Dựng prompt theo mẫu cho ChatGPT, Midjourney và DALL-E: điền chỗ trống rồi chỉnh tay
Công cụ đưa ra khung prompt dựng sẵn cho ba nhóm mô hình, bạn chọn nền tảng và loại việc, điền chủ thể cùng phong cách, công cụ thay các chỗ trống trong mẫu và trả về prompt hoàn chỉnh. Kết quả sửa được trực tiếp trong ô trước khi sao chép, vì mẫu chỉ là điểm khởi đầu chứ chưa phải bản cuối.
Tính năng nổi bật
- Ba nhóm nền tảng: ChatGPT và Claude, Midjourney, DALL-E, mỗi nhóm có bộ mẫu riêng
- Bốn loại việc cho nhóm mô hình ngôn ngữ: viết nội dung, viết mã, phân tích và tiếp thị
- Bốn loại mẫu ảnh cho Midjourney: ảnh thực tế, nghệ thuật, ảnh sản phẩm và logo
- Ba loại mẫu cho DALL-E: minh họa, tranh ý tưởng và thiết kế nhân vật
- Mẫu Midjourney có sẵn tham số tỷ lệ khung hình và phiên bản mô hình ở cuối
- Ba ô nhập gồm chủ thể, phong cách và yêu cầu bổ sung để thay vào chỗ trống trong mẫu
- Ô kết quả cho phép sửa trực tiếp trước khi sao chép, không phải dán ra nơi khác mới sửa được
Vấn đề không phải thiếu prompt mà là thiếu cấu trúc
Người mới thường viết prompt như viết một câu hỏi ngắn rồi thất vọng vì kết quả chung chung. Nguyên nhân không nằm ở mô hình mà ở chỗ prompt thiếu những thông tin mà bất kỳ người làm nghề nào cũng phải hỏi trước khi bắt tay: viết cho ai đọc, dài bao nhiêu, giọng thế nào, có ràng buộc gì. Bạn thuê một người viết bài mà chỉ nói viết cho tôi bài về cà phê thì cũng nhận về thứ tương tự. Bộ mẫu trong công cụ này liệt kê sẵn những ô thông tin đó thành các chỗ trống trong ngoặc vuông, nên tác dụng chính của nó là nhắc bạn nhớ hỏi đủ. Với mẫu tạo ảnh, giá trị nằm ở chỗ khác: nó cho bạn thấy trật tự các thành phần và các tham số kỹ thuật đặt ở cuối, những thứ mà người mới không biết là có tồn tại. Sau khi quen, bạn sẽ tự viết mà không cần mẫu nữa, và đó là kết quả tốt nhất công cụ có thể mang lại.
Lợi ích khi sử dụng
- Không bỏ sót các thông tin cơ bản như đối tượng đọc, độ dài và giọng văn
- Thấy được trật tự các thành phần trong một prompt tạo ảnh và vị trí đặt tham số
- Có điểm khởi đầu để chỉnh thay vì ngồi trước ô trống không biết bắt đầu từ đâu
- Sửa được ngay trong ô kết quả nên vòng lặp thử và chỉnh diễn ra nhanh
- Không cần đăng nhập, không cần khóa API, không tốn lượt dùng của tài khoản nào
Cách dựng một prompt từ mẫu
- 1Chọn nền tảng ở ô đầu tiên, việc này quyết định bộ mẫu và các loại việc hiện ra ở ô thứ hai.
- 2Chọn loại prompt phù hợp với việc bạn cần làm, ví dụ viết nội dung hoặc ảnh sản phẩm.
- 3Điền chủ thể chính, phong cách hoặc giọng văn, và các yêu cầu bổ sung vào ba ô bên dưới.
- 4Bấm tạo prompt, kết quả hiện ở ô bên phải với các chỗ trống đã được thay bằng nội dung bạn nhập.
- 5Đọc lại và sửa trực tiếp trong ô: điền nốt những chỗ trống còn lại trong ngoặc vuông và bỏ những phần không phù hợp, rồi mới bấm sao chép.
