JSON Prompting là gì và Tại sao Mọi người đang Nói về Nó?

Mọi người đang nói về JSON prompting như thể nó là điều lớn tiếp theo trong AI.

Hãy xem, đây là vấn đề.

Giống như mọi kỹ thuật AI “cách mạng” khác được thổi phồng, JSON prompting không phải là câu trả lời duy nhất. Nó chỉ là một cách để cấu trúc đầu vào và ngữ cảnh của AI – bạn có thể sử dụng XML, Markdown hoặc các định dạng khác.

Sự đột phá thực sự không phải là JSON cụ thể. Đó là việc đầu vào có cấu trúc đánh bại đầu vào không có cấu trúc. Mỗi. Lần.

Nhưng JSON happens to là định dạng đang bắt kịp nhanh nhất, và vì lý do tốt. Vì vậy, đó là những gì chúng tôi đang tìm hiểu ngày hôm nay.

Vấn đề với Sử dụng AI Hiện tại

Hãy nghĩ về lần cuối bạn cố gắng để ChatGPT hoặc Claude làm điều gì đó cụ thể.

Maybe bạn muốn nó phân tích phản hồi của khách hàng và rút ra các chủ đề chính. Vì vậy bạn viết điều gì đó như: “Xin vui lòng xem xét các bình luận của khách hàng này và xác định các vấn đề chính họ đang thảo luận, tổ chức chúng theo danh mục, và bao gồm số lần mỗi vấn đề được đề cập.”

Có vẻ rõ ràng, đúng không?

Nhưng đây là những gì AI phải suy luận:

• Điều gì được coi là một “vấn đề chính” so với một vấn đề nhỏ?
• Những danh mục nào nên được sử dụng?
• Phân tích nên được định dạng như thế nào?
• Có nên bao gồm các trích dẫn trực tiếp không?
• Phân tích nên chi tiết như thế nào?

AI lấp đầy tất cả các khoảng trống này bằng cách đoán. Đôi khi nó đoán đúng. Đôi khi nó không. Đó là lý do tại sao bạn nhận được kết quả khác nhau mỗi lần chạy cùng một lời nhắc.

Giới thiệu JSON Prompting

JSON (JavaScript Object Notation) không mới. Nó đã tồn tại từ đầu những năm 2000. Nó chỉ là một cách để cấu trúc thông tin mà cả con người và máy tính có thể đọc dễ dàng.

Đây là yêu cầu phân tích phản hồi của khách hàng trông như thế nào trong JSON:

{
"task": "phân_tích_phản_hồi_khách_hàng",
"loại_phân_tích": "chủ đề",
"cấu_trúc_đầu_ra": {
"chủ_đề": {
"bao_gồm": ["tên_chủ_đề", "số_lần_được_đề_cập", "đánh_giá_tính_nặng"],
"số_lần_đề_cập_tối_thiểu": 3
},
"danh_mục": ["vấn_đề_sản_phẩm", "vấn_đề_dịch_vụ", "giá_cả", "yêu_cầu_tính_năng"],
"bao_gồm_trích_dẫn": true,
"số_lần_trích_dẫn_tối đa_mỗi_chủ_đề": 2
}
}

Xem sự khác biệt? Mỗi quyết định đều được chỉ định rõ ràng. Không cần đoán.

Tại sao JSON Prompting đang Trở thành Một Vấn đề Lớn Hiện nay

Ba điều hội tụ để làm cho JSON prompting đột nhiên trở nên liên quan:

1. Mô hình AI tốt trong việc phân tích dữ liệu có cấu trúc: Các mô hình LLM và tác nhân hiện đại đã thấy hàng triệu ví dụ JSON trong quá trình đào tạo. Họ hiểu định dạng một cách nội tại và đang được cải thiện mỗi năm.
2. Con người nhận ra rằng ngôn ngữ tự nhiên có giới hạn: Sau một năm các hướng dẫn kỹ thuật nhắc, người dùng phát hiện ra rằng không có cách nào để viết cẩn thận có thể đánh bại cấu trúc rõ ràng.
3. Sự nhất quán trở nên quan trọng: Khi các doanh nghiệp bắt đầu sử dụng AI cho công việc thực sự – không chỉ là thí nghiệm – họ cần đầu ra có thể dự đoán được.

