Nhiệm vụ: Tạo ra một prompt hoàn hảo để phân loại và trích xuất thông tin.

Cách áp dụng APE: APE sẽ tự tạo và thử nghiệm các prompt như: “Phân loại email sau…”, “Bạn là chuyên viên phân tích feedback, hãy đọc và xuất ra file JSON…”, “Nhiệm vụ: Phân loại. Input: . Output:…”, v.v.

Kết quả: APE có thể tìm ra một prompt tối ưu mà con người khó nghĩ ra, kiểu như: “You are an expert data extractor. Analyze the customer feedback. Classify it into one of four categories: ‘Positive’, ‘Negative’, ‘Question’, ‘Suggestion’. Extract the product mentioned. Provide the output in a strict JSON format: {“category”: “<category>”, “product_name”: “<product>”}.”

Prompt gợi ý:
[Mục tiêu]
Nhiệm vụ của bạn là tìm ra một prompt hiệu quả nhất để một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể tự động đọc feedback của khách hàng và chuyển nó thành một định dạng JSON có cấu trúc. Câu lệnh này phải đảm bảo LLM phân loại chính xác ý định và trích xuất đúng tên sản phẩm.
[Ví dụ mẫu]
**Ví dụ 1:**
* **Input:** “Shop giao hàng nhanh thật, mình nhận được áo khoác kaki rồi, chất vải dày dặn, mặc lên form đẹp lắm. Sẽ ủng hộ shop dài dài.”
* **Output mong muốn:**
“`json
{
“category”: “Positive”,
“product_name”: “áo khoác kaki”
}
“`
**Ví dụ 2:**
* **Input:** “Tôi đặt mua con chuột không dây Logitech MX Master 3S nhưng sao trong hộp lại không có đầu thu USB Unifying vậy shop?”
* **Output mong muốn:**
“`json
{
“category”: “Question”,
“product_name”: “chuột không dây Logitech MX Master 3S”
}
“`
**Ví dụ 3:**
* **Input:** “Thất vọng thật sự. Mua cái tai nghe Sony WF-1000XM5 về nghe được 3 hôm thì một bên không lên tiếng nữa. Shop xem xử lý cho tôi.”
* **Output mong muốn:**
“`json
{
“category”: “Negative”,
“product_name”: “tai nghe Sony WF-1000XM5”
}
“`
Hãy tạo ra và kiểm thử nhiều prompt khác nhau để tìm ra câu lệnh nào cho ra kết quả gần với “Output mong muốn” nhất một cách ổn định.

Tình huống 2: Tạo câu hỏi ôn tập cho học sinh
Một nền tảng giáo dục trực tuyến muốn tự động tạo ra các câu hỏi trắc nghiệm từ một bài giảng hoặc một đoạn văn bản kiến thức cho học sinh ôn tập.

Mục tiêu: Tạo ra prompt để tạo câu hỏi trắc nghiệm chất lượng, có câu trả lời đúng và các phương án gây nhiễu hợp lý.
Cách áp dụng APE: Nó sẽ thử các cách ra lệnh khác nhau để xem cách nào tạo ra câu hỏi có tính sư phạm cao nhất (không quá dễ, không quá khó, phương án nhiễu hợp lý).
Kết quả: APE có thể khám phá ra rằng prompt tốt nhất không chỉ yêu cầu “tạo câu hỏi”, mà phải chi tiết hơn: “Dựa vào đoạn văn sau về [Chủ đề], hãy tạo một câu hỏi trắc nghiệm để kiểm tra khả năng suy luận của học sinh, không chỉ kiểm tra việc ghi nhớ dữ kiện. Cung cấp 1 đáp án đúng và 3 đáp án sai nhưng có vẻ hợp lý.”