Công cụ chỉ điền chỗ trống, phần còn lại bạn phải tự làm
Nói rõ để bạn dùng đúng cách. Công cụ không gọi tới mô hình trí tuệ nhân tạo nào, nó chỉ chọn một chuỗi mẫu rồi tìm và thay các cụm trong ngoặc vuông bằng nội dung bạn nhập. Ô chủ thể thay cho các cụm chủ thể, chủ đề, sản phẩm và tên thương hiệu. Ô phong cách thay cho phong cách, giọng văn và phong cách nghệ thuật. Ô yêu cầu bổ sung thay cho yêu cầu đặc biệt, bối cảnh và ngành nghề. Hệ quả là những chỗ trống khác trong mẫu sẽ vẫn còn nguyên trong kết quả, chẳng hạn loại nội dung, số từ, đối tượng, ngôn ngữ lập trình, tiêu chí phân tích, nền tảng đăng bài. Đây không phải lỗi mà là phần việc còn lại của bạn: đọc kết quả, điền nốt các ngoặc vuông còn sót, và bỏ đi những phần không phù hợp. Đó cũng là lý do ô kết quả cho sửa trực tiếp. Một prompt còn nguyên các ngoặc vuông mà đem dán vào mô hình thì kết quả sẽ rất lộn xộn, vì mô hình không biết những chỗ đó nghĩa là gì và sẽ tự bịa ra.
Bốn thành phần làm nên một prompt tốt cho mô hình ngôn ngữ
Dù dùng mẫu hay tự viết, bốn thành phần này nên có mặt. Thứ nhất là bối cảnh và vai trò: cho mô hình biết nó đang viết cho ai và trong hoàn cảnh nào, ví dụ bài này đăng trên trang dịch vụ, người đọc là chủ cửa hàng nhỏ chưa từng làm quảng cáo. Thứ hai là nhiệm vụ cụ thể kèm ràng buộc đo được: số từ, số ý, có hay không dùng thuật ngữ, viết tiếng Việt hay tiếng Anh. Thứ ba là định dạng đầu ra: bảng, danh sách gạch đầu dòng, đoạn văn liền mạch, hay dữ liệu dạng JSON có các trường cho trước; nêu rõ định dạng là cách nhanh nhất để bớt phải sửa tay. Thứ tư là ví dụ mẫu, và đây là thành phần mạnh nhất mà người mới hay bỏ qua: đưa một hoặc hai ví dụ về kết quả bạn muốn có tác dụng hơn nhiều so với việc mô tả bằng tính từ. Ngoài ra nên nói rõ những gì bạn không muốn, chẳng hạn không mở bài bằng câu chào hỏi chung chung, không dùng cụm từ sáo rỗng. Mẫu trong công cụ phủ được thành phần thứ nhất và thứ hai, còn hai thành phần sau bạn tự thêm.
Prompt tạo ảnh viết theo trật tự nào
Prompt cho mô hình tạo ảnh có cấu trúc khác hẳn prompt cho mô hình ngôn ngữ: nó gần với một danh sách từ khóa được sắp theo mức quan trọng giảm dần hơn là một câu văn. Trật tự thường dùng gồm sáu lớp: chủ thể chính, hành động hoặc trạng thái của chủ thể, bối cảnh xung quanh, phong cách hoặc chất liệu thể hiện, ánh sáng và không khí, cuối cùng là các từ khóa về chất lượng kỹ thuật. Mẫu ảnh thực tế trong công cụ đi theo đúng trật tự này, kết thúc bằng các từ khóa về nhiếp ảnh chuyên nghiệp, độ phân giải cao, mức chi tiết và ánh sáng tự nhiên. Riêng Midjourney còn có các tham số đặt ở cuối sau hai dấu gạch ngang, trong đó hai tham số hay dùng nhất là tỷ lệ khung hình và phiên bản mô hình. Mẫu trong công cụ đặt sẵn tỷ lệ 16 trên 9 cho ảnh thực tế, 1 trên 1 cho ảnh nghệ thuật và logo, 4 trên 5 cho ảnh sản phẩm, đây là các tỷ lệ hợp với từng mục đích. Lưu ý DALL-E không dùng cú pháp tham số này, nên các mẫu DALL-E trong công cụ chỉ có phần mô tả bằng chữ.
