Thấy bài hay em lại share lại…
Bạn có đang tận dụng sức mạnh của các công cụ tìm kiếm AI như Perplexity hay Gemini để khám phá thế giới thông tin? Bạn có bao giờ cảm thấy phản hồi từ AI vẫn còn chung chung, chưa thực sự “trúng phóc” ý bạn muốn? Đừng lo lắng nữa! Google Search Operators chính là “chìa khóa vàng” giúp bạn “nâng cấp” kỹ năng prompt, để những trợ lý AI này hiểu chính xác mong muốn của bạn và mang đến kết quả “chất lượng đỉnh cao”!
I. Operators Cơ Bản:
1. "" (Exact Phrase - Cụm từ chính xác) Giải thích: Tìm kiếm chính xác cụm từ được đặt trong ngoặc kép. Loại bỏ kết quả chứa các từ khóa riêng lẻ hoặc theo thứ tự khác. Trong prompting, đảm bảo LLM tập trung vào đúng cụm từ/khái niệm bạn muốn.
Ví dụ Prompt:
Viết một đoạn văn ngắn giải thích về khái niệm "trí tuệ nhân tạo hẹp"
Giải thích: Prompt này yêu cầu LLM giải thích chính xác khái niệm “trí tuệ nhân tạo hẹp”, thay vì chỉ “trí tuệ nhân tạo” nói chung.
2. - (Exclusion - Loại trừ) Giải thích: Loại bỏ các kết quả chứa từ khóa đứng sau dấu trừ. Trong prompting, giúp loại bỏ các khía cạnh không mong muốn hoặc giảm nhiễu.
Ví dụ Prompt:
Liệt kê các loại trái cây nhiệt đới -chuối
Giải thích: Prompt này yêu cầu LLM liệt kê các loại trái cây nhiệt đới, nhưng không bao gồm chuối.
3. site: (Site Specific Search - Tìm kiếm trên trang web cụ thể)
Giải thích: Giới hạn kết quả tìm kiếm chỉ trong một trang web cụ thể. Trong prompting, hướng LLM lấy thông tin từ nguồn đáng tin cậy hoặc trang web bạn chỉ định.
Ví dụ Prompt:
Tìm kiếm các bài viết về "blockchain ứng dụng trong logistics" site:vneconomy.vn
Giải thích: Prompt này yêu cầu LLM tìm các bài viết về ứng dụng blockchain trong logistics, chỉ trên trang VnEconomy.
4. filetype: (File Type Search - Tìm kiếm theo định dạng file)
Giải thích: Tìm kiếm các file theo định dạng cụ thể (pdf, doc, ppt, xls, etc.). Trong prompting, giúp tìm tài liệu chuyên sâu, báo cáo, slide trình bày, v.v.
Ví dụ Prompt:
Tìm kiếm "báo cáo thường niên về thị trường thương mại điện tử Việt Nam" filetype:pdf Giải thích: Prompt này yêu cầu LLM tìm các báo cáo thường niên về thị trường thương mại điện tử Việt Nam, và chỉ trả về kết quả là file PDF.
5. OR (Logical OR - Hoặc) Giải thích: Tìm kiếm kết quả chứa một trong các từ khóa được phân tách bởi OR. Mở rộng phạm vi tìm kiếm. Trong prompting, giúp LLM xem xét nhiều khía cạnh liên quan hoặc các từ đồng nghĩa.
Ví dụ Prompt:
So sánh ưu và nhược điểm của "năng lượng mặt trời" OR "điện gió" Giải thích: Prompt này yêu cầu LLM so sánh ưu nhược điểm của năng lượng mặt trời hoặc điện gió, cho phép LLM chọn một trong hai hoặc cả hai để so sánh.
II. Operators Nâng Cao:
6. * (Wildcard - Ký tự đại diện) Giải thích: Dấu hoa thị * đại diện cho một hoặc nhiều từ bất kỳ. Tìm kiếm các cụm từ có chỗ trống hoặc biến thể. Trong prompting, hữu ích khi bạn không chắc chắn về một phần của cụm từ hoặc muốn khám phá các biến thể.