Prompt gợi ý:
[Mục tiêu]
Nhiệm vụ của bạn là tìm ra một prompt hiệu quả nhất để một LLM có thể đọc một đoạn văn bản kiến thức lịch sử và tự động tạo ra một câu hỏi trắc nghiệm chất lượng cao. Câu hỏi cần kiểm tra khả năng suy luận, không chỉ ghi nhớ, và phải có các phương án nhiễu hợp lý.
[Ví dụ mẫu]
**Ví dụ 1:**
* **Input:** “Năm 938, Ngô Quyền đã lãnh đạo nhân dân đánh tan quân Nam Hán trên sông Bạch Đằng. Ông đã cho quân lính đóng những cọc gỗ lim bịt sắt xuống lòng sông. Khi thủy triều lên, ông cho thuyền nhẹ ra khiêu chiến rồi giả thua bỏ chạy, nhử quân giặc vào bãi cọc. Khi thủy triều rút, thuyền giặc bị mắc cạn và cọc nhọn đâm thủng, quân ta từ các phía đổ ra tấn công quyết liệt và giành thắng lợi hoàn toàn.”
* **Output mong muốn:**
“`json
{
“question”: “Yếu tố quyết định nhất dẫn đến thắng lợi của Ngô Quyền trong trận Bạch Đằng năm 938 là gì?”,
“options”: {
“A”: “Lợi dụng hiện tượng thủy triều để bày trận địa cọc ngầm.”,
“B”: “Quân Nam Hán có số lượng ít hơn quân ta.”,
“C”: “Vũ khí của quân ta hiện đại hơn quân giặc.”,
“D”: “Thuyền chiến của quân ta to và chắc chắn hơn.”
},
“correct_answer”: “A”
}
“`
Hãy tạo ra và kiểm thử nhiều prompt để tìm ra câu lệnh nào tạo ra các câu hỏi trắc nghiệm có chiều sâu và cấu trúc tốt nhất.

Tình huống 3: Chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành lệnh SQL
Bối cảnh: Một công ty muốn cho phép các nhà phân tích kinh doanh (không giỏi code) có thể tự truy vấn cơ sở dữ liệu bằng cách gõ câu hỏi bằng tiếng Việt thông thường.

Mục tiêu: Tìm ra prompt tốt nhất để dịch một câu hỏi trong quản lý kinh doanh thành một câu lệnh SQL.
Cách áp dụng APE: Cung cấp các cặp “câu hỏi tiếng Việt” và “lệnh SQL đúng”. Câu hỏi: “Cho tôi biết doanh thu của 5 sản phẩm bán chạy nhất trong tháng trước?” -> Lệnh SQL chuẩn tương ứng.

APE sẽ thử nghiệm các prompt có chứa thông tin về cấu trúc của cơ sở dữ liệu (tên bảng, tên cột) để giúp AI dịch chính xác hơn.

Kết quả: APE có thể tạo ra một prompt rất chi tiết: “You are an expert Text-to-SQL bot. Given the database schema: [dán cấu trúc schema vào đây], convert the following user question into a valid PostgreSQL query. Question: [câu hỏi của người dùng]”. Việc đưa cấu trúc database vào prompt là một khám phá quan trọng mà APE có thể tìm ra.

Prompt gợi ý:
[Mục tiêu]
Nhiệm vụ của bạn là tìm ra một prompt hiệu quả nhất để một LLM có thể dịch một câu hỏi kinh doanh bằng ngôn ngữ tự nhiên sang một câu lệnh SQL (PostgreSQL) chính xác. Câu lệnh được tạo ra phải có khả năng hoạt động trực tiếp trên cơ sở dữ liệu có cấu trúc cho trước.
[Thông tin bổ sung]
Cấu trúc Database (schema) sẽ được cung cấp trong prompt cuối cùng. Nhiệm vụ của bạn là tìm ra CÁCH TỐT NHẤT để kết hợp schema và câu hỏi của người dùng vào trong một câu lệnh.
[Ví dụ mẫu]
**Schema Database:**
`Table: Orders (order_id INT, product_id INT, customer_id INT, order_date DATE, quantity INT)`
`Table: Products (product_id INT, product_name VARCHAR, price DECIMAL)`
**Ví dụ 1:**
* **Input:** “Cho tôi biết tổng số lượng của sản phẩm ‘Laptop Dell XPS 15’ đã bán được trong tháng 5 năm 2025?”
* **Output mong muốn:**
“`sql
SELECT SUM(T1.quantity)
FROM Orders AS T1
INNER JOIN Products AS T2 ON T1.product_id = T2.product_id
WHERE T2.product_name = ‘Laptop Dell XPS 15’ AND T1.order_date >= ‘2025-05-01’ AND T1.order_date <= ‘2025-05-31’;
“`
**Ví dụ 2:**
* **Input:** “Top 3 sản phẩm có doanh thu cao nhất là gì?”
* **Output mong muốn:**
“`sql
SELECT T2.product_name, SUM(T1.quantity * T2.price) as total_revenue
FROM Orders AS T1
INNER JOIN Products AS T2 ON T1.product_id = T2.product_id
GROUP BY T2.product_name
ORDER BY total_revenue DESC
LIMIT 3;
“`
Hãy tạo ra và kiểm thử nhiều câu lệnh để tìm ra prompt nào dịch câu hỏi thành SQL chính xác nhất khi được cung cấp schema và câu hỏi.