Written by chuotfx on December 20, 2024

CO-STAR – Công thức vàng để viết Prompt hiệu quả cho LLM

Contents

Chào mừng bạn đến với Fx Studio. Chúng ta lại tiếp tục hành trình tìm hiểu về Prompt Engineering. Chủ đề bài viết này sẽ mang tính chất áp dụng thực hành nhiều. Đó là công thức CO-STAR; công thức vàng để viết Prompt hiệu quả cho LLM. Nếu mọi việc đã ổn rồi thì…

Bắt đầu thôi!

Giới thiệu

Trí tuệ nhân tạo ngày nay không còn là điều gì xa lạ. Từ viết bài, phân tích dữ liệu, đến lập trình phần mềm, các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLM) như ChatGPT, GPT-4, hay Claude … đều có thể giúp chúng ta hoàn thành công việc nhanh hơn và hiệu quả hơn. Nhưng để khai thác tối đa sức mạnh của LLM, một yếu tố quan trọng thường bị bỏ qua: Prompt – cách bạn giao tiếp với AI.

Việc tạo ra một prompt tốt giống như việc đặt câu hỏi đúng. Nó quyết định chất lượng đầu ra của mô hình. Đó là lý do tại sao các nhà phát triển và nhà thiết kế nội dung cần nắm vững công thức CO-STAR – một phương pháp giúp bạn xây dựng prompt rõ ràng, hiệu quả, và tối ưu hóa kết quả từ LLM.

Vậy CO-STAR là gì? Hãy cùng khám phá!

CO-STAR: Giải Mã Công Thức

CO-STAR là viết tắt của:

Context – Bối cảnh
Objective – Mục tiêu
Steps – Các bước thực hiện
Tools – Công cụ hỗ trợ
Actions – Hành động cụ thể
Results – Kết quả mong đợi

Cùng đi vào chi tiết từng thành phần:

Context (Bối cảnh)

Bối cảnh giúp mô hình AI hiểu rõ tình huống và yêu cầu của bạn. Nó tương tự như việc bạn cung cấp thông tin nền tảng cho một người bạn đang nhờ giúp đỡ.

Ví dụ: Bạn đang phát triển một ứng dụng di động và cần một đoạn mã Ruby để xử lý dữ liệu đầu vào từ người dùng.

Prompt chưa rõ ràng:

Viết mã xử lý dữ liệu.

Prompt với Context:

Tôi đang phát triển một ứng dụng Ruby on Rails. Người dùng nhập dữ liệu từ biểu mẫu, và tôi cần xử lý dữ liệu đó trước khi lưu vào cơ sở dữ liệu.

Objective (Mục tiêu)

Mục tiêu xác định rõ bạn muốn AI làm gì. Điều này giúp AI tập trung vào nhiệm vụ cụ thể thay vì đưa ra kết quả không liên quan.

Ví dụ: Mục tiêu của bạn là kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu và thông báo lỗi nếu có.

Prompt chưa rõ ràng:

Hãy xử lý dữ liệu đầu vào.

Prompt với Objective:

Hãy viết mã Ruby kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu đầu vào từ biểu mẫu và trả về thông báo lỗi nếu dữ liệu không hợp lệ.

Steps (Các bước thực hiện)

Liệt kê các bước cần thiết để hoàn thành nhiệm vụ giúp AI hiểu rõ trình tự công việc.

Ví dụ: Bạn muốn kiểm tra dữ liệu đầu vào thế nào cho đúng.

Prompt chưa rõ ràng:

Hãy viết mã kiểm tra dữ liệu.

Prompt với Steps:

Kiểm tra xem các trường dữ liệu có rỗng hay không.

Xác minh định dạng email hợp lệ.

Trả về thông báo lỗi tương ứng nếu có lỗi.

Tools (Công cụ hỗ trợ)

Cung cấp thông tin về công cụ hoặc ngữ cảnh cụ thể mà AI cần tuân theo.

Ví dụ: Bạn muốn sử dụng Ruby on Rails và Active Record để kiểm tra dữ liệu.

Prompt chưa rõ ràng:

Viết mã kiểm tra dữ liệu.

