Chào cả nhà!
Hôm nay mình sẽ ghép đôi hai kỹ thuật khá mạnh là Few-shot và Negative Constraints. Few-shot và Negative Constraints là combo giúp AI vừa học nhanh từ ví dụ, vừa tuân thủ ràng buộc (những điều không được làm). Kết quả: output gọn gàng, đúng phong cách, ít lạc đề hơn. Đây chính là nội dung của bài hôm nay, vào việc luôn nha!
Ai chưa rõ thì xem lại các bài của tháng 2 nha:
- [ngày 29] Zero-shot Prompting: Khai Phá Sức Mạnh AI Từ Con Số 0
- [Ngày 30] Few-shot Prompting: Khi AI Học Hỏi Từ Ví Dụ
- [Ngày 31] Phân Biệt & Lựa Chọn: Zero-shot và Few-shot
- [Ngày 32] – Sức Mạnh Của “KHÔNG”: Giới Thiệu Negative Constraints
Ảnh: Minh họa kết hợp Few-shot Và Negative Constraints trong một prompt
Tiêu điểm trong ngày
- Hiểu khi nào và vì sao nên kết hợp Few-shot + Negative Constraints.
- Thực hành viết prompt có ví dụ mẫu và ràng buộc loại trừ.
- Học cách gỡ lỗi (debug) khi prompt phức tạp “không nghe lời”.
Lý thuyết nhanh
Few-shot là gì?
Là khi bạn cung cấp một vài ví dụ (input → output) để AI bắt đúng phong cách/định dạng.
Mình làm ví dụ cho bạn dễ hiểu nhé
Tóm tắt thành 1 câu ngắn:
“Hôm nay trời mưa to, tôi phải ở nhà và xem phim” → “Trời mưa nên tôi ở nhà xem phim”
“Cửa hàng đóng cửa sớm vì hết hàng” → “Cửa hàng đóng cửa sớm do hết hàng”
“Chúng tôi dự định đi du lịch vào cuối tuần nhưng xe hỏng nên phải hủy chuyến đi” → ?
Lúc này AI sẽ hiểu và tóm tắt câu thứ 3 ở trên thành 1 câu ngắn gọn hơn. Không tin bạn cứ thử copy đoạn in nghiêng trên và đưa vào chatgpt. Có thể kết quả ? sẽ là : “Xe hỏng nên phải hủy chuyến du lịch cuối tuần”
Mấu chốt của few-shot là cung cấp 2-3 ví dụ minh họa để AI hiểu được mẫu và làm theo. Càng ít ví dụ càng tốt, nhưng phải đủ để AI nắm bắt được quy luật.
Negative Constraints là gì?
Bạn nêu rõ những điều không được làm:
- Không dùng từ/cụm từ X
- Không vượt quá Y từ/ký tự
- Không đề cập đến Z
- Không lặp lại ý…
Ví dụ thực tế
Tạo tên sản phẩm:
Tạo tên cho sản phẩm nước giải khát mới.
KHÔNG sử dụng:
- Từ "cola"
- Từ "nước"
- Tên các thương hiệu có sẵnTại sao quan trọng?
- Kiểm soát output của AI
- Tránh nội dung không mong muốn
- Đảm bảo tuân thủ quy định/đạo đức
Như vậy Negative Constraints giống như “luật cấm”, giúp AI biết ranh giới không được vượt qua.
Khi nào nên kết hợp?
- Cần phong cách nhất quán (nhờ Few-shot) và muốn tránh lỗi cụ thể (nhờ Negative Constraints).
- Viết nội dung marketing, biên tập nhạy cảm, chuyển đổi dữ liệu, tránh bản quyền…
Thực hành hôm nay
Bài 1 – Phong cách + tránh từ cấm
Mục tiêu: Giới thiệu sản phẩm mới, tránh từ “tuyệt vời”, “đột phá”.
[Instruction]
Viết đoạn giới thiệu sản phẩm “Tai nghe BreatheAir” cho Gen Z, tông vui vẻ, 60–80 từ.
[Examples]
Ví dụ 1:
- Input: Giới thiệu “Sneaker GlowRun”, tông trẻ trung
- Output: “GlowRun mang lại cảm giác thoải mái cả ngày, phối đồ dễ và siêu nhẹ. Lịch chạy bộ sẽ bớt nặng nề – chỉ còn là cuộc hẹn với tiết trời mát. Đặt lịch trải nghiệm ngay!”
Ví dụ 2:
- Input: Giới thiệu “Bình giữ nhiệt ChillCup”, tông thân thiện
- Output: “ChillCup giữ lạnh tới 24h, giữ nóng 12h, nắp chống tràn. Vừa đi làm vừa đi chơi đều hợp. Mở nắp là có ngay ngụm nước ‘đã đời’.”
[Negative Constraints]
- Không dùng các từ: “tuyệt vời”, “đột phá”.
- Không chèn số liệu không có nguồn.
- Không vượt quá 80 từ.
[Output Format]
Đoạn văn 1 đoạn.
