Bất kỳ ai từng bước vào hành trình làm quen với trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI), đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT, Gemini hay Claude đều sẽ có cảm giác “choáng ngợp” trước khái niệm prompt engineering. Điều này hoàn toàn dễ hiểu. Việc phải suy nghĩ xem nên đặt câu hỏi thế nào để AI hiểu đúng và trả lời đúng thường khiến nhiều người lo ngại.

Chính vì vậy, để biến một khái niệm tưởng chừng phức tạp trở nên gần gũi hơn, tác giả đề xuất một cách tiếp cận mang tính sáng tạo như sau: hãy tưởng tượng việc viết prompt giống như xếp hình từ những mảnh ghép cơ bản - dễ hiểu hơn, dễ làm hơn và bớt áp lực hơn rất nhiều.

Sở dĩ phép ẩn dụ này hiệu quả là bởi nó phản ánh đúng bản chất của prompt engineering. Cũng giống như những viên gạch LEGO đầy màu sắc có thể được lắp ráp thành vô số hình dạng khác nhau, từ lâu đài cho đến tàu vũ trụ. Điều này mang ý nghĩa rằng các thành phần của prompt, khi được kết hợp hợp lý, cũng có thể tạo ra nhiều loại kết quả khác nhau. Đó có thể là một bản tóm tắt ngắn gọn bằng những gạch đầu dòng hoặc một đề xuất chiến lược kinh doanh có chiều sâu và cấu trúc rõ ràng.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ được giới thiệu một khung thực hành mang tính ứng dụng cao để viết prompt, kèm theo các ví dụ minh họa cụ thể. Khung này được xây dựng dựa trên ba cấp độ của “viên gạch” - hay nói cách khác, ba nhóm thành phần cấu thành nên một prompt:

• Khối cơ bản (Basic): bộ công cụ tiêu chuẩn cho hầu hết mọi prompt
• Khối trung cấp (Intermediate): làm “công trình” của bạn rõ ràng, tinh chỉnh và có chiều sâu hơn 
• Khối nâng cao (Advanced): khai thác tối đa tiềm năng tương tác giữa bạn và AI

Thay vì chỉ liệt kê các thành phần một cách rời rạc, bài viết này sẽ hướng dẫn bạn từng bước trong hành trình xây dựng prompt, bám sát quy trình tự nhiên để tạo ra những tương tác mạnh mẽ và hiệu quả với AI. Trong suốt các bước, những từ được viết IN HOA (ví dụ: TASK, ROLE, CONTEXT) đại diện cho từng “viên gạch” hay yếu tố cấu thành của prompt trong phương pháp này.

1. Cách sử dụng cẩm nang prompt engineering này

Hãy nhớ rằng đây không phải là một cuốn bách khoa toàn thư bao quát mọi kỹ thuật viết prompt. Thay vào đó, hãy xem hướng dẫn này như một bộ khởi động dạng mô-đun - một tập hợp có chọn lọc những “viên gạch” hữu ích nhất cho các trường hợp sử dụng phổ biến.

Lưu ý: Dù phép so sánh với các viên gạch giúp bạn dễ hình dung, nhưng bạn không nên áp dụng nó một cách quá máy móc.

Trên thực tế, các thành phần của prompt không phải lúc nào cũng gọn gàng, tương thích và “ăn khớp” với nhau như những viên gạch thật. Sự tương tác giữa các yếu tố này có thể khó dự đoán và kết quả đầu ra vẫn có thể khác nhau ngay cả khi bạn sử dụng cùng một “cấu trúc”. 

Khác với bộ đồ chơi lắp ráp, chỉ cần làm đúng hướng dẫn là sẽ luôn cho ra cùng một sản phẩm - GenAI hoạt động dựa trên xác suất. Ngay cả những prompt hoàn toàn giống nhau cũng có thể tạo ra các câu trả lời khác nhau, bởi yếu tố ngẫu nhiên đã được tích hợp sẵn trong hệ thống. Thay vì cố kiểm soát tuyệt đối, hãy chấp nhận sự không chắc chắn này và xem việc viết prompt như một quá trình khám phá sáng tạo, chứ không phải một công thức cứng nhắc.