Ví dụ Prompt:
Tìm kiếm các câu nói nổi tiếng về "sự * là mẹ thành công"
Giải thích: Prompt này sẽ tìm các câu nói nổi tiếng với cấu trúc “sự [từ bất kỳ] là mẹ thành công”, ví dụ: “sự cần cù là mẹ thành công”, “sự kiên nhẫn là mẹ thành công”, v.v.
7. .. (Number Range - Khoảng số) Giải thích: Tìm kiếm trong một khoảng số cụ thể. Ví dụ: giá iPhone 13 15000000..20000000 sẽ tìm kiếm giá iPhone 13 trong khoảng từ 15 triệu đến 20 triệu. Trong prompting, hữu ích khi bạn muốn giới hạn kết quả theo số liệu, năm tháng, v.v.
Ví dụ Prompt:
Liệt kê các bộ phim khoa học viễn tưởng hay nhất từ năm 2010..2023 Giải thích: Prompt này yêu cầu LLM liệt kê các bộ phim khoa học viễn tưởng hay nhất, nhưng chỉ xét các phim được phát hành trong khoảng thời gian từ năm 2010 đến 2023.
8. AROUND(X) (Proximity Search - Tìm kiếm gần nhau) Giải thích: Tìm kiếm các từ khóa gần nhau trong một khoảng cách nhất định (X là số từ tối đa giữa các từ khóa). Trong prompting, hữu ích khi bạn muốn tìm các thông tin liên quan mật thiết đến nhau trong một ngữ cảnh.
Ví dụ Prompt:
Tìm kiếm thông tin về "Elon Musk" AROUND(5) "Twitter" Giải thích: Prompt này yêu cầu LLM tìm thông tin về Elon Musk và Twitter, nhưng đảm bảo rằng hai cụm từ này xuất hiện gần nhau (trong vòng 5 từ), cho thấy mối liên hệ trực tiếp giữa họ.
9. related: (Related Sites - Trang web liên quan) Giải thích: Tìm kiếm các trang web tương tự như một trang web cụ thể. Trong prompting, hữu ích khi bạn muốn khám phá các nguồn thông tin tương tự hoặc đối thủ cạnh tranh.
Ví dụ Prompt:
Tìm kiếm các trang web related:vnexpress.net Giải thích: Prompt này yêu cầu LLM liệt kê các trang web có nội dung tương tự như VnExpress (ví dụ: các trang báo điện tử khác ở Việt Nam).
10. intitle: (Title Search - Tìm kiếm trong tiêu đề) Giải thích: Tìm kiếm các trang web có từ khóa xuất hiện trong tiêu đề trang. Trong prompting, hữu ích khi bạn muốn tìm các bài viết hoặc trang web tập trung vào một chủ đề cụ thể (vì tiêu đề thường thể hiện chủ đề chính).
Ví dụ Prompt:
Tìm kiếm các bài viết intitle:"Prompt Engineering" Giải thích: Prompt này yêu cầu LLM tìm các bài viết có cụm từ “Prompt Engineering” xuất hiện trong tiêu đề, cho thấy các bài viết này có chủ đề chính liên quan đến Prompt Engineering.
11. inurl: (URL Search - Tìm kiếm trong URL) Giải thích: Tìm kiếm các trang web có từ khóa xuất hiện trong URL. Trong prompting, hữu ích khi bạn muốn tìm các trang web có cấu trúc URL cụ thể hoặc liên quan đến một chủ đề nhất định (ví dụ: URL chứa từ “blog” thường là các trang blog).
Ví dụ Prompt:
Tìm kiếm các trang blog inurl:blog "về du lịch bụi Việt Nam" Giải thích: Prompt này yêu cầu LLM tìm các trang blog (URL chứa từ “blog”) có nội dung về du lịch bụi Việt Nam.
12. intext: (Text Search - Tìm kiếm trong nội dung trang) Giải thích: Tìm kiếm các trang web có từ khóa xuất hiện trong nội dung trang (không phải tiêu đề hoặc URL). Mặc định Google Search đã tìm kiếm trong nội dung, nhưng intext: có thể hữu ích khi kết hợp với các operator khác để tinh chỉnh kết quả.
