sau đó xâu chuỗi các prompt lại với nhau để kiểm soát và đảm bảo độ chính xác cao hơn.
Chuỗi nhắc nhở đặc biệt hiệu quả trong các lĩnh vực như tạo nội dung, phân tích dữ liệu, hỗ trợ khách hàng và thậm chí phát triển phần mềm, nơi mà độ chính xác và tính liên tục là chìa khóa.
🧠 Tìm hiểu thêm: Nếu bạn muốn đi sâu hơn vào các kỹ năng cần thiết, hãy xem xét các khóa học về Kỹ thuật Prompt.
Bây giờ chúng ta đã hiểu chuỗi nhắc nhở là gì, hãy khám phá cách thức hoạt động của nó từng bước một.
Cách thức hoạt động của chuỗi lời nhắc: Hướng dẫn từng bước
Bước 1: Phân chia công việc 🎯
Xác định các thành phần khóa của công việc phức tạp của bạn. Giả sử bạn cần một kế hoạch ra mắt sản phẩm toàn diện. Kế hoạch như vậy có thể được chia thành:
- Nghiên cứu thị trường
- Phân tích đối thủ cạnh tranh
- Thông điệp thương hiệu
- Kênh tiếp thị
- Dòng thời gian thực thi
Sử dụng các lời nhắc nối tiếp, mỗi công việc con có thể được xử lý riêng bằng bộ lời nhắc riêng, giúp cải thiện sự tập trung và chất lượng đầu ra.
Bước 2: Thiết kế lời nhắc mục tiêu với kỹ thuật lời nhắc ✍️
Đối với mỗi công việc con, hãy tạo các lời nhắc rõ ràng và chính xác.
Dưới đây là một ví dụ:
1. Prompt nghiên cứu thị trường: "Những xu hướng tiêu dùng mới nhất trong thị trường [ngành] là gì? Tóm tắt kết quả từ các nghiên cứu và khảo sát gần đây."
📖 Đọc thêm: Cách sử dụng AI cho nghiên cứu thị trường (Ví dụ và công cụ)
2. Prompt phân tích đối thủ cạnh tranh: "Phân tích 3 đối thủ cạnh tranh hàng đầu trong [ngành]. Nêu bật điểm mạnh, điểm yếu và điểm bán hàng độc đáo của họ."
3. Thông điệp thương hiệu: "Dựa trên nghiên cứu thị trường và phân tích đối thủ cạnh tranh này, hãy đề xuất một tuyên bố và cách tiếp cận định vị thương hiệu độc đáo. "
Mỗi phản hồi sẽ cung cấp thông tin cho phản hồi tiếp theo, giúp bạn tinh chỉnh chiến lược từng bước một.
Bước 3: Thực hiện chuỗi lời nhắc 🔄
Chạy các lời nhắc theo thứ tự, đảm bảo rằng mỗi phản hồi được đưa vào bước tiếp theo. Nếu phản hồi không hoàn toàn chính xác, hãy tinh chỉnh lời nhắc và lặp lại.
Lời nhắc thứ hai đóng vai trò quan trọng trong việc tinh chỉnh phản hồi và nâng cao độ chính xác của việc truy xuất thông tin, đảm bảo kết quả đầu ra của AI minh bạch và chính xác.
Bước 4: Xử lý lỗi và tối ưu hóa ⚡
Đôi khi, phản hồi của AI cần được điều chỉnh. Các chiến lược để cải thiện độ chính xác bao gồm:
- Viết lại các prompt không rõ ràng
- Thử nghiệm các cách diễn đạt khác nhau
- Yêu cầu AI giải thích lý do của nó
- Xác thực kết quả với dữ liệu bên ngoài
Một prompt thứ hai có thể được sử dụng để xác thực và tinh chỉnh kết quả ban đầu, đảm bảo cải thiện lặp đi lặp lại và độ chính xác.
Bằng cách làm theo các bước này, bạn sẽ tạo ra một quy trình làm việc AI lặp đi lặp lại, mang lại kết quả đáng tin cậy và chất lượng cao.
⚡️Lưu trữ mẫu: Mẫu nhắc AI để tiết kiệm thời gian và nâng cao năng suất
Với sự hiểu biết rõ ràng về quy trình, hãy cùng tìm hiểu các kỹ thuật khác nhau mà bạn có thể áp dụng để tối đa hóa hiệu quả của chuỗi lệnh.