2. Bắt đầu hành trình xây dựng prompt của mình

a/ Bước 1: Xác định rõ bạn muốn AI làm gì

Xác định TASK - Nhiệm vụ (Cơ bản)

Đây chính là trái tim của prompt. Trước hết, bạn cần nói rõ với AI rằng bạn muốn nó thực hiện điều gì:

• “Hãy tóm tắt đoạn văn bản này.”
• “Tạo biên bản cuộc họp từ bản ghi âm đính kèm.”
• “Tư vấn cho tôi cách thuyết trình hiệu quả.”

Các mô hình AI hiện đại thường đủ thông minh để đưa ra một câu trả lời tương đối ổn chỉ dựa trên yêu cầu cốt lõi này. Tuy nhiên, nếu kết quả trả về còn quá chung chung, chưa đúng trọng tâm hoặc đơn giản là chưa đáp ứng kỳ vọng, đó là dấu hiệu cho thấy bạn cần bắt đầu sử dụng thêm các khối xây dựng khác để hoàn thiện prompt.

Khi nào cần bổ sung thêm các “viên gạch”?

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tạo ra câu trả lời dựa trên những khuôn mẫu trong dữ liệu mà chúng đã được huấn luyện. Vì vậy, khi yêu cầu của bạn quá mơ hồ, AI thường sẽ mặc định đưa ra nội dung an toàn, phổ biến và ở mức trung bình - tức là “đúng nhưng chưa đủ”.

Nếu bạn mong muốn một kết quả cụ thể hơn chẳng hạn như phân tích từ góc nhìn của một lập trình viên trong ngành viễn thông thì bạn cần chủ động định hướng mô hình đến đúng “khu vực” tương ứng trong kho dữ liệu có sẵn của nó. Và đó cũng là lúc bạn bắt đầu bổ sung thêm các “viên gạch”, để dẫn dắt AI tiến gần hơn đến mục tiêu bạn mong muốn.

Gán ROLE - Vai trò (Cơ bản)

ROLE cho AI biết nó nên suy nghĩ, phản hồi và cộng tác với bạn trong vai trò nào. Đó có thể là một biên tập viên, người đổi mới sáng tạo, chuyên gia, người cố vấn, huấn luyện viên, đối tác phản biện, hay thậm chí là một nhà quản lý dự án,... tùy theo nhu cầu của bạn.

• “Hãy đóng vai là một chuyên gia huấn luyện về quản lý đội ngũ đang điều phối một buổi thảo luận ý tưởng.”
• “Hãy là một cố vấn chiến lược phân tích các xu hướng thị trường.”
• “Hãy trình bày quan điểm như một kỹ sư đầy hoài nghi đang kiểm chứng một ý tưởng.”

Vai trò được xác định càng rõ ràng, AI càng dễ điều chỉnh cách tư duy và cách diễn đạt, từ đó tạo ra kết quả sát với mong đợi hơn.

b/ Bước 2: Cung cấp cho AI những gì cần thiết để hoàn thành nhiệm vụ

Cung cấp CONTEXT - Ngữ cảnh (Cơ bản)

Ngữ cảnh càng đầy đủ, kết quả bạn nhận được càng bám sát mục tiêu. Việc cung cấp bối cảnh giúp AI xác định “đường đi” phù hợp nhất trong kho tri thức rộng lớn của nó để tạo ra câu trả lời liên quan và hữu ích nhất cho bạn. Tùy vào tình huống, bạn có thể: 

• Mô tả tình hình hiện tại, vấn đề đang gặp phải, nhiệm vụ hoặc mục tiêu cần đạt được
• Nêu rõ ngành nghề, bối cảnh dự án, đặc điểm sản phẩm hay dịch vụ
• Bổ sung các thông tin liên quan khác có ảnh hưởng đến kết quả

Hãy hình dung AI như một đồng nghiệp mới rất sẵn lòng hỗ trợ, nhưng chưa biết gì về môi trường làm việc của bạn. Trong trường hợp đó, bạn cần nói với người ấy những gì để họ có thể giúp đúng việc?