Ví dụ Prompt:
Tìm kiếm các trang web intext:"khóa học online" site:edumall.vn Giải thích: Prompt này yêu cầu LLM tìm các trang web trên Edumall.vn có chứa cụm từ “khóa học online” trong nội dung trang.
13. cache: (Cached Version - Phiên bản đã lưu trữ) Giải thích: Truy cập phiên bản đã lưu trữ (cache) của một trang web. Hữu ích khi trang web gốc không hoạt động hoặc bạn muốn xem phiên bản cũ hơn. Trong prompting, có thể dùng để xem nội dung trang web tại một thời điểm cụ thể.
Ví dụ Prompt:
Truy cập phiên bản cache của trang web cache:example.com Giải thích: Prompt này (thực tế hơn là lệnh trực tiếp trên Google Search) sẽ hiển thị phiên bản cache của trang web example.com. Bạn có thể sau đó cung cấp nội dung cache này cho LLM để phân tích hoặc tóm tắt.
14. define: (Definition - Định nghĩa) Giải thích: Tìm kiếm định nghĩa của một từ hoặc cụm từ. Trong prompting, hữu ích khi bạn muốn LLM hiểu rõ nghĩa của một thuật ngữ trước khi thực hiện các yêu cầu phức tạp hơn.
Ví dụ Prompt:
Giải thích khái niệm define:metaverse Giải thích: Prompt này yêu cầu LLM giải thích khái niệm “metaverse” bằng cách sử dụng kết quả định nghĩa từ Google Search (thường lấy từ từ điển hoặc nguồn uy tín).
III. Kết Hợp Operators và Prompting Nâng Cao:
Kết hợp nhiều operators: Sức mạnh thực sự nằm ở việc kết hợp các operators để tạo ra các prompt cực kỳ chính xác và hiệu quả.
Ví dụ:
Tìm kiếm "xu hướng marketing 2024" filetype:pdf site:brandsvietnam.com -báo cáo
(Tìm file PDF về xu hướng marketing 2024 trên Brands Vietnam, loại trừ các file có từ “báo cáo” - có thể muốn tìm infographic hoặc bài phân tích thay vì báo cáo dài).
Sử dụng Operators để tạo ngữ cảnh (context) cho Prompt: Tìm thông tin nền: Sử dụng operators để tìm kiếm thông tin liên quan đến chủ đề prompt.
Cung cấp thông tin cho LLM: Trích xuất hoặc tóm tắt thông tin tìm được và đưa vào prompt như ngữ cảnh.
Yêu cầu LLM thực hiện tác vụ: Đưa ra yêu cầu chính của bạn dựa trên ngữ cảnh đã cung cấp.
Ví dụ (Prompt muốn LLM viết bài blog về “du lịch bền vững ở Hội An”):
# Bước 1: Tìm thông tin nền Tìm kiếm "du lịch bền vững Hội An" site:hoian.gov.vn OR site:vtr.org.vn
# Bước 2: Cung cấp ngữ cảnh cho LLM (giả sử bạn copy đoạn văn từ kết quả tìm kiếm) Ngữ cảnh: [Dán đoạn văn về du lịch bền vững Hội An từ các trang web tìm được]
# Bước 3: Yêu cầu LLM Dựa trên thông tin trên, hãy viết một bài blog hấp dẫn về "Du lịch bền vững ở Hội An" dành cho du khách quốc tế, tập trung vào các trải nghiệm thực tế và gợi ý lịch trình 3 ngày 2 đêm.
IV. Lời Khuyên và Thực Hành:
-
Thực hành thường xuyên: Cách tốt nhất để làm quen với operators là thực hành sử dụng chúng trực tiếp trên Google Search và trong prompting.
-
Ghi chép và thử nghiệm: Lưu lại các prompt hiệu quả, các operators bạn đã dùng, và quan sát sự khác biệt khi thay đổi operators.
-
Bắt đầu từ đơn giản đến phức tạp: Làm chủ các operators cơ bản trước, sau đó dần dần thử nghiệm với các operators nâng cao và kết hợp chúng.
-
Google Search Help: Tham khảo trang trợ giúp chính thức của Google Search để biết thêm chi tiết và các operators khác: https://support.google.com/websearch/answer/2466433?hl=vi
Bài của facebook Frank T. Bergmann (Bình dân học AI)