Bí quyết để có những câu trả lời hoàn hảo từ Gemini

Đến nay, có lẽ bạn đã viết khá nhiều câu lệnh cho các chatbot AI như Gemini hoặc ChatGPT. Với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh mẽ hỗ trợ những chatbot này, Gemini hoặc ChatGPT không cần nhiều hướng dẫn để tạo ra kết quả tốt. Tuy nhiên, chất lượng câu lệnh bạn cung cấp cho mô hình AI có mối tương quan trực tiếp với chất lượng kết quả bạn nhận được. Nếu muốn nhận được phản hồi tốt hơn từ chatbot AI, bạn cần cung cấp cho chúng những câu lệnh tốt hơn – đó là khoa học.

Để nâng cao chất lượng câu lệnh của mình, bạn cần bắt đầu với kỹ thuật tạo câu lệnh, bao gồm tối ưu hóa và tạo ra các đầu vào LLM cụ thể cho nhiệm vụ. Một số người dùng Gemini lâu năm gần đây đã tìm hiểu về một kỹ thuật tạo câu lệnh gọi là meta-prompting. Về cơ bản, phương pháp này sử dụng AI để tạo ra các câu lệnh cuối cùng sẽ được đưa vào chatbot. Đó là một cách dễ dàng để cải thiện kỹ năng tạo câu lệnh của bạn mà hầu như không cần động tay động chân, và nếu chưa sử dụng nó, bạn đang tụt hậu đấy.

Meta-prompting là gì?

Hướng dẫn tổng quát được sử dụng để tạo ra các prompt cụ thể

Nếu bạn mới làm quen với thế giới kỹ thuật tạo prompt, Prompt Engineering Guide này là một nguồn tài liệu quý giá khi bạn tìm hiểu các chiến lược khác nhau để viết những prompt đầu vào AI thành công. Hãy bắt đầu bằng cách giải thích meta-prompting thực sự là gì – đó là một kỹ thuật tạo prompt giúp chatbot AI như Gemini hiểu cách tiếp cận một vấn đề. Meta prompt bổ sung cấu trúc và cú pháp để hướng dẫn LLM cung cấp năng lượng cho chatbot đi đúng hướng.

Bạn có thể tự viết meta prompt, nhưng cách nhanh chóng, dễ dàng hơn để bắt đầu meta-prompting là yêu cầu Gemini tự tạo ra các đầu vào chi tiết. Ý tưởng này xuất phát từ Anna Bortsova, kỹ sư UX của Google DeepMind, người sử dụng Gemini để tạo ra các gợi ý siêu cấp được đưa vào những công cụ AI của Google như Veo 3. Các gợi ý do Bortsova tạo ra bằng Gemini có thể dài nhiều trang, cung cấp nhiều chi tiết và cụ thể hơn so với hướng dẫn do con người viết.

“Không có quy tắc nào ở đây – chúng tôi đang thử nghiệm – nhưng tôi đã tìm ra một vài điều giúp Gemini tạo ra những gợi ý thực sự phong phú”, Bortsova viết. “Bạn cần xác định một nhiệm vụ rất cụ thể: ‘Viết một gợi ý chi tiết mà một chuyên gia LLM sẽ hiểu’. Và bạn cần phải rõ ràng về định dạng và phong cách của mình. Ví dụ, một đoạn phim hoạt hình stop-motion dài 8 giây về các cảnh được tạo hình bằng giấy. Sau đó, hãy đưa ra các ràng buộc, chẳng hạn như giấy bạc hoặc giấy bóng, thay vì chỉ là giấy thông thường. Sau đó, hãy để nó tự làm mọi thứ”.

Nếu có ai biết cách sử dụng Gemini tốt nhất, thì đó chính là kỹ sư của Google DeepMind. Vì vậy, bạn hãy sử dụng Gemini để tạo ra các Meta-prompting của riêng mình, và kết quả sẽ thật tuyệt vời.