Mô tả INPUTS - Dữ liệu đầu vào (Cơ bản)

Khi bạn cung cấp cho AI một số nội dung cụ thể, dù là văn bản, bản ghi cuộc họp hay bảng dữ liệu, hãy giải thích ngắn gọn đó là tài liệu gì và bạn muốn AI xử lý nó theo cách nào. Cụ thể, bạn có thể nêu rõ:

• Tên file hoặc cấu trúc tài liệu: Ví dụ: “Đây là bản tóm tắt của cuộc họp khởi động dự án”, hoặc “File đính kèm tên Tomtat.docx chứa nội dung ghi chép từ…”
• Các trường thông tin chính hoặc nội dung: Ví dụ: “Tài liệu đính kèm bao gồm các câu trả lời cho bảng khảo sát, được phân tách theo tiêu đề Response X và gồm ba trường thông tin là: tên, đơn vị, nội dung phản hồi.”
• Điều bạn mong muốn AI trích xuất hoặc chuyển đổi: Ví dụ: “Chỉ tập trung vào phản hồi của người dùng liên quan đến tính năng X.”

Cung cấp EXAMPLES - Ví dụ minh họa (Trung cấp)

Cũng giống như hình ảnh trên hộp LEGO cho thấy mô hình hoàn chỉnh, các ví dụ minh họa giúp AI hình dung rõ hơn kết quả bạn đang hướng tới. Bạn có thể cung cấp ví dụ về:

• Định dạng hoặc cấu trúc mong muốn
• Văn phong và giọng điệu
• Cách tiếp cận giải pháp
• Mẫu template cần tuân theo

Nhờ đó, AI có thể “nhìn thấy” hình mẫu đầu ra và điều chỉnh câu trả lời theo đúng hướng.

Gán PERSONALITY - Tính cách (Trung cấp)

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) giỏi một cách đáng ngạc nhiên trong việc áp dụng các đặc điểm tính cách. Bạn có thể làm cho câu trả lời “có màu sắc” hơn bằng cách yêu cầu AI mang những đặc điểm như: sáng tạo, chú trọng chi tiết, hoài nghi… hoặc thậm chí suy nghĩ theo một kiểu MBTI cụ thể (ví dụ: “Tư duy như một chiến lược gia INTJ” hoặc “Phản hồi theo phong cách hành động của ESTP”).

Điều này đặc biệt hữu ích khi thái độ, góc nhìn hoặc phong cách tư duy đóng vai trò quan trọng đối với nhiệm vụ.

Thiết lập CONSTRAINTS & CONDITIONS - Ràng buộc và điều kiện (Trung cấp)

Thu hẹp những gì bạn không muốn hoặc không cần phải tuân thủ, chẳng hạn như:

• “Không sử dụng thuật ngữ kỹ thuật.”
• “Chỉ dùng thông tin từ tài liệu được cung cấp.”
• “Chỉ tập trung vào các quy định tại châu Âu.”

Các ràng buộc này giúp thu hẹp phạm vi chú ý của AI và giữ cho câu trả lời bám sát yêu cầu.

Yêu cầu AI phỏng vấn bạn - INTERVIEW (Nâng cao)

Khi bạn chưa chắc nên diễn đạt yêu cầu của mình như thế nào, hãy đề nghị AI phỏng vấn bạn. Điều này cho phép AI thu thập thông tin bối cảnh một cách có hệ thống và điều chỉnh các câu hỏi tiếp theo dựa trên câu trả lời của bạn.

