5 ngày
Tấn công Prompt injection là kiểu tấn công SQL injection của kỷ nguyên AI. Và cũng giống như SQL injection, đây là lỗ hổng bảo mật số 1 trong danh sách OWASP Top 10 dành cho các ứng dụng LLM.
5 ngày
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thường tạo ra những văn bản nghe có vẻ tự tin nhưng thực tế lại sai. RAG (Retrieval-Augmented Generation) khắc phục điều này bằng cách cung cấp cho LLM dữ liệu thực tế của bạn trước khi nó phản hồi.
5 ngày
Đầu ra văn bản là ổn cho trò chuyện. Nhưng các ứng dụng sản xuất cần dữ liệu - những đối tượng JSON, các trường được định kiểu, schema được xác thực. Bạn cần LLM trả về một từ điển Python, chứ không phải một đoạn văn.
5 ngày
Nắm vững kỹ thuật tạo prompt few-shot, chuỗi suy luận, prompt hệ thống và các mẫu cụ thể của mô hình để tạo code đáng tin cậy trên OpenAI, Claude và Gemini.
5 ngày
Khi bạn tích hợp các LLM vào những ứng dụng sản xuất - chatbot, đường dẫn dữ liệu, công cụ tạo code - chất lượng prompt trở thành một lĩnh vực kỹ thuật quan trọng.
26/04
Bạn đã học được mọi kỹ thuật tạo prompt nâng cao. Giờ hãy sắp xếp chúng thành thứ bạn sẽ sử dụng hàng ngày: Một thư viện prompt cá nhân.
24/04
Bạn đã xây dựng được các prompt mạnh mẽ. Giờ hãy đảm bảo chúng an toàn và đáng tin cậy. Tấn công Prompt injection là lỗ hổng bảo mật AI số 1.
24/04
Bạn đã xác định vai trò của AI (prompt hệ thống), dạy nó các mẫu (few-shot) và hướng dẫn suy nghĩ của nó (kỹ thuật suy luận). Bước cuối cùng: Kiểm soát chính xác hình thức đầu ra.
24/04
Mọi prompt bạn đã viết cho đến nay đều là prompt người dùng - một yêu cầu duy nhất cho một nhiệm vụ duy nhất. Prompt hệ thống hoạt động ở cấp độ cao hơn: Chúng xác định AI là ai trong toàn bộ cuộc hội thoại hoặc ứng dụng.
24/04
Cách đáng tin cậy nhất để AI tạo ra chính xác những gì bạn muốn là hãy cho nó xem ví dụ. Kỹ thuật few-shot prompting là đưa vào 3 - 10 ví dụ đầu vào/đầu ra trong prompt của bạn để AI học được mẫu mình mong muốn.
23/04
Prompt cơ bản cho AI biết phải làm gì. Kỹ thuật suy luận cho AI biết cách suy nghĩ. Sự khác biệt này cải thiện đáng kể hiệu suất giải quyết các vấn đề phức tạp - toán học, logic, phân tích, lập kế hoạch và những nhiệm vụ nhiều bước.
23/04
Nắm vững các tag XML, JSON schema và framework COSTAR để cấu trúc các câu lệnh tạo ra đầu ra AI đáng tin cậy và nhất quán trên mọi mô hình.
23/04
Kỹ thuật tạo prompt nâng cao là yếu tố tạo nên sự khác biệt giữa “AI hiểu được phần nào” và “AI luôn luôn hiểu chính xác”. Đó là những kỹ thuật giúp cho kết quả đầu ra đáng tin cậy, có thể tái tạo và đạt chất lượng phù hợp cho sản xuất.
04/03
Hãy áp dụng tất cả những gì bạn đã học. Hãy xây dựng một prompt hoàn chỉnh, sẵn sàng để sử dụng!
03/03
Phải làm gì khi prompt không hoạt động? Một phương pháp có hệ thống để chẩn đoán và khắc phục sự cố prompt.
02/03
Các template prompt đã được kiểm chứng cho những tác vụ phổ biến. Hãy tìm hiểu những mẫu được các chuyên gia tái sử dụng trong nhiều dự án!
28/02
Hãy yêu cầu AI thể hiện khả năng suy luận của nó. Tìm hiểu lý do tại sao kỹ thuật đơn giản này cải thiện đáng kể độ chính xác trong các nhiệm vụ phức tạp.
AI 
Hướng dẫn AI 
Claude 
ChatGPT 
Gemini 
Thư viện Prompt 
Công nghệ 
Học IT 
Tiện ích 
Một số tác vụ cần nhiều hơn là chỉ di chuyển dữ liệu. Chúng cần sự hiểu biết, khả năng phán đoán và khả năng thích ứng. Đó là lúc các AI agent phát huy tác dụng.
Bạn sẽ không phát hành code mà không có kiểm tra. Các prompt cũng không ngoại lệ. Nhưng đầu ra của LLM không mang tính xác định, điều đó có nghĩa là kiểm thử truyền thống không hiệu quả. Bạn cần một cách tiếp cận khác.
AI 
Copilot 
Grok 
n8n 
Hướng dẫn AI 
Công nghệ 
Ứng dụng 
Hệ thống 
Game - Trò chơi 
iPhone 
Android 
Làng Công nghệ 
Học CNTT 
Hàm Excel 
Học Python 
Download 
Video 
Khoa học 
Cuộc sống