Skip to main content
Dưới đây là những phương pháp giúp nâng cao chất lượng AI agent, từ cách viết hướng dẫn, chuẩn bị dữ liệu, đến cách lựa chọn mô hình và cải thiện phản hồi sau khi triển khai.

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
Thêm câu “Bạn chỉ trả lời dựa trên thông tin từ dữ liệu đã được cung cấp” để ngăn agent tự suy luận ngoài dữ liệu đã huấn luyện, tránh thông tin sai.

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:
Ví dụ: Hướng dẫn agent hiển thị hình ảnh sản phẩm khi được hỏi.
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.
Hãy sử dụng trang Playground để thử nghiệm cùng một câu hỏi với nhiều mô hình khác nhau, giúp bạn chọn mô hình phù hợp nhất trước khi triển khai.

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

Best Practices Revise Answer
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

Dành 10-15 phút mỗi tuần để đọc chat logs và cải thiện agent. Những agent được theo dõi thường xuyên có chất lượng vượt trội so với những agent bị bỏ qua sau khi triển khai.

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.