Prompt với Tools:

Sử dụng Active Record trong Ruby on Rails để kiểm tra dữ liệu đầu vào từ biểu mẫu.

Actions (Hành động cụ thể)

Hành động mô tả những gì bạn muốn AI thực hiện ngay lập tức.

Ví dụ:

Prompt chưa rõ ràng:

Hãy xử lý dữ liệu.

Prompt với Actions:

Viết một hàm Ruby nhận dữ liệu từ biểu mẫu, kiểm tra tính hợp lệ và trả về thông báo lỗi nếu cần.

Results (Kết quả mong đợi)

Mô tả rõ ràng kết quả cuối cùng mà bạn muốn nhận được.

Ví dụ:

Prompt chưa rõ ràng:

Hãy kiểm tra dữ liệu đầu vào.

Prompt với Results:

Kết quả là một hàm Ruby trả về thông báo lỗi nếu dữ liệu không hợp lệ hoặc trả về dữ liệu đã được xử lý nếu hợp lệ.

Ví dụ Minh Họa: Sử Dụng CO-STAR

Bài toán: Bạn cần AI viết mã Ruby để kiểm tra dữ liệu đầu vào từ biểu mẫu người dùng.

Prompt theo công thức CO-STAR:

Context: Tôi đang phát triển một ứng dụng web bằng Ruby on Rails. Người dùng nhập dữ liệu qua biểu mẫu.

Objective: Tôi muốn kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu đầu vào.

Steps:

Kiểm tra xem các trường dữ liệu có rỗng không.

Kiểm tra định dạng email.

Tools: Sử dụng Active Record trong Ruby on Rails.

Actions: Viết một hàm Ruby kiểm tra tính hợp lệ.

Results: Hàm trả về thông báo lỗi nếu dữ liệu không hợp lệ hoặc lưu dữ liệu vào cơ sở dữ liệu nếu hợp lệ.

Hoặc bạn thể sử dụng một phiên bản liền mạch như sau:

Viết một hàm Ruby trong ứng dụng web Ruby on Rails sử dụng Active Record để kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu đầu vào từ biểu mẫu, đảm bảo các trường không bị bỏ trống và định dạng email hợp lệ, trả về thông báo lỗi nếu có hoặc lưu dữ liệu vào cơ sở dữ liệu nếu hợp lệ.

Còn đây là kết quả khi áp dụng prompt với công thức chính của chúng ta.

Dưới đây là một hàm Ruby trong ứng dụng Ruby on Rails sử dụng Active Record để kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu đầu vào từ biểu mẫu:

### Mô hình `User` với Active Record:
```ruby
# app/models/user.rb
class User < ApplicationRecord
  # Validations
  validates :name, presence: { message: "Tên không được để trống" }
  validates :email, presence: { message: "Email không được để trống" },
                    format: { with: URI::MailTo::EMAIL_REGEXP, message: "Định dạng email không hợp lệ" }
end
```

### Hàm kiểm tra và lưu dữ liệu:
```ruby
# app/controllers/users_controller.rb
class UsersController < ApplicationController
  def create
    # Khởi tạo đối tượng User từ tham số đầu vào
    @user = User.new(user_params)

    # Kiểm tra tính hợp lệ và lưu
    if @user.save
      render json: { message: "Người dùng đã được tạo thành công" }, status: :created
    else
      render json: { errors: @user.errors.full_messages }, status: :unprocessable_entity
    end
  end

  private

  # Strong parameters: chỉ cho phép các tham số cụ thể
  def user_params
    params.require(:user).permit(:name, :email)
  end
end
```

### Giải thích:
1. **Validation trong Model (`User`)**:
   - `presence`: Đảm bảo trường không để trống.
   - `format`: Đảm bảo email đúng định dạng bằng cách sử dụng regex chuẩn `URI::MailTo::EMAIL_REGEXP`.

2. **Hàm `create` trong Controller**:
   - Sử dụng `user_params` để lấy dữ liệu từ biểu mẫu (JSON hoặc Form POST).
   - Gọi `@user.save` để kiểm tra tính hợp lệ và lưu dữ liệu. Nếu không hợp lệ, các lỗi sẽ được trả về trong `@user.errors.full_messages`.

