Tinh chỉnh hướng dẫn cho agent
Hướng dẫn (system prompt) là nền tảng định hình cách agent hoạt động. Một hướng dẫn tốt xác định rõ vai trò, tông giọng, phạm vi phản hồi, và cách xử lý các tình huống đặc biệt.Ví dụ hướng dẫn hiệu quả
Các nguyên tắc quan trọng
Nên làm
- Xác định rõ vai trò và nhiệm vụ cụ thể
- Chỉ định tông giọng (chuyên nghiệp, thân thiện, thoải mái…)
- Đặt giới hạn rõ ràng về phạm vi câu trả lời
- Hướng dẫn cách xử lý khi không có thông tin
- Thêm ví dụ về cách trả lời mong muốn
- Kiểm thử và chỉnh sửa dần dựa trên phản hồi thực tế
Không nên
- Viết hướng dẫn quá chung chung, mơ hồ
- Đặt các yêu cầu mâu thuẫn nhau
- Viết quá chi tiết và dài dòng không cần thiết
- Bỏ qua các tình huống “nằm ngoài phạm vi”
- Sử dụng ngôn ngữ phức tạp, khó hiểu
Chất lượng nguồn dữ liệu
Chất lượng phản hồi phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng dữ liệu bạn cung cấp. Dữ liệu tốt cho ra câu trả lời tốt.Yêu cầu về định dạng
AgentBase sử dụng văn bản có thể đọc được để tạo phản hồi. Hình ảnh, video và các nội dung không phải văn bản hiện không được xử lý.
Mẹo cải thiện dữ liệu
1
Thông tin phải rõ ràng và cụ thể
Thay vì viết “Giảm giá lớn trong tháng này”, hãy viết “Giảm 30% tất cả sản phẩm từ ngày 01/07 đến 31/07/2026”.Thông tin mơ hồ dẫn đến câu trả lời mơ hồ.
2
Cấu trúc dữ liệu rõ ràng
Dùng tiêu đề, danh sách, và bảng trong tài liệu. Dữ liệu có cấu trúc giúp agent truy xuất thông tin chính xác hơn và nhanh hơn.
3
Cập nhật thường xuyên
Thông tin lỗi thời dẫn đến câu trả lời sai. Cập nhật nguồn dữ liệu khi có thay đổi về sản phẩm, giá cả, hoặc chính sách.
4
Ưu tiên Q&A cho câu hỏi quan trọng
Với các câu hỏi thường gặp và quan trọng, tạo cặp Q&A thay vì chỉ để trong tài liệu. Q&A cho độ chính xác cao nhất.
Hiển thị hình ảnh trong câu trả lời
Agent có thể hiển thị hình ảnh trong câu trả lời bằng cú pháp Markdown trong phần hướng dẫn. Cú pháp:URL hình ảnh phải kết thúc bằng
.png hoặc .jpg để hiển thị đúng trong chat widget. URL từ Google Drive, Dropbox hay các dịch vụ tương tự thường không hoạt động.Lựa chọn mô hình AI phù hợp
Mỗi mô hình có điểm mạnh riêng và mức chi phí (credits) khác nhau. Chọn đúng mô hình giúp cân bằng giữa chất lượng và chi phí.
Xem chi tiết tại trang So sánh mô hình.
Cải thiện phản hồi sau khi triển khai
Sau khi agent đi vào hoạt động, việc theo dõi và cải thiện liên tục sẽ tạo ra sự khác biệt lớn về chất lượng.Sử dụng tính năng Sửa câu trả lời

1
Tìm câu trả lời cần sửa
Vào Hoạt động → Chat Logs và tìm cuộc hội thoại có vấn đề. Lọc theo Thumbs down hoặc theo Điểm tin cậy thấp để nhanh chóng tìm các phản hồi cần cải thiện.
2
Nhấn Sửa câu trả lời
Trên tin nhắn của agent, nhấn nút “Sửa câu trả lời”. Hộp soạn thảo sẽ hiển thị câu hỏi gốc, câu trả lời hiện tại, và ô nhập câu trả lời đúng.
3
Lưu và áp dụng
Câu trả lời được sửa tự động được thêm vào nguồn dữ liệu Q&A, giúp agent trả lời chính xác hơn cho câu hỏi tương tự trong tương lai.
Vòng lặp cải thiện liên tục
Tiếp theo
Chất lượng phản hồi
Hướng dẫn chi tiết hơn về cách cải thiện độ chính xác phản hồi.
So sánh mô hình
So sánh chi tiết tất cả mô hình AI có sẵn và chi phí credits.
Nguồn dữ liệu
Quản lý và tối ưu dữ liệu huấn luyện cho agent.
Chat Logs
Theo dõi hội thoại và cải thiện agent từ dữ liệu thực tế.