Các tham số Midjourney trong mẫu và giới hạn của con số phiên bản
Tham số tỷ lệ khung hình quyết định khung ảnh, và chọn đúng ngay từ đầu quan trọng hơn nhiều so với cắt cúp sau, vì mô hình bố cục hình ảnh theo khung được yêu cầu. Tỷ lệ 16 trên 9 hợp với ảnh phong cảnh và ảnh bìa. Tỷ lệ 1 trên 1 hợp với ảnh đại diện, logo và bài đăng mạng xã hội dạng vuông. Tỷ lệ 4 trên 5 là khung dọc phổ biến cho ảnh sản phẩm vì chiếm nhiều diện tích màn hình điện thoại hơn. Tham số phiên bản chỉ định mô hình nào được dùng để dựng ảnh, và đây là chỗ cần thận trọng: các mẫu trong công cụ ghi sẵn một số phiên bản cụ thể, nhưng nhà phát triển ra mắt phiên bản mới khá thường xuyên và cú pháp cũng có thể thay đổi. Nếu bạn dán prompt vào mà báo lỗi tham số hoặc kết quả trông cũ hơn bình thường, hãy xóa hẳn phần tham số phiên bản để hệ thống dùng mặc định hiện hành, hoặc thay bằng số phiên bản mới nhất theo tài liệu chính thức. Nói chung, nên coi mọi con số phiên bản trong mẫu là thứ cần kiểm tra lại chứ không phải thứ chép nguyên.
Cách chỉnh prompt khi kết quả chưa như ý
Sai lầm thường gặp là viết lại toàn bộ prompt mỗi lần chưa hài lòng, cách này khiến bạn không bao giờ biết yếu tố nào tạo ra khác biệt. Cách làm có hệ thống là đổi mỗi lần một thứ. Với mô hình ngôn ngữ, nếu kết quả chung chung thì thêm ràng buộc đo được và thêm ví dụ, chứ đừng thêm tính từ; nếu kết quả dài dòng thì đặt giới hạn số từ và cấm phần mở bài; nếu sai thông tin thì yêu cầu nêu rõ chỗ nào là suy đoán và chỗ nào chắc chắn. Với mô hình tạo ảnh, nếu chủ thể bị lệch thì đưa nó lên đầu prompt và bỏ bớt các từ khóa phụ đang cạnh tranh sự chú ý; nếu không khí sai thì chỉnh lớp ánh sáng; nếu ảnh trông giả thì bỏ bớt các từ khóa chất lượng vì chồng quá nhiều từ khóa loại này thường phản tác dụng. Một mẹo hữu ích khác là lưu lại các prompt cho kết quả tốt kèm ghi chú ngắn về việc bạn đã đổi gì, sau vài tuần bạn sẽ có một bộ mẫu riêng phù hợp với công việc của mình, và bộ đó luôn tốt hơn bất kỳ bộ mẫu chung nào.
Câu hỏi thường gặp (FAQ)
Công cụ có gọi tới trí tuệ nhân tạo để viết prompt không?
Không. Nó chọn một chuỗi mẫu dựng sẵn rồi thay các cụm trong ngoặc vuông bằng nội dung bạn nhập, toàn bộ chạy trong trình duyệt. Vì vậy nó không tốn lượt dùng của tài khoản nào và không cần khóa API, nhưng cũng không tự sáng tạo được nội dung mới ngoài các mẫu có sẵn.
Vì sao prompt kết quả vẫn còn các ngoặc vuông chưa được thay?
Vì ba ô nhập chỉ thay được một số cụm nhất định. Những chỗ như loại nội dung, số từ, đối tượng, ngôn ngữ lập trình hay nền tảng đăng bài vẫn còn nguyên để bạn tự điền. Hãy sửa trực tiếp trong ô kết quả trước khi sao chép, đừng dán prompt còn ngoặc vuông vào mô hình.
Nếu để nguyên ngoặc vuông rồi dán vào ChatGPT thì sao?
Mô hình sẽ tự bịa nội dung cho những chỗ đó theo phỏng đoán của nó, và kết quả thường lệch xa ý bạn. Ngoặc vuông là dấu hiệu bạn còn thiếu thông tin chưa cung cấp, nên xử lý hết trước khi gửi là cách nhanh nhất để bớt phải sửa về sau.
Một prompt tốt cho mô hình ngôn ngữ cần có gì?
Bốn thành phần: bối cảnh và vai trò, nhiệm vụ kèm ràng buộc đo được như số từ và số ý, định dạng đầu ra mong muốn, và ít nhất một ví dụ mẫu. Ví dụ mẫu là thành phần mạnh nhất và hay bị bỏ qua nhất, nó hiệu quả hơn nhiều so với việc mô tả bằng tính từ.
Prompt tạo ảnh nên sắp xếp theo trật tự nào?
