Khóa học này được thiết kế để giúp học viên làm chủ nghệ thuật prompt engineering. Chúng ta sẽ đi từ những khái niệm cơ bản về context và prompt, tiến dần đến những kỹ thuật nâng cao, và kết thúc với khả năng xây dựng các giải pháp toàn diện.

PROMPT TECHNIQUES CƠ BẢN 🧠 BUỔI 1: CHAIN-OF-THOUGHT (COT) Tư duy từng bước như một chuyên gia - giải quyết vấn đề phức tạp bằng cách chia nhỏ thành các bước logic. Nội dung chính: Cấu trúc cơ bản của CoT Nguyên lý tư duy tuần tự Khi nào sử dụng CoT hiệu quả nhất Thực hành: Áp dụng CoT vào bài toán thực tế. 🕸️ BUỔI 2: GRAPH-OF-THOUGHT (GOT) Kết nối các ý tưởng như một mạng lưới - nhìn thấy mối quan hệ giữa các yếu tố trong vấn đề phức tạp. Nội dung chính: Nguyên lý xây dựng đồ thị tư duy Cấu trúc nút-cạnh trong GoT Cách xác định và phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố Thực hành: Áp dụng GoT vào bài toán thực tế. ⏮️ BUỔI 3: REVERSING-CHAIN-OF-THOUGHT (RCOT) Tư duy ngược từ kết quả về nguyên nhân - kỹ thuật giúp kiểm chứng kết luận hoặc tìm nguyên nhân gốc rễ. Nội dung chính: Cách suy luận ngược từ kết quả đến nguyên nhân Phương pháp kiểm chứng giả thuyết Ứng dụng trong phân tích lỗi và giải quyết vấn đề Thực hành: Áp dụng RCOT vào bài toán thực tế. 🌳 BUỔI 4: TREE-OF-THOUGHT (TOT) Khám phá nhiều hướng giải quyết cùng lúc - như một cây quyết định với nhiều nhánh khả thi. Nội dung chính: Quy trình 4 bước: Phân rã-Mở rộng-Đánh giá-Triển khai Nguyên lý phân nhánh tư duy Cách đánh giá và chọn lựa phương án tối ưu Thực hành: Áp dụng ToT vào bài toán thực tế. 🧩 BUỔI 5: SELF-CONSISTENCY (SC) Tăng độ tin cậy qua nhiều lời giải - kỹ thuật tạo và chọn lọc từ nhiều câu trả lời độc lập. Nội dung chính: Nguyên lý "đa dạng giải pháp, thống nhất kết quả" Cách triển khai SC hiệu quả Khi nào cần ưu tiên sử dụng SC Thực hành: Áp dụng SC vào bài toán thực tế. ⚖️ BUỔI 6: LOGIC-OF-THOUGHT (LOT) Suy luận chặt chẽ theo quy tắc logic - cách tiếp cận có hệ thống cho các vấn đề đòi hỏi tính chính xác cao. Nội dung chính: Các quy tắc logic trong suy luận Quy trình lập luận chặt chẽ Ứng dụng vào phân tích dữ liệu và đánh giá giả thuyết Thực hành: Áp dụng LoT vào bài toán thực tế. PROMPT TECHNIQUES NÂNG CAO 🔄 BUỔI 7: REPHRASE AND RESPOND (RAR) Đảm bảo AI hiểu chính xác yêu cầu - kỹ thuật yêu cầu diễn giải lại vấn đề trước khi trả lời. Nội dung chính: Nguyên lý "hiểu trước, đáp sau" của RaR Quy trình xác nhận hiểu biết Khi nào cần sử dụng RaR Thực hành: Áp dụng RaR vào bài toán thực tế. ✨ BUỔI 8: SELF-REFINE PROMPTING Tự động nâng cấp chất lượng câu trả lời - kỹ thuật cải thiện kết quả qua nhiều vòng đánh giá. Nội dung chính: Quy trình 3 bước: Tạo-Đánh giá-Tinh chỉnh Phương pháp đánh giá chất lượng kết quả Ứng dụng vào cải thiện nội dung và báo cáo Thực hành: Áp dụng SRP vào bài toán thực tế. 🔍 BUỔI 9: SO SÁNH CÁC KỸ THUẬT PROMPT Biết chọn đúng công cụ cho đúng tình huống - phân tích ưu nhược điểm của từng kỹ thuật prompt. Nội dung chính: Bảng so sánh chi tiết các kỹ thuật prompt Bài toán phù hợp cho từng kỹ thuật Khả năng kết hợp giữa các kỹ thuật Thực hành: Phân tích tình huống và lựa chọn kỹ thuật prompt tối ưu. 📊 BUỔI 10: ÁP DỤNG ANALYTICAL TOOLS & BUSINESS FRAMEWORKS VÀO PROMPTING Tích hợp các công cụ phân tích kinh doanh vào prompt - nâng cao hiệu quả giải quyết vấn đề. Nội dung chính: Cách áp dụng SWOT, 5 Whys, Six Thinking Hats Kết hợp PDCA, Decision Matrix, Ishikawa Diagram Chiến lược tích hợp các framework vào prompt Thực hành: Xây dựng prompt tích hợp business frameworks cho các tình huống thực tế.

Khóa học này được thiết kế đặc biệt cho người mới bắt đầu, giúp bạn làm chủ các công cụ tìm kiếm thông minh Perplexity AI và các mô hình AI suy luận (Reasoning Language Models) để tìm kiếm thông tin hiệu quả, giải quyết vấn đề và tạo nội dung chất lư

AI12T ĐA THẾ HỆ