JSON không chỉ là về việc định dạng lời nhắc của bạn khác. Nó cũng là về việc suy nghĩ khác về tương tác AI.

Khi bạn sử dụng JSON, bạn không phải tham gia vào một cuộc trò chuyện. Bạn đang cung cấp một thông số kỹ thuật. Và sự thay đổi đó thay đổi mọi thứ.

Hãy để tôi cho bạn thấy tôi có ý gì.

So Sánh JSON Prompting và Prompting Truyền Thống

Hãy nói rằng bạn đang tạo một cuốn sách hướng dẫn thành công của khách hàng và cần AI giúp cấu trúc nó.

Lời nhắc truyền thống: “Tạo một cuốn sách hướng dẫn thành công của khách hàng cho sản phẩm SaaS của chúng tôi, bao gồm các chiến lược trênboarding, áp dụng và giữ chân. Hãy đảm bảo bao gồm các dòng thời gian, chỉ số chính và hành động cho mỗi giai đoạn.”

Tiếp cận JSON:

{
"nhiệm_vụ": "tạo_cuốn_sách_hướng_dẫn_thành_công",
"loại_sản_phẩm": "SaaS",
"các_giai_đoạn": [
{
"tên": "trênboarding",
"dòng_thời_gian": "ngày_0_đến_30",
"các_phần_tử_bắt_buộc": ["danh_sách_kiểm_tra", "chỉ_số", "trách_nhiệm_đội_ngũ", "cột_mốc_khách_hàng"]
},
{
"tên": "áp_dụng",
"dòng_thời_gian": "ngày_31_đến_90",
"các_phần_tử_bắt_buộc": ["mục_tiêu_sử_dụng", "lịch_trình_đào_tạo", "chỉ_số_thành_công", "kích_hoạt_cảnh_báo"]
},
{
"tên": "giữ_chân",
"dòng_thời_gian": "ngày_91_trở_lên",
"các_phần_tử_bắt_buộc": ["các_yếu_tố_đánh_giá_sức_khỏe", "quy_trình_gia_hạn", "cơ_hội_mở_rộng", "giảm_thiểu_rủi_ro"]
}
],
"yêu_cầu_định_dạng": {
"số_lượng_tối đa_mỗi_danh_sách_kiểm_tra": 7,
"định_dạng_chỉ_số": "số_cụ_thể_với_khung_thời_gian",
"giọng_nói": "hành_động_và_trực_tiếp"
}
}

Với lời nhắc truyền thống, bạn có thể nhận được một hướng dẫn chung chung mà bỏ qua nửa những gì bạn cần. Với JSON, bạn nhận được chính xác những gì bạn đã chỉ định, cấu trúc chính xác như bạn muốn.

Kỹ Thuật Cấu Trúc với JSON

Đây là nơi mọi thứ trở nên thú vị.

Nguyên tắc tương tự áp dụng cho cách bạn cung cấp ngữ cảnh cho AI. Thay vì đổ các đoạn văn bản thông tin nền, bạn cấu trúc nó.

Ví dụ, thay vì viết: “Công ty chúng tôi bán phần mềm quản lý dự án cho các công ty thị trường trung bình. Chúng tôi tập trung vào sự dễ sử dụng và khả năng tích hợp. Các đối thủ cạnh tranh chính của chúng tôi là Asana và Monday.com. Giá trị độc nhất của chúng tôi là các tính năng tự động hóa tiên tiến.”

Bạn cấu trúc nó như:

{
"ngữ_cảnh_công_ty": {
"sản_phẩm": "phần_mềm_quản_lý_dự_án",
"thị_trường_mục_tiêu": {
"phân khúc": "thị_trường_trung_bình",
"quy_mô_công_ty": "50-500 nhân viên"
},
"các_yếu_tố_khác_biệt": [
"dễ_sử_dụng",
"khả_năng_tích_hợp",
"tự_động_hóa_tiên_tiến"
],
"các_đối_thủ_cạnh_tranh": ["Asana", "Monday.com"],
"vị_trí": "tính_năng_doanh_nghiệp_với_giá_cả_thị_trường_trung_bình"
}
}

Bây giờ, mỗi lời nhắc bạn viết có thể tham chiếu đến ngữ cảnh cấu trúc này một cách rõ ràng và nhất quán.