Để cuộc trao đổi không trở nên quá phức tạp, bạn có thể yêu cầu AI chỉ hỏi từng câu một, và dừng lại khi đã nắm đủ các ý chính.

Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích khi:

• Lên kế hoạch cho một bài viết nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu
• Làm rõ những đầu vào phức tạp
• Cùng AI từng bước định hình một kế hoạch

Hãy coi đây như việc có một trợ lý AI giúp bạn thu thập đầy đủ các “viên gạch” trước khi bắt tay vào lắp ghép.

c/ Bước 3: Chỉ rõ cách bạn muốn AI phản hồi

Xác định OUTPUT FORMAT - Định dạng đầu ra (Cơ bản)

Hãy nói rõ cấu trúc bạn mong muốn, ví dụ:

• “Trả lời bằng một đoạn văn ngắn gọn, súc tích.”
• “Tổng hợp kết quả dưới dạng danh sách được đánh số.”
• “Trình bày dưới dạng bảng gồm ba cột: 1) A, 2) B, 3) C.”

Quy định LENGTH & DETAIL – Độ dài và mức độ chi tiết (Cơ bản)

Để kiểm soát độ dài và độ sâu của câu trả lời, hãy cho AI biết bạn cần câu trả lời:

• “Trong 5 gạch đầu dòng.”
• “Không quá 350 từ.”
• “Chỉ một câu tóm tắt duy nhất.”

Việc đặt ranh giới rõ ràng sẽ giúp AI cung cấp kết quả đúng như bạn mong muốn.

Điều chỉnh theo AUDIENCE - Đối tượng đọc (Trung cấp)

Tinh chỉnh nội dung cho đúng người hoặc nhóm người sẽ tiếp nhận:

• “Diễn giải sao cho người không có nền tảng kỹ thuật cũng hiểu.”
• “Sử dụng ngôn ngữ kinh doanh dành cho lãnh đạo.”
• “Giải thích như đang nói chuyện với một kỹ sư thường hoài nghi.”

Lựa chọn STYLE & TONE - Phong cách và giọng điệu (Trung cấp)

Phong cách nên phù hợp với mục đích sử dụng, ví dụ như: chuyên nghiệp, phổ thông, ngắn gọn, phức tạp, hay sẵn sàng để ra quyết định.

Giọng điệu sẽ quyết định “cảm xúc” của thông điệp, như: trang trọng, vui tươi, thuyết phục, tường thuật, hàn lâm.

Chọn LANGUAGE - Ngôn ngữ (Trung cấp)

AI có thể đóng vai trò như một trợ lý đa ngôn ngữ. Bạn có thể:

• Nhập yêu cầu bằng một ngôn ngữ và nhận kết quả bằng ngôn ngữ khác
• Yêu cầu chuyển ngữ nội dung
• Yêu cầu nhiều phiên bản ngôn ngữ cùng lúc
• Chỉ định biến thể ngôn ngữ (ví dụ: tiếng Anh-Mỹ hoặc Anh-Anh)

Yêu cầu MULTIPLE OPTIONS - Nhiều phương án (Nâng cao)

Giống như việc thử nhiều cách lắp ghép khác nhau, yêu cầu AI đưa ra nhiều phương án sẽ giúp bạn:

• So sánh các cách tiếp cận khác nhau
• Kết hợp những yếu tố bạn thấy phù hợp
• Khám phá các góc nhìn mới

Bạn có thể yêu cầu các biến thể bằng cách chỉ rõ:

• Các góc nhìn khác nhau ("Cho tôi xem 3 cách tiếp cận: kỹ thuật, kinh doanh và sáng tạo")
• Nhiều hình thức trình bày khác nhau ("Trình bày điều này dưới dạng danh sách, câu chuyện và một đoạn đối thoại")
• Nhiều mức độ khác nhau ("Cung cấp cho tôi phiên bản cơ bản, trung cấp và nâng cao")

d/ Bước 4: Yêu cầu AI tự phản tư và tinh chỉnh kết quả

Yêu cầu AI EXPLAIN its reasoning - Giải thích lập luận (Trung cấp)

