Làm việc với AI: yêu cầu rõ, kiểm chứng kỹ

Nói rõ bạn đang làm gì, cần kết quả nào và có giới hạn gì. Cho một ví dụ đầu ra nếu bạn đã có hình dung.

Mô tả task, context, constraints và output format. Yêu cầu chỉ ra điểm thiếu dữ liệu thay vì tự điền. Chia nhiệm vụ dài thành các bước có kết quả có thể xem xét.

Định nghĩa rubric và tập ví dụ trước khi điều chỉnh prompt. Tránh tối ưu theo một câu trả lời tình cờ. Giữ dữ liệu nhạy cảm khỏi công cụ nếu chưa xác minh điều kiện xử lý dữ liệu phù hợp.

Nếu AI đưa ra một con số hoặc đường dẫn, hãy mở nguồn gốc để kiểm tra. Câu trả lời nghe tự tin vẫn có thể sai.

Phân biệt gợi ý với sự kiện. Kiểm tra tính đúng của phép tính, trích dẫn và mã bằng công cụ độc lập. Không coi một citation tồn tại là bằng chứng nó hỗ trợ phát biểu.

Đánh giá factuality và grounding theo từng claim. Dùng bộ test ổn định cho các tác vụ lặp lại; ghi nhận các dạng lỗi thay vì chỉ chấm cảm giác văn phong tốt.

Khi kết quả chưa đúng, nói rõ lỗi và đưa ví dụ. Mỗi vòng sửa nên giúp làm rõ yêu cầu.

Lưu phiên bản prompt và tiêu chí nghiệm thu. Chỉ thêm context có liên quan; loại bỏ yêu cầu mâu thuẫn. Kết thúc khi đầu ra đáp ứng tiêu chí, không chỉ khi nghe thuyết phục.

So sánh thay đổi trên cùng tập đầu vào và theo dõi regression. Giữ người đánh giá ở các quyết định có hậu quả thực tế; không để độ trôi chảy của văn bản thay thế độ chính xác.