Khi bạn cấu trúc đầu vào của mình theo cách này, điều gì đó kỳ diệu xảy ra: lời nhắc của bạn trở nên có thể tái sử dụng và chia sẻ.

Thay vì viết lại các hướng dẫn mỗi lần, bạn tạo các mẫu:

{
"nhiệm_vụ": "phân_tích_cạnh_tranh",
"đối_thủ_cạnh_tranh": "[TÊN_ĐỐI_THỦ_CẠNH_TRANH]",
"các_khía_cạnh_phân_tích": ["tính_năng", "giá_cả", "thị_trường_mục_tiêu", "điểm_yếu"],
"sản_phẩm_của_chúng_tôi": "[THAM_CHIẾU: ngữ_cảnh_công_ty.sản_phẩm]",
"định_dạng_đầu_ra": "bảng_so_sánh"
}

Chỉ cần thay thế tên đối thủ cạnh tranh và chạy lại. Cùng một cấu trúc, phân tích khác, kết quả nhất quán.

JSON Prompting Không Phải Là Kỹ Thuật

Đây là điều làm mọi người ngạc nhiên: Bạn không cần phải là kỹ thuật để sử dụng JSON một cách hiệu quả.

Trên thực tế, những người không phải là kỹ thuật thường làm tốt hơn vì họ không quá suy nghĩ về nó. Họ chỉ xem nó như một cách để tổ chức thông tin một cách rõ ràng.

Hãy nghĩ về cách bạn tự nhiên tổ chức thông tin:

• Danh sách mua sắm có các danh mục (thực phẩm, sữa, v.v.)
• Chương trình nghị sự có các chủ đề và phân bổ thời gian
• Kế hoạch dự án có các giai đoạn và giao hàng

JSON chỉ là việc đặt nhãn trên tổ chức tự nhiên đó.

Các Sai Lầm Mọi Người Hay Làm Khi Bắt Đầu:

1. Làm cho nó quá phức tạp: Bạn không cần các cấu trúc lồng nhau năm cấp. Hãy bắt đầu đơn giản.
2. Cố gắng JSON hóa mọi thứ: Một số nhiệm vụ không cần cấu trúc. “Viết một tiêu đề hài hước” không cần JSON.
3. Quên rằng AI vẫn cần ngữ cảnh: Cấu trúc giúp, nhưng bạn vẫn cần cung cấp thông tin đúng.

Làm Thế Nào Để Bắt Đầu JSON Prompting

Bắt đầu với một nhiệm vụ cụ thể mà bạn làm lặp đi lặp lại. Hãy nói rằng bạn tạo tóm tắt cuộc họp.

Bước 1: Liệt kê những gì bạn cần

• Quyết định chính được đưa ra
• Các hành động với chủ sở hữu
• Ngày theo dõi
• Chủ đề được thảo luận

Bước 2: Cấu trúc nó

{
"nhiệm_vụ": "tóm_tắt_cuộc_họp",
"ngày_cuộc_họp": "2024-07-28",
"tham_gia": ["danh_sách_tên_tại_đây"],
"các_thành_phần_tóm_tắt": {
"quyết_định": {
"định_dạng": "điểm_bULLET",
"bao_gồm": ["quyết_định", "lý_do", "tác_động"]
},
"các_hành_động": {
"định_dạng": "bảng",
"cột": ["nhiệm_vụ", "chủ_sở_hữu", "ngày_đến_hạn", "ưu_tiên"]
},
"các_chủ_đề_thảo_luận": {
"định_dạng": "đoạn_văn_ngắn",
"chiều_dài_tối_da": "3_câu_mỗi"
}
}
}

Bước 3: Sử dụng nó với công cụ AI của bạn

Hầu hết các công cụ AI hiện đại (ChatGPT, Claude, v.v.) hiểu JSON một cách tự nhiên. Chỉ cần dán nó vào.