Các kỹ thuật chuỗi lệnh (Prompt Chaining)
1. Prompting tuần tự
Trong kỹ thuật này, mỗi lời nhắc được xây dựng dựa trên phản hồi từ bước trước, đảm bảo luồng thông tin logic. Phương pháp này đặc biệt hữu ích cho việc tạo nội dung có cấu trúc, nghiên cứu và giải quyết vấn đề.
Ví dụ:
- "Tóm tắt các chủ đề chính của cuốn sách 'Atomic Habits'."
- "Dựa trên tóm tắt, liệt kê ba chiến lược có thể thực hiện để hình thành thói quen. "
- "Bây giờ, hãy đưa ra một ví dụ thực tế về một người đã sử dụng thành công các chiến lược này. "
2. Cuộc hội thoại nhiều lượt
AI lưu giữ bối cảnh trong nhiều tương tác, cho phép cuộc hội thoại diễn ra tự nhiên và mạch lạc hơn. Cách tiếp cận này thường được sử dụng trong chatbot, trợ lý ảo và hệ thống hỗ trợ dựa trên AI.
Ví dụ:
- "Đề xuất ba ý tưởng bữa sáng lành mạnh có thể chuẩn bị trong vòng 10 phút."
- "Đối với món yến mạch ngâm qua đêm, tôi cần những nguyên liệu nào và cách chế biến như thế nào?"
- "Tạo một thẻ công thức đơn giản cho món yến mạch ăn sáng này với danh sách nguyên liệu và các bước chuẩn bị. "
3. Prompting tái nhập
Trong nhắc nhở đệ quy, AI liên tục cải thiện phản hồi của mình bằng cách được nhắc nhở cải thiện hoặc sửa đổi. Kỹ thuật này đảm bảo tính rõ ràng, sáng tạo hoặc phù hợp với ý định của người dùng. Đây là cách nó hoạt động.
Ví dụ:
- "Viết mô tả sản phẩm 50 từ cho một chiếc đồng hồ thông minh. "
- "Làm cho nó hấp dẫn hơn và nổi bật các tính năng theo dõi sức khỏe. "
- "Hãy viết lại nội dung này cho đối tượng trẻ hơn với giọng điệu vui nhộn."
Xem nhắc nhở đệ quy hoạt động bằng ClickUp Brain:
4. Gợi ý có điều kiện
AI chọn các đường dẫn phản hồi khác nhau dựa trên đầu vào của người dùng hoặc các điều kiện cụ thể, cho phép tương tác phù hợp và năng động hơn. Phương pháp này thường được sử dụng trong cây quyết định, nội dung được cá nhân hóa và trải nghiệm AI tương tác.
Ví dụ:
AI: "Bạn thích mẫu email trang trọng hay bình thường hơn?"
Nếu bạn chọn 'chính thức', công cụ AI của bạn sẽ tạo ra một email chuyên nghiệp.
Nếu bạn quyết định chọn 'casual', AI sẽ tạo ra một email thân thiện và thoải mái.
5. Kết hợp prompt
Phương pháp này kết hợp nhiều kỹ thuật chuỗi nhắc nhở để tối đa hóa hiệu quả, sáng tạo và độ chính xác. Nhắc nhở kết hợp đặc biệt hữu ích cho các công việc phức tạp đòi hỏi cả logic có cấu trúc và sự tinh chỉnh lặp đi lặp lại.
Ví dụ:
Kết hợp prompt tuần tự và tái nhập:
- "Viết một bài đăng trên mạng xã hội về lợi ích của thiền định." (Dạng tuần tự)
- "Bây giờ hãy tinh chỉnh nó để trở nên hấp dẫn hơn và thêm một lời kêu gọi hành động (CTA) thuyết phục." (Tái diễn)
- "Viết lại theo định dạng kể chuyện cho bài đăng trên LinkedIn. " (Đệ quy)
Kết hợp nhắc nhở nhiều lần và có điều kiện:
Người dùng: "Giúp tôi tạo kế hoạch tiếp thị cho công ty khởi nghiệp của tôi. "
AI: "Bạn làm việc trong ngành nào? (Công nghệ, Y tế, Bán lẻ, Khác)" (Điều kiện)
Người dùng chọn 'Công nghệ'
AI: "Bạn muốn chiến lược B2B hay B2C?" (Điều kiện)
Người dùng lại chọn 'B2B'
AI: "Đây là kế hoạch tiếp thị B2B có cấu trúc phù hợp cho các công ty khởi nghiệp công nghệ…"
Mỗi kỹ thuật prompting mang lại những lợi ích riêng biệt, nhưng lợi ích của việc áp dụng prompt chaining trong các tương tác AI của bạn là gì?