Meta-prompting đã thay đổi cách mọi người sử dụng AI

Gemini giúp người dùng tạo ảnh và xây dựng các ứng dụng tùy chỉnh

Meta-prompting với Gemini mở rộng những gì có thể khi sử dụng các ứng dụng AI, bởi vì những prompt chi tiết và được tối ưu hóa trở thành tiêu chuẩn. Khi sử dụng ứng dụng Antigravity của Google để xây dựng ứng dụng Android và web tùy chỉnh như hình trên, nhiều người đã không viết prompt được đưa ra cho Antigravity. Thay vào đó, họ đã đưa ra prompt sau cho Gemini, yêu cầu nó viết hướng dẫn cho môi trường phát triển tích hợp (IDE) dựa trên agent:

Tạo prompt chi tiết cho một IDE dựa trên AI sẽ xây dựng một ứng dụng đếm lượt chơi đơn giản cho mỗi tựa nhạc trong thư viện Discogs của người dùng này: https://www.discogs.com/user/dippinthrutherecords

Cần có một giao diện đơn giản trong ứng dụng web để tôi có thể đếm số lần mình đã chơi mỗi bản phát hành và xem xếp hạng những bản tôi đã chơi nhiều nhất.

Chỉ bao gồm các album mà tôi có trong bộ sưu tập Discogs

Gemini đã trả về một prompt chi tiết hơi khó hiểu. Meta-prompt được tạo bằng Gemini cực kỳ cụ thể, xác định cấu trúc và cú pháp mà Antigravity cần sử dụng để đáp ứng yêu cầu của người dùng. Nó bao gồm kiến ​​thức lập trình chuyên sâu để hướng dẫn AI agent đi đúng hướng. Tất cả điều này đến từ prompt rất đơn giản mà bạn thấy ở trên, và kết quả rất đáng kinh ngạc.

Đây là meta prompt mà Gemini đưa ra cho Antigravity:

# Vai trò

Bạn là một nhà phát triển React/Next.js chuyên nghiệp với kinh nghiệm tích hợp API của bên thứ ba và quản lý trạng thái cục bộ.

# Mục tiêu dự án

Xây dựng một ứng dụng web cá nhân có tên “Vinyl Spin Counter”.

Ứng dụng phải lấy bộ sưu tập đĩa của một người dùng Discogs cụ thể và cung cấp giao diện đơn giản để theo dõi số lần mỗi đĩa đã được phát.

# Nguồn dữ liệu

* **Người dùng mục tiêu:** `dippinthrutherecords`

* **URL nguồn:** https://www.discogs.com/user/dippinthrutherecords

**API:** Sử dụng API của Discogs (`GET /users/{username}/collection/folders/0/releases`) để lấy bộ sưu tập.

* *Lưu ý:* Chỉ tập trung vào “Bộ sưu tập” tiêu chuẩn (ID thư mục 0). Không lấy danh sách mong muốn.

# Công nghệ sử dụng

* **Framework:** Next.js (App Router).

* **Style:** Tailwind CSS.

* **Icon:** Lucide React (cho nút phát/biểu tượng xếp hạng).

* **Lưu trữ dữ liệu:** Sử dụng `localStorage` cho MVP (Sản phẩm khả thi tối thiểu) để lưu trữ số lượt phát, đảm bảo dữ liệu được duy trì giữa các lần load lại trang.

* **Quản lý trạng thái:** React Hooks (Zustand hoặc `useState`/`useEffect` tiêu chuẩn).

# Các tính năng chính

## 1. Lưới Bộ sưu tập (Chế độ xem Home)

* Lấy tất cả các bản phát hành từ bộ sưu tập `dippinthrutherecords`.

* Hiển thị chúng trong lưới đáp ứng (sử dụng Tailwind).

* **Bố cục thẻ:**

* Ảnh bìa album (Hình thu nhỏ).

* * Tên nghệ sĩ & Tên album (Rút gọn nếu quá dài).

* **Giao diện người dùng bộ đếm nổi bật:** Một con số lớn hiển thị “Tổng số lượt phát” với nút `+` lớn để tăng số lượt phát và nút `-` nhỏ hơn để sửa lỗi.

## 2. Bảng xếp hạng (Chế độ xem thống kê)

* Một tab hoặc cửa sổ pop-up riêng biệt hiển thị danh sách xếp hạng “Top 10 bản nhạc được phát nhiều nhất”.

* Sắp xếp dữ liệu dựa trên số lượt phát cao nhất được lưu trữ trong trạng thái cục bộ.

## 3. Tìm kiếm & Lọc

* Một thanh tìm kiếm văn bản đơn giản ở trên cùng để lọc lưới theo Tên nghệ sĩ hoặc Tên album ngay lập tức.

