Giáo dục Tốt nhất trong lĩnh vực 2 cái Lời nhắc Công cụ AI

Một giám đốc tiếp thị cho một thương hiệu thương mại điện tử cần đảm bảo tất cả nội dung do AI tạo ra cho việc ra mắt sản phẩm mới đều duy trì một giọng điệu thương hiệu nhất quán. Sử dụng công cụ prompting, nhóm cộng tác để tạo ra một câu lệnh chính xác định đối tượng mục tiêu, giọng điệu, các điểm bán hàng chính và các ràng buộc tiêu cực. Câu lệnh chính này sau đó được điều chỉnh cho các kênh khác nhau như bài đăng trên mạng xã hội, bản tin email và nội dung quảng cáo. Chức năng kiểm soát phiên bản của công cụ cho phép họ theo dõi các biến thể câu lệnh nào hoạt động tốt nhất, từ đó tối ưu hóa hiệu quả của chiến dịch và tiết kiệm hàng giờ chỉnh sửa thủ công.

Một nhóm phát triển phần mềm đang xây dựng một ứng dụng mới và muốn sử dụng AI để tạo mã mẫu (boilerplate), kiểm thử đơn vị và tài liệu API. Một nhà phát triển sử dụng công cụ prompting để tạo một thư viện các câu lệnh rất cụ thể cho các tác vụ này. Ví dụ, một câu lệnh để tạo một điểm cuối API Python Flask bao gồm các chỗ giữ chỗ cho tuyến đường, phương thức yêu cầu và mô hình dữ liệu. Các thành viên khác trong nhóm sau đó có thể tái sử dụng các câu lệnh đã được kiểm tra này, đảm bảo tính nhất quán của mã và tuân thủ các phương pháp hay nhất, giúp giảm đáng kể thời gian phát triển và giảm thiểu lỗi.

Một nghệ sĩ kỹ thuật số hoặc nhà thiết kế trò chơi đặt mục tiêu tạo ra một loạt hình ảnh nghệ thuật ý tưởng (concept art) với phong cách độc đáo và mạch lạc. Họ sử dụng một công cụ prompting để xây dựng các câu lệnh phức tạp, nhiều phần cho các mô hình tạo hình ảnh như Midjourney. Công cụ này cho phép họ lưu và tái sử dụng các thành phần cụ thể, chẳng hạn như 'ánh sáng điện ảnh', 'kết xuất bằng Octane' hoặc phong cách của một nghệ sĩ cụ thể. Họ có thể dễ dàng thử nghiệm bằng cách hoán đổi các thành phần này và điều chỉnh trọng số, khám phá một cách có hệ thống các biến thể sáng tạo thay vì dựa vào sự ngẫu nhiên. Lịch sử câu lệnh giúp họ truy tìm lại các kết hợp thành công nhất.

Một nhà nghiên cứu đại học cần tóm tắt các phát hiện từ hàng trăm bài báo khoa học về một chủ đề cụ thể. Việc đọc thủ công từng bài là không thực tế. Sử dụng một công cụ prompting, họ thiết kế một câu lệnh chính xác hướng dẫn một LLM trích xuất phương pháp luận, kích thước mẫu, các phát hiện chính và những hạn chế từ tóm tắt của mỗi bài báo. Công cụ này giúp họ tinh chỉnh câu lệnh qua nhiều lần lặp lại để tối đa hóa độ chính xác và đảm bảo đầu ra có định dạng nhất quán, có cấu trúc (ví dụ: JSON). Điều này tự động hóa một phần đáng kể của quá trình tổng quan tài liệu, cho phép nhà nghiên cứu tập trung vào việc phân tích.

Một trưởng nhóm hỗ trợ khách hàng chịu trách nhiệm cải thiện chatbot AI của công ty. Họ sử dụng một công cụ prompting để phát triển và quản lý các câu lệnh hướng dẫn các cuộc trò chuyện của chatbot. Nhóm tạo ra một thư viện câu lệnh có cấu trúc cho các kịch bản khác nhau, chẳng hạn như xử lý yêu cầu hoàn tiền, khắc phục sự cố phổ biến và chuyển tiếp đến nhân viên hỗ trợ. Nền tảng này cho phép họ thực hiện kiểm tra A/B với các cách diễn đạt câu lệnh khác nhau để xem cách nào mang lại điểm hài lòng của khách hàng cao hơn, từ đó tạo ra một hệ thống hỗ trợ tự động hiệu quả và hữu ích hơn.

Một trợ lý pháp lý tại một công ty luật cần xem xét hàng chục hợp đồng để xác định các điều khoản cụ thể liên quan đến trách nhiệm pháp lý và chấm dứt hợp đồng. Sử dụng một công cụ prompting, họ tạo ra một câu lệnh rất chi tiết chỉ dẫn một mô hình AI quét tài liệu và chỉ trích xuất các điều khoản liên quan, bỏ qua ngôn ngữ mẫu. Câu lệnh được tinh chỉnh để xử lý các biến thể trong thuật ngữ pháp lý. Không gian làm việc của công cụ cho phép các luật sư cấp cao xem xét và phê duyệt các câu lệnh trước khi chúng được sử dụng hàng loạt, đảm bảo tính chính xác và tạo ra một quy trình làm việc đáng tin cậy, có thể kiểm toán cho việc phân tích hợp đồng, giúp giảm đáng kể thời gian xem xét thủ công.