Lợi ích của Prompt Chaining
Chia công việc thành các lời nhắc có cấu trúc mang lại một số lợi ích quan trọng:
1. Độ chính xác và độ chính xác cao hơn
Các lời nhắc nhỏ hơn, tập trung hơn cho phép AI tạo ra các phản hồi phù hợp và chính xác hơn, giảm thiểu lỗi và hiểu sai.
Ví dụ:
| ✅ Việc cần làm | ❌ Không |
| Lời nhắc: "Đề xuất 3 cách để cải thiện quá trình giới thiệu ứng dụng thể dục của tôi cho những người dùng bỏ ứng dụng sau khi đăng ký" | Câu hỏi: "Làm thế nào để cải thiện ứng dụng của tôi? Người dùng không sử dụng ứng dụng lâu dài và tôi cần ý tưởng để giữ chân họ và kiếm tiền từ ứng dụng. " |
2. Luồng logic và tính nhất quán
Vì mỗi prompt được xây dựng dựa trên prompt trước đó, prompt chaining đảm bảo các phản hồi nhất quán và có cấu trúc logic.
3. Tăng cường sự sáng tạo
Bằng cách hướng dẫn AI qua các bước tinh chỉnh từng bước, chuỗi nhắc nhở khuyến khích khám phá ý tưởng sâu hơn, dẫn đến kết quả sáng tạo hơn.
4. Giải quyết vấn đề hiệu quả
Chuỗi nhắc nhở chia các công việc phức tạp thành các bước dễ quản lý, giảm tải trọng nhận thức và cải thiện năng suất.
5. Kiểm soát tốt hơn kết quả đầu ra
Thay vì dựa vào một phản hồi AI duy nhất và khó dự đoán, chuỗi lời nhắc cho phép người dùng tinh chỉnh và lặp lại để đạt được kết quả tốt hơn.
6. Cải thiện xử lý lỗi
Nếu phản hồi không chính xác hoặc không đầy đủ, bạn có thể điều chỉnh các bước cụ thể thay vì làm lại toàn bộ quy trình, giúp khắc phục sự cố dễ dàng hơn.
Prompt Chaining so với các kỹ thuật prompting khác
Tất nhiên, prompt chaining không phải là cách duy nhất để tối ưu hóa tương tác AI. Dưới đây là cách nó so sánh với các phương pháp khác:
| Kỹ thuật | Định nghĩa | Ưu điểm | Nhược điểm | Ví dụ về prompt |
|---|---|---|---|---|
| Chuỗi lệnh (Prompt chaining) | Chia các công việc phức tạp thành một chuỗi các lời nhắc nhỏ hơn, liên kết với nhau | Tính nhất quán, khả năng thích ứng và luồng logic; nâng cao khả năng suy luận của AI | Có thể tốn nhiều thời gian nếu các prompt không được cấu trúc tốt | "Tạo một bản phác thảo blog về AI trong tiếp thị. Sau đó, mở rộng phần đầu tiên bằng các ví dụ" |
| Chuỗi suy nghĩ trong prompting | Khuyến khích AI suy luận vấn đề từng bước một | Cải thiện tính nhất quán logic và suy luận có cấu trúc | Có thể chậm và kém hiệu quả đối với các truy vấn đơn giản hơn | "Chúng ta nên tăng giá hay đẩy mạnh tiếp thị để tăng doanh thu? Hãy suy nghĩ và phân tích từng bước một. " |
| Prompting từng bước | Phân chia các vấn đề phức tạp thành các bước có cấu trúc để AI thực hiện. | Đảm bảo các phản hồi được tổ chức và cấu trúc một cách hợp lý | Yêu cầu thiết kế prompt cẩn thận để duy trì luồng logic | "Giải thích cách một dự luật trở thành luật ở Hoa Kỳ qua ba bước rõ ràng. " |
| Học với ít mẫu (Few-shot learning) | AI được cung cấp một vài ví dụ trong lời nhắc để hướng dẫn phản hồi. | Giúp AI hiểu bối cảnh và cải thiện độ chính xác | Vẫn có thể tạo ra kết quả không nhất quán nếu không có hướng dẫn có cấu trúc | "Viết lại câu theo giọng điệu trang trọng. Ví dụ: 'Hey, what's up?' → 'Hello, how are you?'" |
Các trường hợp sử dụng của chuỗi lệnh (Prompt Chaining)
1. Nghiên cứu thị trường và phân tích đối thủ cạnh tranh 📊
Chuỗi nhắc nhở giúp tự động hóa và tinh chỉnh nghiên cứu thị trường, giúp thu thập thông tin chi tiết quan trọng, theo dõi chiến lược của đối thủ cạnh tranh và xác định xu hướng mới nổi dễ dàng hơn. Bằng cách cấu trúc các nhắc nhở một cách logic, AI có thể cung cấp phân tích chi tiết dần dần, giúp doanh nghiệp luôn dẫn đầu.