# Kế hoạch triển khai từng bước

1. **Thiết lập & Kiểu dữ liệu:** Khởi tạo dự án và định nghĩa giao diện TypeScript cho `DiscogsRelease`.

2. **API Client:** Tạo một hàm tiện ích để lấy dữ liệu bộ sưu tập. *Quan trọng: Xử lý phân trang nếu bộ sưu tập lớn (Discogs phân trang kết quả).*

3. **Logic trạng thái:** Tạo một hook tùy chỉnh `useSpinTracker` để:

* Tải số lượt phát từ `localStorage` khi mount.

* Kết hợp số lượt phát với dữ liệu Discogs đã lấy về (sử dụng ID bản phát hành làm khóa).

* Hiển thị các hàm `incrementSpin(id)` và `decrementSpin(id)`.

4. **Thành phần giao diện người dùng:** Xây dựng các thành phần `ReleaseCard` và `Leaderboard`.

5. **Lắp ráp:** Lắp ráp trang chính.

# Hướng dẫn đặc biệt

* **API Token:** Nếu API của Discogs yêu cầu xác thực cho bộ sưu tập công khai này, hãy cho phép tôi định nghĩa `DISCOGS_TOKEN` trong file `.env.local` và sử dụng nó trong tiêu đề.

* **Thẩm mỹ:** Chế độ tối theo mặc định. Sử dụng phong cách “Đĩa than” (màu xám đậm, họa tiết hình tròn cho hình đại diện).

Hãy bắt đầu bằng cách thiết lập dự án và xác định logic lấy dữ liệu API.

Chỉ với một vài prompt bổ sung, Antigravity đã có thể tạo ra ứng dụng Vinyl Spin Counter tùy chỉnh dựa trên hướng dẫn của Gemini. Ứng dụng APK Android hoạt động và có thể cài đặt đã chứng minh tất cả những lợi ích của việc nhắc nhở bằng Trí tuệ nhân tạo (AI)” href=”https://quantrimang.com/lang-cong-nghe/tri-tue-nhan-tao-ai-202289″ data-type=”internal”>trí tuệ nhân tạo. Kết quả cuối cùng tốt hơn so với việc chỉ cung cấp cho Antigravity một prompt đơn giản do con người viết. Ngoài ra, chiến lược nhắc nhở bằng trí tuệ nhân tạo hiệu quả hơn, cần ít yêu cầu hơn. Điều này giúp người dùng chuyên nghiệp tránh vượt quá giới hạn tỷ lệ hoặc lãng phí token quá nhanh.

Mặc dù bạn có thể sử dụng chatbot AI để giúp viết prompt bằng trí tuệ nhân tạo cho các tác vụ phức tạp, nhưng nó cũng hoạt động tốt với những tác vụ đơn giản. Trong thư viện ảnh bên dưới, bạn có thể thấy sự khác biệt giữa các hình ảnh được tạo bằng các prompt tự viết và những hình ảnh được tạo bằng các meta prompt từ Gemini:

Có rất ít trường hợp bạn không muốn sử dụng chatbot AI để viết những prompt mong muốn thay mặt bạn. Hầu như không có nhược điểm nào – nó thường nhanh hơn so với việc tự viết prompt một cách tỉ mỉ, đồng thời bao gồm các chi tiết bổ sung sẽ cải thiện chất lượng đầu ra của Gemini.

Khi nào nên sử dụng meta-prompting

Bất cứ khi nào tính cụ thể quan trọng, hãy sử dụng AI để viết các câu hỏi gợi ý

Đến giờ, có lẽ bạn đang tự hỏi khi nào nên sử dụng Gemini để tạo meta prompt. Meta prompting có thể hữu ích cho bất kỳ nhiệm vụ nào liên quan đến LLM, nhưng nó hữu ích nhất cho các nhiệm vụ và chủ đề mà bạn không quen thuộc. Ví dụ, khi sử dụng Gemini để viết một câu hỏi gợi ý lập trình cho Google Antigravity, meta prompt mà nó tạo ra bao gồm kiến ​​thức khoa học máy tính mà bạn sẽ không bao giờ biết đến.

Cho dù bạn đang cố gắng tạo ra một hình ảnh hay xây dựng một ứng dụng, meta prompting với Gemini có thể giúp bạn đạt được kết quả tốt hơn.