← Danh mục 100 · AI Agent, LLM & Kiến Trúc Nhận Thức · Hình tương tác #002

Bàn Trộn Prompt Engineering C.R.A.F.T.

Cơ chế hội tụ không gian xác suất của LLM thông qua 5 kênh tín hiệu: Context · Role · Action · Format · Target.

Hình 2 · sơ đồ 6 trạm & 8 điểm chọn Mạng Nút Quang Học Đa Tầng

Chọn kịch bản · kéo thanh · chạy mô phỏng · tháo rời

Số nhỏ trên trạm = thứ tự vận hành. Màu xám = tạm bỏ qua. Xem hình lớn ↗

Chọn kịch bản4 chế độ đối chứng

Đường đi đang kích hoạt · theo số trạm

Mật độ Context & Few-shot chuẩn1.200 token

Khoảng tối ưu: 800 đến 2.000 token. Kéo ra ngoài ngưỡng để quan sát biến đổi.

Độ chặt ràng buộc Format & Schema85 %

Khoảng tối ưu: 75 đến 95 %. Kéo ra ngoài ngưỡng để quan sát biến đổi.

Nhiệt độ sáng tạo (Temperature)0,3

Khoảng tối ưu: 0,2 đến 0,6. Kéo ra ngoài ngưỡng để quan sát biến đổi.

Tỷ lệ dùng ngay lần đầu

94,0%

Độ tuân thủ cấu trúc Format

98,8%

Số vòng sửa lại trung bình

1,1lượt

Bấm vào trạm trên hình hoặc nút số bên dưới để đọc vai trò từng bộ phận.

Đọc hình như một mô hình giải thích

Hình tương tác này cô đọng cơ chế vận hành cốt lõi của chủ thể thành 6 trạm trực quan kèm đồng hồ đo và đầu ra đối chứng. Bấm vào từng hàng trong bảng tham chiếu bên dưới để nạp nhanh bộ thông số vào mô hình.

Bảng đối chiếu 4 kịch bản tham khảo (bấm vào dòng bất kỳ để áp dụng)
Kịch bản	Đường đi	Mật độ Context & Few-shot chuẩn (token)	Độ chặt ràng buộc Format & Schema (%)	Nhiệt độ sáng tạo (Temperature)	Hệ quả quan sát
Prompt C.R.A.F.T. Chuẩn Thực Chiến (Tối ưu)	1 → 2 → 3 → 4 → 5 → 6	1.200 token	85 %	0,3	Đầu ra đúng cấu trúc 98.5%, văn phong sắc bén, dùng ngay không cần sửa tay
Câu Lệnh Mơ Hồ Một Dòng (Thiếu tải)	1 → 2 → 4 → 6	100 token	15 %	0,9	Văn mẫu sáo rỗng chung chung, sai định dạng, tốn 4 lượt chat sửa lại
Nhồi Nhét Mâu Thuẫn & Quá Nhiệt (Quá ngưỡng)	1 → 2 → 3 → 4 → 5 → 6	3.900 token	100 %	1,4	Quên chỉ dẫn ở giữa (Lost in the Middle), vỡ cú pháp JSON và lệch tông
Brainstorm Ý Tưởng Có Khung (Thực tế)	1 → 3 → 4 → 5 → 6	1.000 token	75 %	0,6	Mở biên độ sáng tạo vừa đủ cho kịch bản nội dung mà vẫn giữ đúng bố cục

Prompt Tricks Rời Rạc
Dựa vào các câu dọa thưởng vô căn cứ như 'Tôi sẽ tip 200 USD'. Hiệu quả hên xui theo từng bản cập nhật model và không thể kiểm soát định dạng phần mềm.

Kỹ Thuật Hệ Thống C.R.A.F.T.
Kiến trúc hóa đầy đủ dữ kiện đầu vào, vai trò, quy trình, schema đầu ra và đối tượng đích, biến LLM thành hàm xử lý đáng tin cậy và tái lập được.

Quan hệ định lượng minh họa: Chất_lượng_Sinh = (Độ_rõ_Context × Ràng_buộc_Format × Khớp_Target) ÷ Nhiễu_Nhiệt_độ