Ví dụ về chuỗi lời nhắc:
- "Xác định ba xu hướng hàng đầu trong ngành thời trang cho năm 2024."
- "Cung cấp các nghiên cứu điển hình về các thương hiệu đã tận dụng thành công các xu hướng này. "
- "Đề xuất các cách mà một startup thời trang mới có thể áp dụng các xu hướng này."
Dưới đây là mẫu cuộc hội thoại sử dụng các lời nhắc trên với ClickUp Brain:
2. Tạo nội dung được cá nhân hóa 🎯
AI có thể tinh chỉnh và tùy chỉnh nội dung dựa trên giọng điệu, đối tượng và chỉ số tương tác, từ sáng tạo văn bản đến bài đăng trên mạng xã hội. Điều này đảm bảo thông điệp của bạn có tác động và phù hợp, cải thiện tỷ lệ chuyển đổi và tính nhất quán của giọng điệu thương hiệu.
Ví dụ về chuỗi lời nhắc:
1. "Viết một bài blog 300 từ về các mẹo năng suất cho nhân viên làm việc từ xa. "
2. "Làm cho nội dung hấp dẫn hơn bằng cách thêm số liệu thống kê và ví dụ thực tế. "
3. "Bây giờ, hãy viết lại thành một bài đăng trên LinkedIn dài 150 từ và sử dụng giọng điệu hội thoại. "
📖 Đọc thêm: Cách sử dụng AI để lập kế hoạch bài giảng (Các trường hợp sử dụng & Công cụ)
3. Chatbot và tự động hóa hỗ trợ khách hàng 💬
Chuỗi lời nhắc hỗ trợ hỗ trợ khách hàng dựa trên AI, cho phép chatbot hướng dẫn người dùng một cách hiệu quả và cung cấp giải pháp tức thì đồng thời giảm sự can thiệp của con người. Cây quyết định giúp hợp lý hóa các tương tác của người dùng, cải thiện độ chính xác của phản hồi và sự hài lòng của khách hàng. Ví dụ về chuỗi lời nhắc:
1. "Hôm nay tôi có thể giúp gì cho bạn? Tùy chọn: Trạng thái đơn đặt hàng, Trả hàng, Hỗ trợ kỹ thuật. "2. Người dùng chọn 'Trạng thái đơn đặt hàng'3. "Nhập số đơn đặt hàng của bạn để theo dõi chi tiết. "
4. Học tập và giáo dục được hỗ trợ bởi AI 🧠
AI có thể đơn giản hóa các công việc và chủ đề phức tạp, tạo câu đố và nâng cao trải nghiệm học tập được cá nhân hóa cho học sinh bằng cách điều chỉnh nội dung dựa trên tương tác của học sinh.
Ngoài việc học tập, sinh viên còn cần một cách để sắp xếp công việc, quản lý thời hạn và hợp tác hiệu quả. Là một công cụ quản lý dự án giáo dục dựa trên AI, ClickUp hợp lý hóa mọi thứ, từ bài tập và dự án nhóm đến chuẩn bị thi và hợp tác nghiên cứu.
Với ClickUp Brain, sinh viên có thể tự động ghi chú, tóm tắt các khái niệm khóa và tạo hướng dẫn học tập một cách dễ dàng. Các tính năng quản lý công việc của nó giúp chia nhỏ các dự án lớn thành các bước dễ quản lý, trong khi sự hợp tác thời gian thực giúp việc làm việc với các bạn cùng lớp trở nên liền mạch. Ngoài ra, các công cụ AI tích hợp của ClickUp hỗ trợ viết, động não và nghiên cứu, biến căng thẳng học tập thành năng suất có cấu trúc.