Yêu cầu AI làm rõ cách nó đã suy luận và ra quyết định, chẳng hạn như:

• “Hãy trình bày từng bước lập luận của bạn.”
• “Những yếu tố nào đã ảnh hưởng đến khuyến nghị này?”
• “Bạn đã đi đến kết luận này bằng cách nào?”

Điều này giúp bạn hiểu quá trình suy nghĩ của AI và xác thực các đề xuất của nó.

Yêu cầu SELF-REFLECTION - Tự phản tư (Nâng cao)

Yêu cầu AI đánh giá hoặc phê bình kết quả đầu ra của chính nó:

• “Hãy đánh giá chất lượng câu trả lời này.”
• “Bạn đã dựa trên những giả định nào?”
• “Hãy phản biện các đề xuất trên về độ rõ ràng, tính khả thi và mức độ tác động.”

Cách tiếp cận này rất hiệu quả để tinh chỉnh bản nháp, khám phá các thành kiến thiên lệch (bias), đánh giá độ vững chắc của giải pháp, hoặc kiểm tra độ bền của các giả định và kết quả.

Kêu gọi IMPROVEMENT - Đề xuất cải thiện (Nâng cao)

Hãy để AI đóng vai trò là biên tập viên hoặc huấn luyện viên của mình:

• “Hãy đề xuất cách cải thiện email này.”
• “Theo bạn, đề xuất này còn thiếu điều gì?”

Bạn cũng có thể kết hợp với các khối ROLE hoặc PERSONALITY, chẳng hạn: “Một kỹ sư / luật sư / chuyên gia dữ liệu sẽ viết lại nội dung này như thế nào?”. 

3. Ví dụ minh họa: Từ prompt đơn giản đến nâng cao

Để thấy rõ cách các khối xây dựng được kết hợp với nhau, hãy xem một kịch bản cụ thể: yêu cầu AI hỗ trợ cải thiện công tác quản lý rủi ro dự án. Cùng một mục tiêu, nhưng mức độ chi tiết và giá trị đầu ra sẽ tăng dần khi bạn bổ sung thêm các “viên gạch”.

Task

“Hãy đề xuất các cách cải thiện quản lý rủi ro dự án.”

Task + Role + Format

“Trong vai trò một chuyên gia tư vấn quản lý rủi ro dự án, hãy liệt kê một số cách thực tế để tăng cường quản lý rủi ro trong các dự án. Trình bày kết quả dưới dạng bảng, sắp xếp theo mức độ ưu tiên.”

Task + Role + Context + Input + Personality + Format + Audience

“Bạn là một huấn luyện viên quản lý dự án. Dựa trên phần quản lý rủi ro trong báo cáo kiểm toán dự án gần đây của dự án tự động hóa quy trình của tôi (tài liệu đính kèm), hãy đề xuất các cải tiến cho công tác quản lý rủi ro.

Hãy tiếp cận một cách thực tế và có cấu trúc. Trình bày khuyến nghị trong bảng bốn cột: Mức ưu tiên, Hành động cải tiến, Lý do và Nỗ lực triển khai. Đối tượng đọc là những người không chuyên về quản lý rủi ro.”

Task + Role + Context + Input + Personality + Constraints + Format + Detail + Audience + Style + Multiple Options + Self-reflection

“Bạn là một tư vấn quản lý dự án, được giao nhiệm vụ nâng cao thực hành quản lý rủi ro cho toàn bộ danh mục các dự án tự động hóa quy trình.