Bạn thử copy prompt trên , kết quả có thể là :
“BreatheAir giúp bạn nghe nhạc trong trẻo như không khí núi rừng, êm ái cả ngày dài. Thiết kế nhẹ tênh, đeo hoài không mỏi tai. Từ chill lo-fi đến rock máu lửa đều ‘chuẩn không cần chỉnh’. Pin trâu, Bluetooth ổn định – lý tưởng cho những ngày làm việc từ xa hay streaming không ngừng. Âm thanh sống động, cuộc sống thêm màu!”
Vậy là có ngay một đoạn quảng cáo cho sản phẩm BreatheAir, bạn cũng có thể thay tên sản phẩm của mình và áp dụng vào bán hàng nhé!
Bài 2 – Chuyển đổi dữ liệu + loại bỏ thông tin nhạy cảm
Mục tiêu: Tạo báo cáo từ dữ liệu thô, ẩn email.
[Instruction]
Chuyển đổi danh sách khách hàng sang báo cáo gọn (Tên khách – Sản phẩm – Ghi chú).
[Examples]
Ví dụ chuyển đổi:
"Name: John Doe | Email: john@ex.com | Bought: X-Phone"
→ "Khách hàng: John Doe — Sản phẩm: X-Phone — Ghi chú: Đã thanh toán"
[Negative Constraints]
- Không hiển thị email, số điện thoại, địa chỉ.
- Không suy đoán thông tin thiếu.
[Input Data]
"""
Name: Jane Kim | Email: jane.kim@sample.com | Bought: AirPurifier
Name: Minh Tran | Email: minh.tran@sample.com | Bought: DeskLamp
"""
[Output Format]
Danh sách 2 dòng theo mẫu “Khách hàng: … — Sản phẩm: … — Ghi chú: …”
Kết quả thu được từ prompt trên:
Khách hàng: Jane Kim — Sản phẩm: AirPurifier — Ghi chú: Đã thanh toán
Khách hàng: Minh Tran — Sản phẩm: DeskLamp — Ghi chú: Đã thanh toán
Nếu Input data có 100 KH thì kết quả sẽ được 100 dòng, dễ hiểu phải ko 😀
Bài 3 – Nâng cấp dự án cũ
Chọn một task bạn đã làm (ví dụ: viết mô tả sản phẩm, checklist blog, chuyển đổi bảng).
- Thêm 2–3 ví dụ Few-shot → cho đúng giọng và bố cục.
- Thêm constraints để tránh lỗi từng gặp.
- Chạy – xem – chỉnh.
Mini “Debug Checklist”
- Output có dính từ cấm không? → Bổ sung danh sách từ cấm kỹ hơn.
- Có vượt giới hạn độ dài? → Chỉ định số từ cụ thể (ví dụ: “60–80 từ”).
- AI lệch phong cách? → Tăng số ví dụ gần với yêu cầu.
- Lẫn thông tin nhạy cảm? → Thêm constraint “Không hiển thị [loại dữ liệu]”.
🗣️ Trò chuyện cùng ChatGPT/Gemini để luyện phản xạ
Dán prompt bạn vừa viết và hỏi:
Hãy đánh giá prompt sau theo 3 tiêu chí: (1) Rõ ràng, (2) Nhất quán phong cách, (3) Tuân thủ ràng buộc.
Chỉ ra 3 chỗ có thể cải thiện và viết lại prompt tối ưu hơn.
Ghi chú & cảm nhận của mình
- Kết hợp này tạo cảm giác lái AI chắc tay hơn hẳn.
- Mình thấy ví dụ càng gần thực tế thì AI càng bắt nhịp nhanh, quan trọng vẫn là ví dụ nhé.
- Rào cản hay gặp: quên liệt kê hết từ cấm → lần sau mình sẽ tạo một “danh sách đen” theo từng dự án luôn.
📘 5 Từ vựng tiếng Anh chuyên ngành hôm nay
Bài học hôm nay có một số từ liên quan sau đây:
| Từ vựng | Nghĩa | Ví dụ ứng dụng |
|---|---|---|
| Integrate | Tích hợp | We need to integrate few-shot and negative constraints. |
| Refine | Tinh chỉnh | Refine your prompts for better accuracy. |
| Complex | Phức tạp | This complex task requires multiple techniques. |
| Mitigation | Giảm thiểu | Constraints can be a form of mitigation for unwanted output. |
| Advanced | Nâng cao | You are learning advanced prompting techniques. |
Checklist hôm nay
- 1–1.5h học lý thuyết về kết hợp Few-shot & Negative Constraints
- 1.5–2.5h thực hành 3 prompts tổng hợp
- 15–30 phút ôn 5 từ vựng
- 10 phút chat tự do để luyện phản xạ
Tổng kết ngày 33
Hôm nay mình đã kết hợp giữa ví dụ mẫu và ràng buộc rõ ràng. Cảm giác như có khuôn mẫu lẫn hàng rào an toàn. Vì thế output tạo ra đẹp hơn, đúng hơn, đỡ bất ngờ hơn. Quan trọng là mình không mất thêm thời gian chỉnh sửa nữa.
Bạncó đang dùng combo Few-shot Negative Constraints cho task nào? Bình luận chia sẻ để tụi mình học ké nhau nha!
Ngoài ra bạn có thể hỏi mình bất kỳ điều gì bạn còn thắc mắc trong phần comment bên dưới nhé, mình sẽ trả lời trong khả năng nha!
Hẹn gặp lại ở bài học tiếp theo. Chào thân ái!