Ví dụ về chuỗi lời nhắc:
1. "Giải thích ba định luật chuyển động của Newton bằng ngôn ngữ đơn giản. "2. "Tạo năm câu hỏi trắc nghiệm dựa trên phần giải thích. "3. "Cung cấp giải thích chi tiết cho mỗi câu trả lời. "
📖 Đọc thêm: Các công cụ AI tốt nhất cho sinh viên
5. Phát triển phần mềm và tạo mã 🛠️
Các nhà phát triển có thể sử dụng AI để tạo, tối ưu hóa và gỡ lỗi mã, giúp lập trình hiệu quả hơn. Chuỗi nhắc nhở cho phép tinh chỉnh mã từng bước, đảm bảo thực tiễn tốt nhất và tối ưu hóa hiệu suất.
Ví dụ về chuỗi lời nhắc:
1. "Viết một hàm Python để sắp xếp danh sách công việc. "2. "Tối ưu hóa hàm để đạt hiệu quả cao hơn và giải thích những thay đổi. "3. "Bây giờ, chuyển đổi hàm sang JavaScript. "
6. Brainstorming và phát triển ý tưởng được hỗ trợ bởi AI 🏆
Dù là cho chiến dịch tiếp thị, phát triển sản phẩm hay chiến lược nội dung, ý tưởng dựa trên AI giúp tinh chỉnh những ý tưởng thô thành kế hoạch có thể thực hiện được. Chuỗi nhắc nhở hướng dẫn quá trình này, đảm bảo ý tưởng vừa sáng tạo vừa khả thi.
Ví dụ về chuỗi lời nhắc:
1. "Tạo 10 ý tưởng chiến dịch tiếp thị sáng tạo cho một thương hiệu thể dục thể hình. "2. "Sàng lọc ba ý tưởng hàng đầu về tính khả thi và hiệu quả chi phí. "3. "Soạn thảo kế hoạch thực hiện cho ý tưởng tốt nhất. "
Để khai thác hết tiềm năng của prompt chaining, việc sở hữu các công cụ phù hợp là điều cần thiết. Dưới đây là những công cụ AI hàng đầu có thể giúp bạn bắt đầu
Các công cụ hỗ trợ chuỗi nhắc nhở dựa trên AI
Nắm vững prompt chaining có thể khiến bạn cảm thấy choáng ngợp, nhưng các công cụ phù hợp có thể giúp quá trình này trở nên trơn tru.
Cho dù bạn đang tự động hóa công việc, viết thông minh hơn hay đưa ra quyết định tốt hơn, các công cụ này — bao gồm ClickUp — sẽ giúp bạn hoàn thành nhiều việc hơn với ít nỗ lực hơn.
🧠 Tìm hiểu thêm: Để có cái nhìn tổng quan về các tài nguyên có sẵn, hãy xem danh sách Công cụ kỹ thuật nhắc nhở này.
1. ClickUp Brain (Tốt nhất cho quản lý dự án và nhiệm vụ dựa trên AI)
Nếu bạn thích sự ngăn nắp nhưng ghét làm những việc nhàm chán, ClickUp Brain sẽ thay đổi cuộc chơi. Hãy tưởng tượng bạn có một trợ lý nhớ tất cả những gì được nói trong các cuộc họp, tạo các mục hành động và giúp bạn quản lý khối lượng công việc.
