Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Prompt Engineering Frameworks & Methodologies

Các Khung và Phương Pháp Kỹ Thuật Tạo Lệnh (Prompt Engineering)

Các Khung và Phương Pháp Kỹ Thuật Tạo Lệnh (Prompt Engineering)

Thành thạo các kỹ thuật đã được kiểm chứng để thiết kế, điều chỉnh và đánh giá các lệnh (prompt) hiệu suất cao cho LLM

4.5
(835 đánh giá)
12,148 học viên
Giảng viên
Start-Tech Academy
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 399.000đ -87%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
3.0 giờ video
29 bài giảng
7 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Khám phá các nguyên tắc cốt lõi của kỹ thuật tạo lệnh và lý do tại sao việc tạo lệnh có cấu trúc lại giúp đầu ra của LLM nhất quán hơn
Tìm hiểu các phương pháp hay nhất và các mẫu lệnh có thể tái sử dụng để đơn giản hóa quá trình tạo lệnh cho nhiều trường hợp sử dụng
Thành thạo các khung tạo lệnh nền tảng như Suy luận theo Chuỗi (Chain-of-Thought), Lùi Lại Từng Bước (Step-Back), Gán Vai Trò (Role Prompting) và Tự Thống Nhất (Self-Consistency).
Áp dụng các chiến lược nâng cao như Chuỗi Mật Độ (Chain-of-Density), Cây Suy Nghĩ (Tree-of-Thought) và Chương Trình Suy Nghĩ (Program-of-Thought) để xử lý các nhiệm vụ lập luận và tóm tắt phức tạp.
Thiết kế các lệnh hiệu quả phù hợp với các loại nhiệm vụ khác nhau — phân loại, tạo văn bản, tóm tắt, trích xuất thông tin, v.v.
Điều chỉnh các siêu tham số như temperature, top-p và frequency penalty để tinh chỉnh phong cách, độ đa dạng và độ dài của đầu ra.
Kiểm soát phản hồi của mô hình bằng max tokens và stop sequences để đảm bảo đầu ra phù hợp với nhiệm vụ và có giới hạn.
Triển khai các quy trình điều chỉnh lệnh (prompt tuning) để cải thiện hiệu suất mô hình mà không cần đào tạo lại mô hình gốc.
Đánh giá hiệu quả của lệnh bằng các chỉ số có cấu trúc và công cụ như PromptFoo để thử nghiệm A/B và đo điểm chuẩn hiệu suất.

Yêu cầu

Không yêu cầu kinh nghiệm trước hay kỹ năng kỹ thuật — chỉ cần sự tò mò, một máy tính có kết nối internet và niềm yêu thích khám phá về AI.

Đối tượng phù hợp

Dành cho nhà phát triển AI muốn thiết kế các lệnh chính xác và nhất quán hơn cho mô hình ngôn ngữ.
Dành cho quản lý sản phẩm muốn cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của các tính năng GenAI trong ứng dụng của họ.
Dành cho nhà phân tích dữ liệu muốn trích xuất thông tin chi tiết tốt hơn từ LLM bằng các lệnh được tối ưu hóa và có cấu trúc.
Dành cho kỹ sư tạo lệnh và người đam mê muốn vượt qua cách thử-sai và sử dụng các phương pháp đã được chứng minh.
Dành cho nhà nghiên cứu quan tâm đến việc khám phá các kỹ thuật và phương pháp luận tiên phong trong lĩnh vực tạo lệnh cho LLM.
Dành cho tác giả kỹ thuật hoặc người sáng tạo nội dung muốn xây dựng các quy trình làm việc và tự động hóa hỗ trợ AI tốt hơn.

