Tham gia các sự kiện, workshop, khoá học AI từ cơ bản đến nâng cao đến từ các chuyên gia ứng dụng AI trong công việc & cuộc sống
Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách chúng ta làm việc, học tập và tương tác. Dưới đây là 6 tài liệu hướng dẫn cần thiết từ các công ty công nghệ hàng đầu thế giới giúp bạn hiểu và khai thác tiềm năng của AI trong công việc và tổ chức của mình.
1. Prompting Guide by Google 📝
Tài liệu "Prompting Guide" của Google cung cấp hướng dẫn thiết thực về cách viết câu nhắc (prompts) hiệu quả khi sử dụng Gemini trong Google Workspace. Đây là cuốn cẩm nang khởi đầu nhanh giúp người dùng tối ưu hóa việc sử dụng AI trong môi trường làm việc.
Tài liệu hướng dẫn Prompting của Google
Tài liệu tập trung vào bốn yếu tố chính để tạo ra một câu nhắc hiệu quả:
- Persona: Xác định vai trò của AI
- Task: Nhiệm vụ cụ thể cần thực hiện
- Context: Cung cấp ngữ cảnh đủ chi tiết
- Format: Định dạng kết quả mong muốn
Với hàng chục ví dụ thực tế cho nhiều vai trò khác nhau từ quản trị, tiếp thị, đến dịch vụ khách hàng, tài liệu này giúp người dùng hiểu cách tích hợp AI vào quy trình làm việc hàng ngày một cách hiệu quả và sáng tạo. Ấn bản cập nhật vào tháng 10/2024 đảm bảo nội dung luôn phù hợp với khả năng hiện tại của Gemini.
2. Building Effective Agents by Anthropic 🤖
Trong bài viết chuyên sâu này, Anthropic chia sẻ những bài học kinh nghiệm từ việc xây dựng và triển khai các agent thông minh (hệ thống đại diện tự động thực hiện nhiệm vụ) dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
Tài liệu chia sẻ kinh nghiệm triển khai AI Agent
Tài liệu phân biệt rõ giữa hai khái niệm:
- Workflows: Hệ thống nơi LLM và công cụ được điều phối qua các đường dẫn mã được xác định trước
- Agents: Hệ thống nơi LLM tự điều khiển quy trình và sử dụng công cụ của mình
Anthropic giới thiệu nhiều mẫu thiết kế quan trọng như prompt chaining, routing, parallelization, orchestrator-workers và evaluator-optimizer. Đặc biệt, tài liệu cung cấp những thông tin thực tế về việc khi nào nên sử dụng agent, khi nào không, và làm thế nào để thiết kế giao diện công cụ hiệu quả cho agent.
Bài viết nhấn mạnh ba nguyên tắc cốt lõi: duy trì tính đơn giản trong thiết kế, ưu tiên tính minh bạch bằng cách hiển thị rõ các bước lập kế hoạch của agent, và xây dựng giao diện agent-máy tính cẩn thận thông qua tài liệu và kiểm thử kỹ lưỡng.
3. Prompt Engineering by Anthropic 🔍
Tài liệu này của Anthropic cung cấp hướng dẫn toàn diện về kỹ thuật prompt engineering - nghệ thuật thiết kế câu lệnh để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình ngôn ngữ lớn Claude.
Trước khi đi vào chi tiết, tài liệu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xác định rõ tiêu chí thành công cho trường hợp sử dụng cụ thể và thiết lập các phương pháp đánh giá. Đây là cơ sở quan trọng cho quá trình tối ưu hóa prompt.
Tài liệu hướng dẫn prompt của Anthopic
Tài liệu trình bày các kỹ thuật prompt engineering theo thứ tự từ cơ bản đến nâng cao:
- Sử dụng công cụ tạo prompt tự động
- Viết prompt rõ ràng và trực tiếp
- Sử dụng ví dụ minh họa (multishot)
- Để Claude suy nghĩ (chain of thought)
- Sử dụng thẻ XML
- Gán vai trò cho Claude (system prompts)
- Điền trước phản hồi của Claude
- Nối các prompt phức tạp
- Mẹo xử lý ngữ cảnh dài
Đáng chú ý, tài liệu cũng so sánh ưu điểm của prompt engineering so với fine-tuning, giải thích tại sao prompt engineering thường là phương pháp hiệu quả hơn về thời gian, nguồn lực và khả năng thích ứng.
📌 Xem thêm:
👉 Học Prompting với AIAPPVN
4. A Practical Guide to Building Agents by OpenAI 🛠️
Tài liệu của OpenAI cung cấp hướng dẫn thực tế về cách xây dựng các agent AI - hệ thống có thể độc lập thực hiện nhiệm vụ thay mặt người dùng với mức độ tự chủ cao.