ClickUp Brain là trợ lý năng suất được hỗ trợ bởi AI, được thiết kế để cải thiện cách các nhóm quản lý công việc và dự án. Với ClickUp Brain, bạn có thể
- Tự động hóa việc theo dõi, tóm tắt cuộc họp và quản lý công việc
- Giữ dự án đi đúng hướng bằng cách ghi nhớ những điều quan trọng
- Tích hợp AI một cách mượt mà vào quy trình làm việc hàng ngày của bạn
Bằng cách tận dụng chuỗi nhắc nhở trong ClickUp Brain, bạn có thể tối đa hóa hiệu quả theo những cách sau
1. Tự động hóa nghiên cứu và thu thập dữ liệu
✅ Đặt câu hỏi nghiên cứu và tinh chỉnh kết quả từng bước ✅ Tóm tắt xu hướng ngành, thông tin chi tiết về đối thủ cạnh tranh và phản hồi của người dùng mà không cần nỗ lực thủ công ✅ Tạo báo cáo có cấu trúc bằng cách liên tục tinh chỉnh các phản hồi do AI cung cấp
Ví dụ: 1. "Liệt kê các xu hướng năng suất hàng đầu cho năm 2025. "2. "Tìm các nghiên cứu điển hình về các công ty triển khai thành công các xu hướng này. "3. "Tóm tắt các điểm chính trong bản tóm tắt dành cho giám đốc điều hành. "
Dưới đây là mẫu lời nhắc và phản hồi thể hiện chuỗi lời nhắc trong thực tế, sử dụng ClickUp Brain:
2. Tối ưu hóa tạo/lập nội dung
✅ Tạo bản nháp blog, email hoặc bài đăng trên mạng xã hội với khả năng tinh chỉnh dần dần✅ Sử dụng chuỗi nhắc nhở để tự động điều chỉnh giọng điệu, phong cách và định dạng✅ Cộng tác với AI để nâng cao khả năng đọc, sự tương tác và tính cá nhân hóa
Ví dụ:1. "Viết một bài blog 500 từ về các phương pháp hay nhất trong công việc từ xa. "2. "Làm cho bài viết hấp dẫn hơn bằng cách thêm các trích dẫn của chuyên gia và ví dụ thực tế. "3. "Bây giờ, rút ngắn bài viết thành một bài đăng trên LinkedIn với CTA. "
⚡️ Lưu trữ mẫu: Mẫu viết nội dung miễn phí để tạo/lập nội dung nhanh hơn
3. Hợp lý hóa quản lý công việc và dự án
✅ Chuyển đổi ý tưởng dự án cấp cao thành danh sách công việc có thể thực hiện được ✅ Tinh chỉnh phạm vi dự án, đặt thời hạn và phân công công việc một cách thông minh✅ Tự động hóa việc theo dõi tiến độ và cập nhật bằng AI
Ví dụ:1. "Phác thảo kế hoạch ra mắt sản phẩm với các cột mốc quan trọng. "2. "Chia thành các công việc với thời hạn và nhóm chịu trách nhiệm. "3. "Tạo báo cáo tiến độ dựa trên cập nhật của nhóm. "
4. Nâng cao giao tiếp & ra quyết định
✅ Tinh chỉnh các phản hồi cho email của khách hàng, bản ghi nhớ nội bộ và báo cáo✅ Cấu trúc chatbot hoặc kịch bản hỗ trợ khách hàng để tương tác tốt hơn✅ Tóm tắt các cuộc thảo luận dài thành các điểm hành động chính
Ví dụ:1. "Soạn thảo email trả lời khách hàng hỏi về giá dịch vụ. "2. "Làm cho email thuyết phục hơn và nêu bật các lợi ích chính. "3. "Tóm tắt email thành các điểm chính để tham khảo nội bộ. "
2. OpenAI GPT-4, qua API & ChatGPT Plus (Tốt nhất để tự động hóa công việc, nghiên cứu và tạo/lập nội dung)
Nếu bạn đang sử dụng ChatGPT hoặc API GPT-4, bạn đã trải nghiệm một mức độ nhất định của chuỗi lời nhắc. Với kế hoạch ChatGPT Plus, công cụ này thậm chí còn ghi nhớ các cuộc hội thoại trước đó ở một mức độ nhất định, giúp bạn dễ dàng tiếp tục từ nơi bạn đã dừng lại.
Đối với các nhà phát triển, API GPT-4 là một công cụ mạnh mẽ để tự động hóa các quy trình làm việc phức tạp. Cho dù bạn đang xây dựng chatbot, tóm tắt dữ liệu hay viết báo cáo, các mô hình của OpenAI đều giúp hợp lý hóa mọi thứ với các phản hồi thông minh hơn, có cấu trúc hơn.
✅ Theo dõi các tương tác nhiều bước để có phản hồi AI tốt hơn ✅ Hoạt động hiệu quả cho việc viết nội dung, trợ giúp mã hóa và nghiên cứu ✅ Các nhà phát triển có thể tích hợp nó vào các ứng dụng để tự động hóa
📖 Đọc thêm: Các prompt ChatGPT tốt nhất cho viết lách
3. LangChain (Tốt nhất cho các nhà phát triển xây dựng ứng dụng dựa trên AI)
LangChain là một khung công tác mã nguồn mở giúp các mô hình AI trở nên thông minh hơn bằng cách cho phép chúng kết nối với các nguồn dữ liệu, công cụ và API bên ngoài. Nếu bạn đang xây dựng một chatbot AI hoặc một hệ thống ra quyết định tự động, LangChain cho phép bạn kết nối nhiều hành động AI với nhau để tạo ra các cuộc hội thoại mượt mà hơn, giống con người hơn.