3. **Phản hồi JSON**:
   - Nếu thành công, trả về thông báo thành công với mã trạng thái `201 Created`.
   - Nếu thất bại, trả về danh sách lỗi với mã trạng thái `422 Unprocessable Entity`.

### Ví dụ JSON Input:
Gửi yêu cầu POST đến `/users` với nội dung:
```json
{
  "user": {
    "name": "Nguyen Van A",
    "email": "nguyenvana@example.com"
  }
}
```

### Kết quả:
- **Thành công**:
```json
{
  "message": "Người dùng đã được tạo thành công"
}
```

- **Lỗi**:
```json
{
  "errors": [
    "Tên không được để trống",
    "Định dạng email không hợp lệ"
  ]
}
```

(Kết quả trả về của mỗi lần gọi AI sẽ khác nhau và khác nhau giữa mỗi người. Miễn sao AI trả về đúng kì vọng của bạn là okay.)

Đặc Điểm Nổi Bật Của CO-STAR

Phương pháp CO-STAR có những đặc điểm nổi bật giúp nâng cao hiệu quả viết prompt:

Tính Hệ Thống: Cung cấp một cấu trúc rõ ràng để xây dựng prompt, giảm thiểu rủi ro bỏ sót thông tin quan trọng.
Khả Năng Thích Ứng: Dễ dàng áp dụng cho nhiều lĩnh vực như lập trình, giáo dục, sáng tạo nội dung.
Tối Ưu Hóa Kết Quả: Giúp AI hiểu đúng yêu cầu, từ đó cung cấp kết quả chính xác và phù hợp hơn.

Lợi Ích Của CO-STAR

Việc sử dụng CO-STAR mang lại nhiều lợi ích cho người dùng:

Tăng Hiệu Quả Làm Việc: Giảm thời gian sửa lỗi hoặc tinh chỉnh prompt nhờ cung cấp thông tin chi tiết và có tổ chức ngay từ đầu.
Kết Quả Chính Xác Hơn: Các thành phần của CO-STAR giúp AI hiểu rõ bối cảnh, mục tiêu, và kết quả mong muốn, từ đó giảm thiểu khả năng nhận được phản hồi không phù hợp.
Đa Dạng Ứng Dụng: CO-STAR có thể được áp dụng trong nhiều ngành nghề khác nhau, từ lập trình, giáo dục đến marketing và sáng tạo nội dung.
Học Tập và Phát Triển Kỹ Năng: Người dùng phát triển kỹ năng phân tích và diễn đạt rõ ràng khi thực hành với CO-STAR, từ đó cải thiện khả năng giao tiếp với AI và con người.

Ứng Dụng Thực Tiễn Của CO-STAR

Ta hãy sẽ nó áp dụng vào một số lĩnh vực như thế nào nhé.

Lập Trình

Tạo prompt để viết mã hoặc kiểm thử tự động.
Giúp mô hình AI hiểu rõ yêu cầu về ngôn ngữ lập trình, framework, và mục tiêu cần đạt được.

Ví dụ minh họa

Bài toán: Bạn cần AI viết một đoạn mã Python để kiểm tra xem một số có phải là số nguyên tố không.

Prompt theo CO-STAR:

Context: Tôi đang học Python và muốn thực hiện kiểm tra số nguyên tố.
Objective: Viết một hàm kiểm tra số nguyên tố trong Python.
Steps:
1. Nhận một số nguyên làm đầu vào.
2. Kiểm tra xem số đó có chia hết cho bất kỳ số nào nhỏ hơn nó không.
3. Trả về True nếu là số nguyên tố, False nếu không.
Tools: Python 3.
Actions: Viết hàm kiểm tra số nguyên tố với các bước trên.
Results: Một hàm Python trả về đúng kết quả khi được gọi với bất kỳ số nguyên nào.

Prompt liền mạch:

Viết một hàm Python sử dụng Python 3 để kiểm tra xem một số nguyên nhập vào có phải là số nguyên tố không, bằng cách kiểm tra xem số đó có chia hết cho bất kỳ số nào nhỏ hơn nó không, và trả về True nếu là số nguyên tố hoặc False nếu không.

