Prompt Engineering & Structured Output

4.1 — Xây Dựng Prompt Review Code Với Tiêu Chí Rõ Ràng

Độ khó: Trung cấp - Thời lượng: 45 phút

Hiểu vì sao các hướng dẫn mơ hồ (thận trọng, chỉ khi độ tin cậy cao) thất bại trong prompt sản xuất
Thiết kế tiêu chí phân loại rõ ràng, xác định điều gì cần gắn cờ và điều gì nên bỏ qua
Hiệu chỉnh mức độ nghiêm trọng bằng ví dụ code cụ thể thay vì mô tả bằng văn xuôi
Đo tỷ lệ dương tính giả và áp dụng chiến lược khôi phục niềm tin bằng cách tắt các nhóm gây vấn đề
Nhận ra thứ bậc ưu tiên: tiêu chí rõ ràng trước, định tuyến theo độ tin cậy sau

Độ khó: Trung cấp - Thời lượng: 45 phút

Thiết kế JSON schema với các trường tùy chọn/nullable để ngăn bịa đặt dữ liệu bị thiếu
Hiểu ba chế độ tool_choice (auto, any, forced) và khi nào dùng từng chế độ
Nhận ra rằng tool_use loại bỏ lỗi cú pháp nhưng không loại bỏ lỗi ngữ nghĩa
Áp dụng các mẫu hình thiết kế schema: giá trị enum không rõ ràng, trường other + chuỗi chi tiết, chuẩn hóa định dạng

Độ khó: Nâng cao - Thời lượng: 60 phút

Triển khai mẫu hình retry kèm phản hồi lỗi: tài liệu gốc + kết quả trích xuất thất bại + lỗi xác thực cụ thể
Phân biệt lỗi có thể sửa được (định dạng, cấu trúc, tính toán) với lỗi không thể sửa được (thông tin không tồn tại)
Thiết kế schema tự sửa lỗi với calculated_total so với stated_total và cờ boolean conflict_detected
Xây dựng vòng lặp cải tiến có hệ thống bằng các trường detected_pattern và theo dõi việc bác bỏ
Hiểu ranh giới giữa lỗi cú pháp schema (bị loại bỏ nhờ tool_use) và lỗi xác thực ngữ nghĩa (cần vòng lặp retry)

Độ khó: Trung cấp - Thời lượng: 45 phút

Xác định ba tình huống kích hoạt việc dùng ví dụ few-shot: định dạng không nhất quán, phán đoán mơ hồ, và trường rỗng dù đã có dữ liệu
Xây dựng ví dụ few-shot hiệu quả kèm lý luận, không chỉ là cặp đầu vào-đầu ra
Dùng 2-4 ví dụ nhắm đúng vào các tình huống đang thất bại
Phân biệt khi nào ví dụ few-shot là kỹ thuật phù hợp so với thay đổi schema hoặc vòng lặp xác thực
Đo tác động của ví dụ few-shot lên tỷ lệ trường rỗng và tính nhất quán định dạng

Độ khó: Trung cấp - Thời lượng: 45 phút

Phân loại quy trình thành chặn (đồng bộ) hoặc chịu được độ trễ (đủ điều kiện xử lý theo lô) dựa trên yêu cầu độ trễ
Dùng Message Batches API với trường custom_id để đối chiếu yêu cầu-phản hồi
Triển khai xử lý lỗi chỉ gửi lại các tài liệu thất bại kèm chỉnh sửa nhắm đúng mục tiêu
Tính tần suất gửi lô theo ràng buộc SLA, có tính đến cửa sổ xử lý 24 giờ
Áp dụng quy trình tinh chỉnh prompt: kiểm thử trên tập mẫu trước khi gửi toàn bộ lô

Độ khó: Nâng cao - Thời lượng: 60 phút

Hiểu vì sao tự review trong cùng một phiên vẫn giữ nguyên ngữ cảnh suy luận và kém hiệu quả hơn review độc lập
Thiết kế kiến trúc review đa lượt với phân tích cục bộ theo từng tệp và lượt tích hợp xuyên tệp
Nhận diện và giảm thiểu pha loãng chú ý trong các review đa tệp quy mô lớn
Triển khai định tuyến theo độ tin cậy với ngưỡng đã hiệu chỉnh từ tập xác thực đã gán nhãn
Phân biệt độ tin cậy thô chưa hiệu chỉnh với ngưỡng đã hiệu chỉnh phù hợp cho định tuyến tự động