Sáu lớp theo mức quan trọng giảm dần: chủ thể chính, hành động hoặc trạng thái, bối cảnh, phong cách hoặc chất liệu, ánh sáng và không khí, cuối cùng là các từ khóa chất lượng kỹ thuật. Từ khóa đặt càng gần đầu prompt thì càng có ảnh hưởng lớn tới ảnh.
Tham số sau hai dấu gạch ngang trong mẫu Midjourney nghĩa là gì?
Đó là các tham số điều khiển. Tham số tỷ lệ khung hình quyết định khung ảnh, tham số phiên bản chỉ định mô hình dùng để dựng. Chúng phải đặt ở cuối prompt. DALL-E không dùng cú pháp này nên các mẫu DALL-E trong công cụ chỉ có phần mô tả bằng chữ.
Con số phiên bản trong mẫu có còn đúng không?
Cần kiểm tra lại. Nhà phát triển ra mắt phiên bản mới khá thường xuyên và cú pháp cũng có thể thay đổi. Nếu prompt báo lỗi tham số hoặc kết quả trông cũ hơn bình thường, hãy xóa hẳn phần tham số phiên bản để hệ thống dùng mặc định, hoặc thay bằng số mới nhất theo tài liệu chính thức.
Chọn tỷ lệ khung hình nào cho từng mục đích?
Tỷ lệ 16 trên 9 cho ảnh phong cảnh và ảnh bìa, 1 trên 1 cho ảnh đại diện, logo và bài đăng vuông, 4 trên 5 cho ảnh sản phẩm vì khung dọc chiếm nhiều diện tích màn hình điện thoại hơn. Chọn đúng ngay từ đầu tốt hơn cắt cúp sau vì mô hình bố cục ảnh theo khung được yêu cầu.
Viết prompt bằng tiếng Việt hay tiếng Anh?
Với mô hình ngôn ngữ hiện nay, tiếng Việt cho kết quả tốt và nên dùng khi nội dung đầu ra là tiếng Việt. Với mô hình tạo ảnh, tiếng Anh vẫn cho kết quả ổn định hơn vì phần lớn dữ liệu huấn luyện và các từ khóa phong cách đều bằng tiếng Anh, đó cũng là lý do các mẫu ảnh trong công cụ viết bằng tiếng Anh.
Kết quả chưa đúng ý thì nên chỉnh thế nào?
Đổi mỗi lần một thứ để biết yếu tố nào tạo ra khác biệt, đừng viết lại toàn bộ. Kết quả chung chung thì thêm ràng buộc đo được và thêm ví dụ chứ đừng thêm tính từ. Ảnh có chủ thể bị lệch thì đưa chủ thể lên đầu prompt và bớt các từ khóa phụ đang cạnh tranh sự chú ý.
Thêm thật nhiều từ khóa chất lượng vào prompt ảnh có tốt hơn không?
Thường là không. Chồng quá nhiều từ khóa như siêu chi tiết, tuyệt tác, đoạt giải thường phản tác dụng và làm ảnh trông giả, vì chúng cạnh tranh với mô tả chủ thể. Hãy giữ vài từ khóa chất lượng phù hợp với phong cách bạn muốn và tập trung công sức vào phần mô tả chủ thể và ánh sáng.
Nội dung tôi nhập vào có được lưu lại không?
Không. Các mẫu nằm sẵn trong mã của trang, việc thay chuỗi chạy bằng JavaScript trong trình duyệt và không có lời gọi mạng nào. Prompt bạn dựng cũng không được lưu, tải lại trang là mất, nên hãy sao chép ra một tệp ghi chú nếu muốn giữ lại bộ prompt tốt.
Từ khóa liên quan
- tạo prompt cho chatgpt
- mẫu prompt ai tiếng việt
- cách viết prompt hiệu quả
- prompt midjourney cho người mới
- prompt dall-e mẫu
- cấu trúc prompt tạo ảnh
- tham số tỷ lệ khung hình midjourney
- prompt viết bài chuẩn seo
- prompt viết code
- prompt phân tích dữ liệu
- prompt marketing content
- prompt engineering là gì
- viết prompt tiếng việt hay tiếng anh
- ví dụ mẫu trong prompt
- định dạng đầu ra cho ai
- prompt tạo logo
- prompt chụp ảnh sản phẩm ai
- thư viện prompt miễn phí
- công cụ hỗ trợ dùng ai
- cải thiện kết quả chatgpt