✅ Tạo quy trình làm việc thông minh hơn dựa trên AI cho các ứng dụng ✅ Giúp AI "ghi nhớ" bối cảnh để đưa ra phản hồi tốt hơn trong dài hạn ✅ Lý tưởng cho chatbot, nghiên cứu tự động và trợ lý ảo
4. Auto-GPT (Tốt nhất cho quy trình làm việc AI hoàn toàn tự động)
Auto-GPT hoạt động như một tác nhân AI độc lập, nhận yêu cầu của bạn, tự xác định các bước tiếp theo và thực hiện chúng mà không cần nhập liệu liên tục. Cho dù bạn đang tiến hành nghiên cứu sâu hay tự động hóa toàn bộ quy trình kinh doanh, Auto-GPT có thể xử lý các công việc dài hạn, nhiều bước một cách dễ dàng.
✅ AI tự đủ, chia công việc thành các bước logic ✅ Tuyệt vời cho nghiên cứu tự động, tạo/lập nội dung và phân tích thị trường ✅ Giảm nỗ lực thủ công bằng cách chạy các công việc độc lập
Mặc dù các công cụ này cung cấp khả năng mạnh mẽ, nhưng điều quan trọng là phải nhận thức được những thách thức và yếu tố cần xem xét khi triển khai chuỗi lệnh
Thách thức và Cân nhắc trong Prompt Chaining
Mặc dù chuỗi lời nhắc giúp tăng cường khả năng tạo ra các phản hồi chính xác và có cấu trúc của AI, nhưng nó cũng không phải là không có thách thức. Thiết kế và triển khai chuỗi lời nhắc một cách hiệu quả đòi hỏi sự lập kế hoạch cẩn thận, lặp đi lặp lại và nhận thức về những rủi ro tiềm ẩn.
Một thách thức lớn là độ phức tạp của prompt —viết các prompt hiệu quả để hướng dẫn AI đến câu trả lời đúng có thể khá phức tạp, thường đòi hỏi nhiều lần điều chỉnh để hoàn thiện.
Ngoài ra, những giới hạn của mô hình AI có thể dẫn đến hiểu sai, không chính xác hoặc phản hồi bất ngờ, đặc biệt là khi các lời nhắc không rõ ràng. Việc duy trì bối cảnh là một vấn đề khác, vì một số mô hình AI gặp khó khăn trong việc duy trì tính nhất quán trong các chuỗi dài hơn, dẫn đến kết quả bị phân mảnh hoặc mâu thuẫn.
Một vấn đề khác là thời gian thực thi — chia công việc thành nhiều bước đảm bảo độ chính xác cao hơn nhưng có thể làm chậm quá trình, khiến các ứng dụng thời gian thực kém hiệu quả hơn. Rủi ro bảo mật dữ liệu cũng xuất hiện khi thông tin nhạy cảm được chia sẻ trên nhiều lời nhắc, làm tăng lo ngại về bảo mật.
Cuối cùng, sự thiên vị trong các phản hồi AI có thể phát sinh do sự thiên vị đã tồn tại trong dữ liệu đào tạo, và sự lan truyền lỗi có nghĩa là nếu một bước trong chuỗi không chính xác, lỗi sẽ tiếp tục lan truyền, ảnh hưởng đến toàn bộ kết quả.
Để vượt qua những thách thức này một cách hiệu quả, hãy cùng thảo luận về một số phương pháp tốt nhất có thể nâng cao chiến lược prompt chaining của bạn.
Các phương pháp tốt nhất cho chuỗi lệnh hiệu quả
Để giảm thiểu các thách thức đã đề cập ở trên, việc tiếp cận prompt chaining với một chiến lược có cấu trúc và linh hoạt là điều cần thiết, đồng thời tuân thủ các nguyên tắc quản trị AI để đảm bảo việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm và đạo đức.
- Sử dụng ngôn ngữ rõ ràng: Sử dụng ngôn ngữ rõ ràng và ngắn gọn khi tạo lời nhắc. Tránh sự mơ hồ và đảm bảo rằng mỗi lời nhắc tập trung vào một công việc cụ thể.
Ví dụ: thay vì hỏi "Xu hướng thị trường là gì?", hãy chỉ định cụ thể "Danh sách ba xu hướng thị trường hàng đầu trong ngành công nghệ tài chính vào năm 2025"
- Tránh các lời nhắc quá rộng: Tránh tạo các lời nhắc quá rộng hoặc mở. Thay vào đó, hãy tập trung vào các công việc cụ thể hoặc các khía cạnh của công việc.