Giáo Dục

Hỗ trợ giáo viên tạo nội dung giảng dạy hoặc bài tập cho học sinh.
Giúp học sinh hiểu rõ cấu trúc và yêu cầu của một nhiệm vụ học tập.

Ví dụ minh họa

Bài toán: Bạn cần AI tạo một danh sách các bài tập toán dành cho học sinh lớp 5 về phân số.

Prompt theo CO-STAR:

Context: Tôi là giáo viên dạy toán lớp 5, và tôi cần tạo bài tập về phân số.
Objective: Tạo danh sách 5 bài tập toán về cộng, trừ, nhân, chia phân số.
Steps:
1. Viết câu hỏi về cộng phân số.
2. Viết câu hỏi về trừ phân số.
3. Viết câu hỏi về nhân phân số.
4. Viết câu hỏi về chia phân số.
5. Viết câu hỏi tổng hợp.
Tools: Sử dụng ngôn ngữ thân thiện với học sinh.
Actions: Soạn 5 bài tập toán như trên.
Results: Một danh sách bài tập toán dễ hiểu, phù hợp với trình độ lớp 5.

Prompt liền mạch:

Tôi là giáo viên dạy toán lớp 5 và cần tạo bài tập về phân số. Mục tiêu là tạo danh sách 5 bài tập toán về cộng, trừ, nhân, chia phân số, sử dụng ngôn ngữ thân thiện với học sinh. Các bước bao gồm: viết câu hỏi về cộng phân số, viết câu hỏi về trừ phân số, viết câu hỏi về nhân phân số, viết câu hỏi về chia phân số và viết câu hỏi tổng hợp. Kết quả mong đợi là một danh sách bài tập toán dễ hiểu, phù hợp với trình độ lớp 5.

Sáng Tạo Nội Dung

Hướng dẫn AI viết bài blog, kịch bản video, hoặc nội dung quảng cáo.
Đảm bảo nội dung đầu ra phù hợp với phong cách và mục tiêu truyền thông.

Ví dụ minh họa

Bài toán: Bạn cần AI viết một bài đăng blog về “Lợi ích của việc thiền định” với phong cách nhẹ nhàng và thân thiện.

Prompt theo CO-STAR:

Context: Tôi đang viết blog về sức khỏe tâm lý. Chủ đề là thiền định.
Objective: Viết bài mô tả lợi ích của thiền định với phong cách nhẹ nhàng, thân thiện.
Steps:
1. Giới thiệu ngắn về thiền định.
2. Liệt kê 3 lợi ích chính (giảm căng thẳng, tăng sự tập trung, cải thiện giấc ngủ).
3. Kết thúc bằng lời khuyên thực hành đơn giản.
Tools: Ngôn ngữ thân thiện, dễ hiểu cho người không chuyên.
Actions: Viết một bài blog dài 500 từ.
Results: Bài viết hấp dẫn và dễ đọc.

Prompt liền mạch:

Tôi đang viết blog về sức khỏe tâm lý với chủ đề thiền định. Mục tiêu là viết bài mô tả lợi ích của thiền định với phong cách nhẹ nhàng, thân thiện. Các bước thực hiện gồm: giới thiệu ngắn về thiền định, liệt kê 3 lợi ích chính (giảm căng thẳng, tăng sự tập trung, cải thiện giấc ngủ), và kết thúc bằng lời khuyên thực hành đơn giản. Tôi sẽ sử dụng ngôn ngữ thân thiện, dễ hiểu cho người không chuyên để viết một bài blog dài 500 từ. Kết quả mong đợi là một bài viết hấp dẫn và dễ đọc.

Kết quả của mình khi hỏi ChatGPT 4o

Dưới đây là gợi ý cấu trúc bài viết cho blog của bạn:

---

### Thiền Định: Chìa Khóa Cho Tâm Hồn An Lạc

**Giới thiệu**
Thiền định, một phương pháp thực hành tâm trí đã có từ hàng ngàn năm, ngày nay trở thành một công cụ phổ biến giúp con người cân bằng cuộc sống. Bạn không cần phải là một chuyên gia hay dành nhiều giờ mỗi ngày để thiền định. Chỉ cần 5-10 phút mỗi ngày cũng đủ mang lại những thay đổi tích cực.