Đâu Là Hướng Đi Của Tất Cả

Chúng tôi đang chuyển từ một kỷ nguyên kỹ thuật nhắc sang kỹ thuật cấu trúc.

Những người hiểu sự thay đổi này đang xây dựng:

• Các mẫu có thể tái sử dụng cho các nhiệm vụ chung
• Các cơ sở kiến thức cấu trúc mà AI của họ có thể tham chiếu
• Đầu ra nhất quán mà họ có thể dựa vào
• Các hệ thống có thể mở rộng vượt quá các nhiệm vụ một lần

Mọi người khác vẫn đang ném các đoạn văn bản vào AI và hy vọng vào điều tốt nhất.

Khi đầu vào của bạn được cấu trúc:

• Đầu ra của bạn có thể dự đoán được
• Quy trình của bạn có thể lặp lại
• Kết quả của bạn là chuyên nghiệp
• Thời gian của bạn được giải phóng cho việc suy nghĩ thực sự

Kết Luận

JSON prompting không phải là một kỹ năng kỹ thuật. Đó là một kỹ năng suy nghĩ.

Nó là về việc rõ ràng thay vì hy vọng AI đoán đúng. Nó là về cấu trúc thay vì hỗn loạn. Nó là về xây dựng hệ thống thay vì tham gia vào các cuộc trò chuyện.

Và trong một thế giới nơi mọi người đều sử dụng cùng một công cụ AI, những người cấu trúc suy nghĩ của mình là những người chiến thắng.

Bắt đầu với một nhiệm vụ. Cấu trúc nó. Kiểm tra nó. Sau đó xem nó biến đổi kết quả AI của bạn như thế nào.

Bởi vì một khi bạn thấy sự khác biệt, bạn sẽ tự hỏi tại sao mọi người không làm điều này từ trước.

(Spoiler: Họ sẽ. Bạn chỉ đến trước họ.)

Câu Hỏi Thường Gặp (JSON Prompting)

JSON Prompting cải thiện độ chính xác của phản hồi AI như thế nào?

JSON loại bỏ sự mơ hồ bằng cách gắn nhãn rõ ràng từng mảnh thông tin, vì vậy AI không cần phải đoán ý bạn – nó biết chính xác mỗi điểm dữ liệu đại diện cho gì và cách sử dụng nó.

Ưu điểm chính của việc sử dụng lời nhắc JSON so với lời nhắc văn bản là gì?

Bạn nhận được định dạng đầu ra nhất quán mỗi lần, lời nhắc của bạn trở thành các mẫu có thể tái sử dụng mà bạn có thể sửa đổi nhanh chóng, và bạn có quyền kiểm soát hoàn toàn cách thông tin được cấu trúc và xử lý.

Trong những kịch bản nào, JSON Prompting hiệu quả nhất cho các nhiệm vụ AI?

Nó hoàn hảo cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại (như báo cáo hoặc phân tích), khi bạn cần định dạng đầu ra cụ thể, xử lý các hướng dẫn phức tạp với nhiều tham số, hoặc xây dựng các hệ thống có thể tái sử dụng thay vì các yêu cầu một lần.

Làm thế nào tôi có thể cấu trúc lời nhắc của mình trong JSON để có đầu ra tốt hơn?

Bắt đầu bằng cách liệt kê tất cả các biến bạn cần (loại nhiệm vụ, khán giả, yêu cầu), sau đó tổ chức chúng thành các cặp khóa-giá trị rõ ràng như {"nhiệm_vụ": "phân_tích", "tập_trung": "phản_hồi_khách_hàng", "đầu_ra": "điểm_bULLET"}.

Thách thức phổ biến khi áp dụng kỹ thuật JSON Prompting là gì?

Mọi người thường làm cho nỗ lực đầu tiên của họ quá phức tạp với các cấu trúc lồng nhau khi các cặp khóa-giá trị đơn giản sẽ hoạt động, hoặc họ cố gắng JSON hóa các nhiệm vụ sáng tạo hoạt động tốt hơn với ngôn ngữ tự nhiên.