Tài liệu hướng dẫn xây dựng AI Agent của OpenAI
Một agent AI được định nghĩa là hệ thống gồm ba thành phần cốt lõi:
- Model: Mô hình LLM điều khiển quá trình suy luận và ra quyết định
- Tools: Các hàm hoặc API bên ngoài mà agent có thể sử dụng để thực hiện hành động
- Instructions: Hướng dẫn và ranh giới xác định cách agent hoạt động
Tài liệu mô tả chi tiết về các mẫu điều phối (orchestration patterns) quan trọng:
- Hệ thống agent đơn lẻ: Một mô hình được trang bị công cụ và hướng dẫn thích hợp
- Hệ thống đa agent: Việc thực hiện quy trình được phân phối giữa nhiều agent phối hợp
Phần quan trọng của tài liệu đề cập đến việc thiết lập các rào chắn bảo vệ (guardrails) để quản lý rủi ro về quyền riêng tư dữ liệu và danh tiếng. Các loại rào chắn bao gồm bộ phân loại liên quan, bộ lọc PII, kiểm duyệt, xác thực đầu ra, và biện pháp bảo vệ dựa trên quy tắc.
5. Identifying and Scaling AI Use Cases by OpenAI 📊
OpenAI đã tổng hợp kinh nghiệm từ 300 dự án thành công, hơn 4.000 khảo sát về việc áp dụng AI và hơn 2 triệu người dùng doanh nghiệp để tạo ra tài liệu hướng dẫn này. Nó tập trung vào việc giúp các tổ chức xác định và mở rộng các trường hợp sử dụng AI mang lại giá trị rõ ràng.
Tài liệu hướng dẫn doanh nghiệp sử dụng AI hiệu quả của OpenAI
Tài liệu chia quá trình thành ba bước:
- Xác định cơ hội ứng dụng AI: Tìm những phần trong doanh nghiệp có thể được cải thiện ngay lập tức, tập trung vào các nhiệm vụ lặp đi lặp lại có giá trị thấp, nút thắt kỹ năng, và việc điều hướng sự mơ hồ
- Dạy nhân viên về các trường hợp sử dụng cơ bản: Sáu dạng cơ bản bao gồm tạo nội dung, tự động hóa, nghiên cứu, tìm ý tưởng/chiến lược, lập trình, và phân tích dữ liệu
- Thu thập và ưu tiên các trường hợp sử dụng: Sử dụng khung Tác động/Nỗ lực để ưu tiên các cơ hội
Đặc biệt, tài liệu giới thiệu khái niệm "Department Workflow Mapping" - lập bản đồ quy trình làm việc theo phòng ban, giúp các tổ chức nhìn nhận AI không chỉ như một công cụ cho các nhiệm vụ riêng lẻ mà là một phần tích hợp trong toàn bộ quy trình làm việc.
6. AI in the Enterprise by OpenAI 💼
Tài liệu này trình bày bảy bài học quan trọng từ các công ty tiên phong trong việc áp dụng AI vào doanh nghiệp. Mỗi bài học được minh họa bằng một câu chuyện thực tế từ các tổ chức hàng đầu.
Bảy bài học chính bao gồm:
- Bắt đầu với evals: Morgan Stanley sử dụng quy trình đánh giá có hệ thống để đo lường hiệu suất của mô hình
- Nhúng AI vào sản phẩm: Indeed đã cải thiện trải nghiệm tìm việc, tăng 20% lượng ứng tuyển
- Bắt đầu ngay và đầu tư sớm: Klarna đã tạo trợ lý AI giải quyết 2/3 cuộc trò chuyện dịch vụ khách hàng, tiết kiệm $40 triệu
- Tùy chỉnh và tinh chỉnh mô hình: Lowe's cải thiện độ chính xác của tìm kiếm sản phẩm thông qua fine-tuning
- Đưa AI vào tay chuyên gia: BBVA cho phép nhân viên tạo hơn 2.900 GPT tùy chỉnh trong 5 tháng
- Giải phóng các nhà phát triển: Mercado Libre xây dựng nền tảng Verdi để thống nhất và đẩy nhanh quá trình phát triển ứng dụng AI
- Đặt mục tiêu tự động hóa táo bạo: OpenAI tự động hóa công việc hỗ trợ khách hàng, xử lý hàng trăm nghìn nhiệm vụ mỗi tháng
Tài liệu nhấn mạnh rằng việc triển khai AI hiệu quả đòi hỏi tư duy thử nghiệm, được hỗ trợ bởi các đánh giá nghiêm ngặt và rào chắn an toàn. Các công ty thành công không vội vàng đưa AI vào mọi quy trình làm việc mà tập trung vào các trường hợp sử dụng có lợi nhuận cao, nỗ lực thấp.
Kết luận 🎓
Sáu tài liệu trên đại diện cho kiến thức tiên tiến nhất từ ba công ty công nghệ hàng đầu trong lĩnh vực AI: Google, Anthropic và OpenAI. Chúng cung cấp cái nhìn toàn diện từ kỹ thuật cơ bản như viết prompt hiệu quả (Google, Anthropic) đến các chiến lược nâng cao như xây dựng agent thông minh (Anthropic, OpenAI) và triển khai AI trên quy mô doanh nghiệp (OpenAI).
Điểm chung quan trọng xuyên suốt các tài liệu là sự nhấn mạnh vào phương pháp tiếp cận thực tế, tập trung vào giá trị, và tầm quan trọng của việc liên tục đánh giá, lặp lại và cải tiến. Dù bạn là người mới bắt đầu muốn hiểu cách viết prompt hiệu quả hay là chuyên gia tìm cách xây dựng hệ thống AI phức tạp, bộ tài liệu này cung cấp lộ trình học tập toàn diện để làm chủ công nghệ AI trong thời đại mới.
