---
title: 8 bài học “prompt chuẩn bài”
description: "- **Bắt đầu bằng vai trò + mục tiêu ngắn gọn** Cho model biết “ai” và “đang làm gì” trong 1–2 câu. Đừng để nó đoán. - **Nhét bối cảnh động (dynamic/retrieved content)** Đưa dữ liệu, tài liệu, hình ảnh……"
url: "https://tudienai.com/docs/8-bai-hoc-prompt-chuan-bai/"
updated: "2025-08-22"
---

# 8 bài học “prompt chuẩn bài”

- **Bắt đầu bằng vai trò + mục tiêu ngắn gọn**
  Cho model biết “ai” và “đang làm gì” trong 1–2 câu. Đừng để nó đoán.

- **Nhét bối cảnh động (dynamic/retrieved content)**
  Đưa dữ liệu, tài liệu, hình ảnh… vào khu riêng có nhãn (XML/Markdown) để model phân biệt rõ “đây là context”.

- **Viết hướng dẫn chi tiết theo đúng thứ tự thao tác**
  Thứ tự quan trọng hơn ta tưởng. Ví dụ bài demo: đọc **form tai nạn** trước (có cấu trúc, ít mơ hồ), rồi mới phân tích **bản vẽ tay**.

- **Đưa kiến thức nền cố định vào system prompt**
  Những thứ “luôn đúng” (mô tả 17 ô checkbox của form) nên cache/đặt sẵn ở system để model không tốn token đoán lại mỗi lần.

- **Cho ví dụ (few-shot), nhất là case khó**
  Lưu các ca “dễ sai” làm ví dụ chuẩn. Lần sau gặp biến thể tương tự, model bám vào đó để suy luận.

- **Lặp lại các nguyên tắc bắt buộc ở cuối prompt**
  Nhắc lại các “điều không được quên” trước khi cho chạy: tiêu chí tin cậy, phạm vi dữ liệu, thứ tự xử lý, yêu cầu bảo thủ…

- **Chống ảo tưởng (hallucination guardrails)**

- Không biết thì **nói không biết**.

- **Nghĩ trước rồi trả lời**.

- Chỉ trả lời khi **rất tự tin**.

- Với tài liệu dài: **trích lại đoạn liên quan** rồi mới kết luận.

- **Chuẩn hoá đầu ra + prefill**
  Yêu cầu output theo XML/JSON cố định (thậm chí “prefill” tag mở đầu) để dễ parse vào hệ thống.

      Fun fact: Lần prompt đầu, model… tưởng là **tai nạn trượt tuyết** . Sau khi thêm **bối cảnh đúng + kiến thức nền + thứ tự thao tác**, nó mới kết luận chuẩn **xe B có lỗi** – và xuất đúng format mong muốn.

###### Prompt skeleton MÌNH đang dùng (copy về sửa là chạy)

> <role>
> Bạn là [vai trò], hỗ trợ [mục tiêu] trong [ngữ cảnh].
> </role>
>
> <context_dynamic>
> [Chèn dữ liệu truy xuất: tài liệu/hình/đoạn văn...]
> </context_dynamic>
>
> <background_static>
> [Kiến thức nền bất biến, định nghĩa, cấu trúc form/quy tắc domain]
> </background_static>
>
> <instructions>
> 1) [Bước 1…]
> 2) [Bước 2…]
> 3) [Bước 3…]
> — Nêu rõ tiêu chí tự tin, nguồn tham chiếu, giới hạn.
> </instructions>
>
> <examples>
> [Ví dụ vào/ra tối giản cho 1–2 ca khó]
> </examples>
>
> <reminders>
> - Nếu không đủ dữ liệu → nói “không xác định”.
> - Trước khi kết luận, trích dẫn câu/ô/điểm liên quan.
> - Trả lời ngắn gọn, đúng phạm vi.
> </reminders>
>
> <output_format>
> Trả về JSON:
> { "summary": "...", "evidence": ["..."], "verdict": "...", "confidence": 0.0–1.0 }
> </output_format>
>
> <thinking>
> Hãy suy nghĩ từng bước trước khi trả lời cuối cùng.
> </thinking>

###### Checklist 30 giây trước khi bấm “Run”

   Vai trò + mục tiêu đã rõ ràng?   Dữ liệu động có **nhãn riêng**?   Hướng dẫn có **thứ tự thao tác**?   Có tối thiểu **1 ví dụ**?   Đã **nhắc lại nguyên tắc** ở cuối?   Output đã **chuẩn hoá** để đưa vào hệ thống?   Anh chị đang dùng cấu trúc nào để prompt cho dự án của mình? Nếu cần, mình có sẵn **template Notion + 5 ví dụ (kèm JSON output)** – cứ nhắn mình, mình gửi tặng để áp dụng ngay cho team