Sử dụng bản tổng hợp các nội dung quản lý rủi ro từ các báo cáo kiểm toán gần đây (RM_Summary_2025.docx), được phân loại theo các nhóm: quản trị quản lý rủi ro và thực hành ứng phó rủi ro, để đánh giá cách tiếp cận hiện tại. Hãy tiếp cận vấn đề theo hướng thực tế và sáng tạo. Tránh đề xuất các tầng quản trị mới hoặc các biện pháp cần bổ sung nhân sự.

Đưa ra ba cải tiến trọng tâm dưới dạng bảng gồm các cột: Ý tưởng, Mô tả, Tác động và Độ khó khi triển khai. Mỗi mô tả không quá 20 từ.

Trình bày bằng văn phong chuyên nghiệp, sẵn sàng cho việc ra quyết định của lãnh đạo cấp cao. Đề xuất hai nhóm ý tưởng: (1) truyền thống và (2) có ứng dụng AI.

Sau đó, hãy tự đánh giá mức độ rõ ràng của từng ý tưởng, tính phù hợp trong thực tiễn và khả năng triển khai trong các dự án tự động hóa quy trình có độ phức tạp cao.”

4. Hoàn thiện cuối cùng: Một vài lời khuyên để viết prompt tốt hơn

Suy nghĩ trước khi viết prompt

Viết prompt hiệu quả bắt đầu từ việc bạn biết rõ mình muốn gì. GenAI không thay thế tư duy của con người, nó chỉ khuếch đại tư duy đó. Vì vậy, hãy dành thời gian làm rõ vấn đề bạn cần giải quyết hoặc kết quả bạn mong muốn. Nếu không, bạn rất dễ nhận được một câu trả lời được diễn đạt trau chuốt… nhưng lại cho một câu hỏi sai.

Giữ mọi thứ đơn giản

Prompt có sức mạnh to lớn, nhưng điều đó không đồng nghĩa với việc nó phải phức tạp. Hãy chỉ sử dụng những khối xây dựng thật sự cần thiết cho nhiệm vụ. Trong nhiều trường hợp, chỉ riêng TASK cốt lõi đã đủ để mang lại kết quả tốt.

Lựa chọn những viên gạch phù hợp với mục tiêu

Hãy bắt đầu từ mục tiêu bạn muốn đạt được, sau đó chọn các “viên gạch” phù hợp.

Nếu mục tiêu là sáng tạo nội dung, hãy tập trung vào định dạng đầu ra, phong cách và đối tượng đọc.

Nếu mục tiêu là giải quyết vấn đề, hãy đầu tư nhiều hơn vào ngữ cảnh, ràng buộc và các yếu tố khuyến khích tư duy phản biện.

Sự kết hợp đúng đắn sẽ tạo ra khác biệt rất lớn về chất lượng kết quả.

Học bằng cách thực hành

Viết prompt là một kỹ năng và cũng là một hoạt động mang tính sáng tạo. Khi mới bắt đầu, bạn có thể làm theo các bước và “công thức” được gợi ý trong bài. Nhưng khi đã có kinh nghiệm hơn, đừng ngại thử nghiệm: đổi thứ tự các khối, kết hợp những thành phần ít quen thuộc, hoặc thử những cách tiếp cận mới. Đôi khi, tác phẩm tốt nhất lại xuất hiện khi bạn vượt ra ngoài khuôn mẫu ban đầu.

Hãy nhớ rằng, viết prompt hiệu quả là một quá trình lặp lại và liên tục cải tiến. Càng thực hành nhiều, bạn càng hình thành được trực giác về kỹ thuật nào phù hợp với từng tình huống cụ thể.

Lưu ý: Tài liệu này được xây dựng dưới sự dẫn dắt của con người, với GenAI đóng vai trò là đối tác đồng trí tuệ - hỗ trợ tạo ý tưởng, tinh chỉnh và rà soát nội dung, đồng thời cung cấp những góc nhìn phản biện.

Nguồn: pmi.org

Dịch: Atoha Institute