Nội dung khóa học

8 phần • 29 bài giảng
1 Giới thiệu và tài nguyên khóa học
2 Kỹ thuật Tạo Lệnh (Prompt Engineering) là gì và tại sao chúng ta cần nó?
1 Chìa khóa để tạo lệnh tốt — Lệnh Chi tiết và Cụ thể
2 Đây là một cột mốc quan trọng
3 Phương pháp hay nhất khi tạo lệnh
4 Mẫu lệnh (Prompt templates)
1 Phương pháp Suy luận theo Chuỗi (Chain-of-thought prompting)
2 Phương pháp Lùi Lại Từng Bước (Step-back prompting)
3 Gán Vai Trò (Role prompting) — Nó có thực sự hiệu quả?
4 Tự Thống Nhất (Self-consistency)
5 Chuỗi Mật Độ (Chain-of-Density) để có bản tóm tắt tốt hơn
6 Giới thiệu về phần đóng vai sắp tới
1 Phương pháp Cây Suy Nghĩ (Tree-of-thought prompting)
2 Phương pháp Khung Suy Nghĩ (Skeleton-of-thought prompting)
3 Phương pháp Chương Trình Suy Nghĩ (Program-of-thought prompting)
1 Siêu tham số của lệnh là gì?
2 Temperature và top-p
3 Max tokens và Stop sequence để kiểm soát độ dài đầu ra
4 Presence penalty và frequency penalty để tạo sự đa dạng trong phản hồi
5 Điều chỉnh tham số lệnh
1 Điều chỉnh lệnh là gì?
2 Quy trình triển khai điều chỉnh lệnh
1 Ba cách đánh giá lệnh
2 Thử nghiệm A/B lệnh
3 Đánh giá lệnh bằng PromptFoo
4 Tính năng AI mới trong Kỹ thuật Tạo Lệnh (Cập nhật mới nhất bạn cần biết)
5 Cột mốc cuối cùng!
1 Về chứng chỉ của bạn
2 Bài giảng bổ sung

Giới thiệu khóa học

If you are a developer, data scientist, AI product manager, or anyone driven to unlock the full power of large language models, this course is designed for you. Ever asked yourself, “Why does my AI model misunderstand my instructions?” or “How can I write prompts that consistently get optimal results?” Imagine finally having the confidence to guide LLMs with precision and creativity, no matter your project.

"Prompt Engineering Frameworks & Methodologies" offers a deep dive into practical, cutting-edge techniques that go far beyond basic AI interactions. This course equips you to systematically design, evaluate, and tune prompts so you reliably unlock the most capable, nuanced outputs – whether you're building chatbots, automating workflows, or summarizing complex information.

In this course, you will:

  • Develop a working knowledge of foundational and advanced prompting strategies, including Chain-of-Thought, Step-Back, and Role Prompting.

  • Master the use of prompt templates for consistency and efficiency in prompting design.

  • Apply advanced thought structures such as Tree-of-Thought, Skeleton-of-Thought, and Program-of-Thought prompting for more sophisticated reasoning and output control.

  • Fine-tune prompt hyperparameters like temperature, top-p, max tokens, and penalties to precisely steer model behavior.

  • Implement real-world prompt tuning techniques and best practices for robust, repeatable results.

  • Evaluate prompt output quality using industry tools (such as PromptFoo) to ensure your prompts achieve measurable results.

Why dive into prompt engineering now? As AI models become increasingly central to business and research, crafting effective prompts is the skill that distinguishes average results from true excellence. Mastering these frameworks saves time, boosts model performance, and gives you a competitive edge in the rapidly evolving AI landscape.

Throughout the course, you will:

  • Create and iterate on custom prompt templates for varied tasks.

  • Experiment hands-on with multiple prompting frameworks and document their effects.

  • Tune and compare multiple prompt configurations for optimal model responses.

  • Conduct structured evaluations of your prompt designs using real-world benchmarks and tools.

This course stands apart with its comprehensive, methodical approach—grounded in the latest LLM research and hands-on industry application. Whether you're aiming to optimize a single task or architect complex multi-step workflows, you'll gain practical frameworks and actionable methodologies proven to work across the latest LLMs.

Don’t just “use” AI—master the art and science of guiding it. Enroll now to transform your prompt engineering from guesswork into a powerful, repeatable craft!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Artificial Intelligence
Hiển thị tất cả khoá học Generative Ai
Hiển thị tất cả khoá học Prompt Engineering
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