Ví dụ: thay vì hỏi "Làm thế nào để cải thiện sản phẩm của chúng ta?", hãy hỏi "Ba tính năng nào được người dùng yêu cầu nhiều nhất trong các khảo sát phản hồi?"
- Sử dụng ví dụ cụ thể: Sử dụng ví dụ cụ thể để minh họa công việc hoặc lời nhắc. Điều này có thể giúp làm rõ lời nhắc và đảm bảo rằng mô hình hiểu được yêu cầu.
Ví dụ: thay vì yêu cầu "Viết một bài blog về làm việc từ xa", hãy chỉ định "Viết một bài blog 600 từ về lợi ích của làm việc từ xa, bao gồm số liệu thống kê và ví dụ thực tế"
- Sử dụng các mẫu lời nhắc có cấu trúc: Thiết lập các định dạng chuẩn hóa cho chuỗi lời nhắc giúp cải thiện tính rõ ràng, nhất quán và hiệu quả.
Ví dụ: Sử dụng mẫu và hướng dẫn nhắc nhở AI của ClickUp để soạn thảo các bài blog có cấu trúc tốt và hấp dẫn.
- Kiểm tra và tinh chỉnh lời nhắc: Lặp lại là khóa; thử nghiệm các từ ngữ và mô hình khác nhau giúp tối ưu hóa phản hồi AI để đạt độ chính xác cao hơn.
Ví dụ: thay vì yêu cầu "Tạo dòng tiêu đề", hãy yêu cầu "Tạo dòng tiêu đề bán hàng ngày lễ hấp dẫn với sự khẩn trương và giảm giá"
- Thực hiện các điểm kiểm tra đánh giá thủ công: Thêm sự giám sát của con người tại các điểm quan trọng để đảm bảo lỗi không lan truyền trong chuỗi.
Ví dụ: trước khi xuất bản một bài blog, hãy yêu cầu trình chỉnh sửa xem xét lại để đảm bảo tính chính xác, giọng điệu và SEO. Tương tự, trong lập lịch mạng xã hội, hãy đặt bước phê duyệt để đảm bảo các bài đăng phù hợp với hướng dẫn thương hiệu.
- Đảm bảo bảo mật dữ liệu: Sử dụng các kỹ thuật ẩn danh hoặc hạn chế nhập dữ liệu nhạy cảm để duy trì bảo mật.
Ví dụ: trong tiếp thị qua email, ẩn danh dữ liệu khách hàng trước khi nhập vào công cụ AI để tạo thông tin chi tiết về đối tượng mục tiêu đồng thời bảo vệ danh tính người dùng.
- Giám sát sự thiên vị: Thường xuyên xem xét các kết quả do AI tạo ra để phát hiện các thiên vị không mong muốn giúp duy trì tính công bằng và khách quan.
Ví dụ: trong tiếp thị nội dung, xem lại các mô tả sản phẩm do AI tạo ra để đảm bảo chúng không thiên vị một nhóm dân số nào đó về giọng điệu hoặc ngôn ngữ.
Bằng cách tuân theo các phương pháp hay nhất này, các nhóm có thể tối đa hóa lợi ích của chuỗi nhắc nhở đồng thời giảm thiểu rủi ro, đảm bảo AI mang lại kết quả phù hợp, chính xác và có thể hành động nhất.
Tích hợp tất cả: Quy trình làm việc thông minh hơn với chuỗi lệnh
Cuối cùng, chuỗi lệnh nhanh là để AI làm việc cho bạn, không phải ngược lại. Thay vì lặp lại các hướng dẫn thủ công, bạn tạo ra một luồng liền mạch, trong đó AI tiếp tục công việc của bạn từ nơi bạn dừng lại, giúp tiết kiệm thời gian, giảm nỗ lực và làm cho công việc trở nên dễ dàng.
Với ClickUp Brain, bạn có thể tiến xa hơn nữa. Cho dù bạn đang quản lý dự án, brainstorming ý tưởng hay tự động hóa quy trình làm việc, nó đảm bảo các công việc dựa trên AI của bạn luôn được kết nối, phù hợp với bối cảnh và hiệu quả. Không còn phải bắt đầu lại từ đầu — chỉ cần thực hiện một cách trơn tru, thông minh.
Sẵn sàng đơn giản hóa quy trình làm việc của bạn? Hãy dùng thử ClickUp Brain ngay hôm nay và trải nghiệm tương lai của năng suất dựa trên AI! 🚀