Product Management
Đăng nhập
ESC

Nhập từ khóa để tìm kiếm

↑↓ Di chuyển
Enter Mở
ESC Đóng

Bài 3 — Tóm tắt có cấu trúc: prompt để agent tóm tắt đúng thứ cần

Đã đọc 0/9 mục · còn khoảng 3 phút
Cách chúng tôi ghi nhận

Một mục được tính là đã đọc khi nó nằm giữa màn hình đủ lâu so với độ dài của nó (bảng và sơ đồ tính một nửa), bạn vẫn đang cuộn hoặc bấm phím, và bạn đã thấy tới cuối mục. Lướt nhanh hoặc để tab mở không được tính. Chúng tôi chỉ lưu thời gian đọc từng mục — không lưu gì khác.

Một bản tóm tắt "cuộc họp bàn về sprint và mọi người đồng ý cố gắng" là vô dụng. Bài này bạn học cách bắt LLM tạo tóm tắt có cấu trúc, ra quyết định được — thứ sếp đọc 30 giây là nắm.

Tóm tắt tốt trả lời 4 câu

  • Đã quyết định gì? (decisions)
  • Đang tranh luận/chưa chốt gì? (open questions)
  • Rủi ro/blocker nào xuất hiện? (risks)
  • Bước tiếp theo là gì? (next steps — tiền đề cho action item)
Đây là khung DORN (Decisions – Open – Risks – Next). Ép LLM đi theo khung này thay vì để nó "kể lại buổi họp".

Prompt mẫu (dùng được ngay)

Bạn là thư ký họp chuyên nghiệp. Dựa CHỈ trên transcript dưới đây,
viết tóm tắt tiếng Việt theo đúng 4 mục. Không bịa thông tin không có
trong transcript. Nếu một mục không có nội dung, ghi "Không có".

## Quyết định đã chốt
- ...
## Vấn đề còn mở
- ...
## Rủi ro / Blocker
- ...
## Bước tiếp theo (kèm người nhắc đến nếu có)
- ...

TRANSCRIPT:
{transcript_có_nhãn_người_nói}

Hai câu quan trọng nhất: "CHỈ trên transcript" và "Không bịa" — chúng giảm mạnh hallucination.

Xử lý họp dài: chunking

Họp 1 tiếng có thể vượt context window. Chiến lược map-reduce:

MAP:    Chia transcript thành các đoạn ~10 phút
        → tóm tắt từng đoạn theo DORN
REDUCE: Gộp các tóm tắt đoạn
        → tóm tắt tổng cuối cùng theo DORN

Cách này vừa tránh tràn context, vừa giữ được chi tiết ở từng phần. Mẹo: ở bước map, cho mỗi đoạn kèm timestamp bắt đầu để bước reduce vẫn truy được "quyết định này ở phút mấy".

Nhiệt độ (temperature) và tính nhất quán

Với tóm tắt và trích action item, đặt temperature thấp (0–0.3). Bạn muốn kết quả ổn định, bám sát nội dung, ít "sáng tạo". Temperature cao khiến mỗi lần chạy ra một bản khác nhau và tăng nguy cơ bịa. Đây là khác biệt so với dùng LLM để viết marketing — ở đây, đáng tin quan trọng hơn hoa mỹ.

Ví dụ cụ thể

Đầu vào (trích transcript): > Khang: Chốt nhé, ta lùi ngày ra mắt tính năng quiz sang 20/7. > Lan: Nhưng chưa có nội dung 100 câu, đây là rủi ro. > Minh: Để mình lo phần seed câu hỏi trước thứ Sáu.

Đầu ra mong muốn: > Quyết định đã chốt: Lùi ngày ra mắt tính năng quiz sang 20/7. > Rủi ro: Nội dung 100 câu hỏi chưa sẵn sàng. > Bước tiếp theo: Minh seed câu hỏi trước thứ Sáu.

Bản tóm tắt này đọc phát hiểu ngay, và "bước tiếp theo" chính là nguyên liệu cho action item ở bài 4.

Các bước triển khai

  • Lấy transcript có nhãn người nói từ bài 2.
  • Nếu dài, chia đoạn theo timestamp (~10 phút/đoạn).
  • Chạy prompt DORN cho từng đoạn (map).
  • Gộp và chạy prompt DORN lần cuối (reduce).
  • Gắn metadata: tên họp, ngày, người tham gia.
  • Gửi bản tóm tắt tới nơi output (chat/email/doc).

Checklist chất lượng tóm tắt

  • [ ] Có tách rõ "đã chốt" và "chưa chốt" không?
  • [ ] Mỗi bước tiếp theo có gắn được với một người không?
  • [ ] Có câu nào LLM tự bịa (không có trong transcript) không?
  • [ ] Độ dài có vừa đọc trong 1 phút không?

Sai lầm thường gặp

  • Prompt mơ hồ "tóm tắt cuộc họp này": kết quả lan man, không hành động được. Luôn ép cấu trúc.
  • Không chống hallucination: LLM thêm "deadline cuối tháng" dù không ai nói. Thêm ràng buộc "chỉ dựa transcript".
  • Nhồi cả buổi vào 1 lần gọi: tràn context, mất phần đầu. Dùng map-reduce.
  • Tóm tắt xong là hết: quên rằng "bước tiếp theo" phải chảy tiếp sang bước trích action item.
Bài 4: biến "bước tiếp theo" thành action item có cấu trúc và gán người.

Học xong bài này rồi? Tạo tài khoản miễn phí để lưu lại — lần sau vào là biết ngay đang dở ở đâu, và học hết khóa thì có chứng chỉ. Lưu tiến độ của tôi