**Lợi ích 1: Giảm Căng Thẳng**
Khi đối mặt với nhịp sống hối hả, căng thẳng là điều không thể tránh khỏi. Thiền định giúp bạn giảm bớt áp lực bằng cách tập trung vào hơi thở và hiện tại. Các nghiên cứu chỉ ra rằng, thiền định thường xuyên có thể làm giảm mức cortisol - hormone gây căng thẳng - và mang lại cảm giác bình yên.

**Lợi ích 2: Tăng Sự Tập Trung**
Bạn có từng cảm thấy mình dễ bị phân tâm? Thiền định có thể giúp bạn cải thiện điều này. Qua thời gian, việc thiền sẽ rèn luyện khả năng chú ý và làm tăng hiệu suất trong công việc cũng như học tập.

**Lợi ích 3: Cải Thiện Giấc Ngủ**
Nếu bạn thường xuyên trằn trọc vào ban đêm, thiền định có thể là giải pháp. Việc thư giãn trước khi ngủ giúp tâm trí bạn thoát khỏi những lo lắng, giúp dễ dàng đi vào giấc ngủ sâu và chất lượng hơn.

**Lời khuyên thực hành**
Bạn có thể bắt đầu thiền định ngay hôm nay với các bước đơn giản:
1. Tìm một không gian yên tĩnh.
2. Ngồi thoải mái, nhắm mắt lại.
3. Hít thở sâu và tập trung vào nhịp thở.
4. Nếu tâm trí lang thang, nhẹ nhàng kéo sự chú ý quay lại hơi thở.

Chỉ cần 5 phút mỗi ngày, bạn sẽ cảm nhận sự thay đổi tích cực từng chút một. Hãy bắt đầu và cho phép mình tận hưởng hành trình khám phá sự an nhiên qua thiền định.

---

Nếu bạn cần hỗ trợ chỉnh sửa hoặc thêm thắt nội dung, hãy cho mình biết nhé! 😊

Hạn Chế

Mặc dù CO-STAR rất hiệu quả trong việc xây dựng prompt rõ ràng và có cấu trúc, phương pháp này vẫn có một số hạn chế cần lưu ý:

Yêu cầu thời gian chuẩn bị: Để áp dụng đầy đủ CO-STAR, bạn cần đầu tư thời gian để phân tích và xây dựng prompt, điều này có thể không phù hợp với các tình huống yêu cầu nhanh chóng.
Không phù hợp với mọi tình huống: Với các yêu cầu đơn giản hoặc cần tính linh hoạt cao, việc áp dụng CO-STAR có thể trở nên dư thừa.
Phụ thuộc vào khả năng diễn đạt: Hiệu quả của CO-STAR vẫn dựa trên khả năng diễn đạt và hiểu biết của người sử dụng, đặc biệt khi mô tả các mục như Context hay Results.

Tạm kết

CO-STAR là công thức giúp bạn viết prompt hiệu quả, giúp LLM hiểu rõ yêu cầu và tạo ra kết quả chính xác, phù hợp với nhu cầu của bạn. Dù bạn là lập trình viên hay nhà thiết kế nội dung, việc áp dụng CO-STAR sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và tăng hiệu suất làm việc với AI.

Hãy bắt đầu thử nghiệm CO-STAR ngay hôm nay và khám phá sức mạnh thật sự của AI trong công việc của bạn!

Okay! Tới đây, mình xin kết thúc bài viết này. Nếu có gì thắc mắc hay góp ý cho mình. Thì bạn có thể để lại bình luận hoặc gửi email theo trang Contact.

Cảm ơn bạn đã đọc bài viết này!

Facebook Tweet Pin Yummly LinkedIn Print EmailShares6

Written by chuotfx

Hãy ngồi xuống, uống miếng bánh và ăn miếng trà. Chúng ta cùng nhau đàm đạo về đời, về code nhóe!

CO-STAR – Công thức vàng để viết Prompt hiệu quả cho LLM

Giới thiệu