RACCCA là viết tắt của các yếu tố sau:
• (Liên quan): Phản hồi có trực tiếp
trả lời yêu cầu hoặc câu hỏi của bạn không?
• Accuracy (Chính xác): Thông tin được cung cấp
có đúng sự thật và không có lỗi không?
• Completeness (Đầy đủ): Phản hồi có bao gồm tất
cả các khía cạnh cần thiết hoặc cung cấp đủ thông tin theo yêu cầu không?
• Clarity (Rõ ràng): Phản hồi có dễ hiểu, không
mơ hồ hay phức tạp không?
• Coherence (Mạch lạc): Cấu trúc của phản hồi
có logic, các ý tưởng được trình bày một cách mạch lạc và có sự liên kết không?
• Appropriateness (Phù hợp): Phản hồi có phù hợp
với ngữ cảnh, đối tượng và mục đích sử dụng không? Phản hồi có tôn trọng, không
thiên vị hay gây tranh cãi không?
Các yếu tố RACCCA
Ví dụ minh họa việc đánh giá phản hồi bằng
RACCCA:
Hãy xem xét ví dụ về việc hỏi ChatGPT về tầm quan trọng
của Mona Lisa trong lịch sử nghệ thuật.
Trường hợp 1: Prompt cơ bản
• Prompt: "Tầm quan trọng của Mona Lisa
trong lịch sử nghệ thuật là gì?"
• Phản hồi của ChatGPT: "Mona Lisa, bức
tranh sơn dầu thế kỷ 16 của Leonardo da Vinci, là một cột mốc trong lịch sử nghệ
thuật nhờ kỹ thuật độc đáo và chủ đề bí ẩn của nó."
• Đánh giá theo RACCCA:
◦ Liên quan: Có.
◦ Chính xác: Có.
◦ Đầy đủ: Không hoàn
toàn. Phản hồi này không đi sâu vào lý do tại sao Mona Lisa có ý nghĩa quan
trọng hoặc ảnh hưởng của nó như thế nào đến lịch sử nghệ thuật.
◦ Rõ ràng: Có.
◦ Mạch lạc: Có.
◦ Phù hợp: Có, nó cung
cấp thông tin và tôn trọng, phù hợp cho người tìm kiếm.
Trường hợp 2: Prompt chi tiết hơn
• Prompt: "Bạn có thể giải thích chi tiết
tầm quan trọng của Mona Lisa trong lịch sử nghệ thuật và ảnh hưởng của nó
không?"
• Phản hồi của ChatGPT: "Mona Lisa được tạo
ra bởi Leonardo da Vinci vào thế kỷ 16, đã biến đổi thế giới nghệ thuật. Chủ
nghĩa hiện thực chưa từng có và sự chú ý đến cảm xúc của con người đã giới thiệu
một cấp độ chiều sâu mới trong nghệ thuật chân dung, có ảnh hưởng lâu dài đến
nghệ thuật phương Tây. Kỹ thuật sfumato độc đáo, nụ cười bí ẩn và chi tiết phức
tạp về kết cấu và ánh sáng của nó đã trở thành hình mẫu cho các họa sĩ tương
lai. Hơn nữa, tranh cãi xung quanh vụ trộm năm 1911 và sự phổ biến của nó trong
văn hóa đại chúng đã khuếch đại vị thế của nó như một kiệt tác được công nhận rộng
rãi."
• Đánh giá theo RACCCA:
◦ Liên quan: Có.
◦ Chính xác: Có.
◦ Đầy đủ: Tốt hơn.
Phản hồi này cung cấp thông tin toàn diện hơn về ý nghĩa của Mona Lisa, bao gồm
các kỹ thuật nghệ thuật cụ thể và tác động văn hóa.
◦ Rõ ràng: Có.
◦ Mạch lạc: Có.
◦ Phù hợp: Có.
Qua ví dụ này, chúng ta có thể thấy rằng việc đặt
prompt chi tiết hơn giúp AI đưa ra phản hồi đầy đủ và hữu ích hơn, thể hiện rõ
tầm quan trọng của prompt engineering trong việc tận dụng tối đa khả năng của
LLMs.