Kỹ thuật prompt
JSON Prompting là gì và Tại sao Mọi người lại 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 AI của bạn – 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 đầu vào có cấu trúc vượt trội so với đầu vào không có cấu trúc. Mỗi. Lần.
Nhưng JSON happens to là định dạng đang được mọi người sử dụng nhiều nhất và có lý do chính đáng. Vì vậy, đó là những gì chúng ta sẽ tìm hiểu ngày hôm nay.
Vấn đề với việc sử dụng AI hiện tại
Hãy nghĩ về lần cuối bạn cố gắng để ChatGPT hoặc Claude làm điều gì đó cụ thể.
Có thể 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 đủ, đúng không?
Nhưng đây là những gì AI phải tìm ra:
- Điều gì được coi là một “vấn đề chính” so với một vấn đề nhỏ?
- Điều gì được sử dụng cho các danh mục?
- Điều gì được sử dụng để định dạng đầu ra?
- Điều gì được bao gồm trong các trích dẫn trực tiếp?
- Điều gì được bao gồm trong phân tích chi tiết?
AI lấp đầy tất cả các khoảng trống với các đoán. Đôi khi nó đoán đúng. Đôi khi nó không. Đó là lý do bạn nhận được kết quả khác nhau mỗi lần bạn 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 cách yêu cầu phản hồi của khách hàng đó trông như thế nào trong JSON:
{
"task": "analyze_customer_feedback",
"analysis_type": "thematic",
"output_structure": {
"themes": {
"include": ["theme_name", "frequency_count", "severity_rating"],
"minimum_mentions": 3
},
"categories": ["product_issues", "service_issues", "pricing", "feature_requests"],
"include_quotes": true,
"max_quotes_per_theme": 2
}
}
Xem sự khác biệt? Mỗi quyết định đều rõ ràng. Không cần đoán.
Tại sao JSON Prompting lại trở thành một vấn đề lớn bây giờ
Ba điều hội tụ để làm cho JSON prompting trở nên liên quan đột ngột:
- Mô hình AI giỏi trong việc phân tích dữ liệu có cấu trúc: Các mô hình LLM và agent hiện đại đã thấy hàng triệu ví dụ JSON trong quá trình đào tạo. Họ hiểu định dạng một cách nội tại và đang trở nên tốt hơn mỗi năm.
- Con người nhận ra ngôn ngữ tự nhiên có giới hạn: Sau một năm các hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc, người dùng đã phát hiện ra rằng không có lượng từ ngữ cẩn thận nào có thể đánh bại cấu trúc rõ ràng.
- 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 nghĩa là gì.
Lời nhắc truyền thống so với JSON Prompting
Hãy nói rằng bạn đang tạo một cuốn sách thành công khách hàng và cần AI giúp cấu trúc nó.
Lời nhắc truyền thống: “Tạo một cuốn sách thành công khách hàng cho sản phẩm SaaS của chúng tôi bao gồm các chiến lược trên tàu, áp dụng và giữ chân. Hãy đảm bảo bao gồm các thời gian biểu, chỉ số chính và hành động cho mỗi giai đoạn.”
JSON tiếp cận:
{
"task": "create_customer_success_playbook",
"product_type": "SaaS",
"stages": [
{
"name": "onboarding",
"timeline": "days_0_to_30",
"required_elements": ["checklist", "metrics", "team_responsibilities", "customer_milestones"]
},
{
"name": "adoption",
"timeline": "days_31_to_90",
"required_elements": ["usage_targets", "training_schedule", "success_indicators", "escalation_triggers"]
},
{
"name": "retention",
"timeline": "days_91_plus",
"required_elements": ["health_score_factors", "renewal_process", "expansion_opportunities", "risk_mitigation"]
}
],
"format_requirements": {
"max_items_per_checklist": 7,
"metric_format": "specific_number_with_timeframe",
"tone": "actionable_and_direct"
}
}
Với lời nhắc truyền thống, bạn có thể nhận được một hướng dẫn chung mà bỏ lỡ 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 ngữ cảnh 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 của chúng tôi bán phần mềm quản lý dự án cho các công ty tầm trung. Chúng tôi tập trung vào sự dễ sử dụng và khả năng tích hợp. Đối thủ cạnh tranh chính của chúng tôi là Asana và Monday.com. Giá trị độc nhất của chúng tôi là tính năng tự động hóa tiên tiến.”
Bạn cấu trúc nó như:
{
"company_context": {
"product": "project management software",
"target_market": {
"segment": "mid-market",
"company_size": "50-500 employees"
},
"key_differentiators": [
"ease of use",
"integration capabilities",
"advanced automation"
],
"competitors": ["Asana", "Monday.com"],
"positioning": "enterprise features at mid-market pricing"
}
}
Bây giờ, mỗi lời nhắc bạn viết có thể tham chiếu 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 thần kỳ 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:
{
"task": "competitive_analysis",
"competitor": "[COMPETITOR_NAME]",
"aspects_to_analyze": ["features", "pricing", "target_market", "weaknesses"],
"our_product": "[REFERENCE: company_context.product]",
"output_format": "comparison_table"
}
Chỉ cần thay thế tên đối thủ và chạy lại. Cùng một cấu trúc, phân tích khác, kết quả nhất quán.
JSON Prompting không phải là kỹ thuật
Điều gì khiến 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 danh mục (thực phẩm, sữa, v.v.)
- Chương trình nghị sự có chủ đề và phân bổ thời gian
- Kế hoạch dự án có giai đoạn và kết quả
JSON chỉ là gắn nhãn vào tổ chức tự nhiên đó.
Các lỗi người dùng mắc phải khi bắt đầu:
- Làm cho nó phức tạp: Bạn không cần các cấu trúc lồng nhau năm cấp. Bắt đầu từ những điều đơn giản.
- Cố gắng JSON hóa mọi thứ: Một số nhiệm vụ không cần cấu trúc. “Viết một tiêu đề hài hước” không cần JSON.
- Quên rằng AI vẫn cần ngữ cảnh: Cấu trúc giúp, nhưng bạn vẫn cần cung cấp thông tin chính xác.
Làm thế nào để bắt đầu JSON Prompting
Bắt đầu với một nhiệm vụ cụ thể 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
{
"task": "meeting_summary",
"meeting_date": "2024-07-28",
"attendees": ["list_names_here"],
"summary_components": {
"decisions": {
"format": "bullet_points",
"include": ["decision", "rationale", "impact"]
},
"action_items": {
"format": "table",
"columns": ["task", "owner", "due_date", "priority"]
},
"discussion_topics": {
"format": "brief_paragraphs",
"max_length": "3_sentences_each"
}
}
}
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 mọi thứ đang đi
Chúng tôi đang chuyển từ một kỷ nguyên kỹ thuật lời 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 có cấu trúc mà AI của họ có thể tham khảo
- Đầu ra nhất quán mà họ có thể dựa vào
- Hệ thống có thể mở rộng vượt ra ngoài các nhiệm vụ một lần
Mọi người khác vẫn đang ném các đoạn văn vào AI và hy vọng 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 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. Nó 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.
Vì khi bạn thấy sự khác biệt, bạn sẽ tự hỏi tại sao mọi người không làm điều này từ trước.
