Advanced Prompt Engineering Techniques trong RAG và Agent AI

1. Giới thiệu

Trong thế giới AI hiện đại, đặc biệt với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT, LLaMA, Mistral, Claude, vai trò của Prompt Engineering ngày càng quan trọng.

Tuy nhiên, khi bạn bước vào các kiến trúc phức tạp hơn như RAG (Retrieval-Augmented Generation) hoặc Agent AI (AI Agents) — chỉ viết prompt tốt không còn đủ.

Bạn cần kỹ thuật nâng cao để:

• Hướng dẫn mô hình hiểu ngữ cảnh động
• Gắn kết nhiều nguồn thông tin (retrieval, API, memory)
• Điều khiển quy trình suy luận nhiều bước
• Giữ cho AI ổn định, logic, và an toàn

Đó chính là nội dung của bài viết hôm nay: 👉 Advanced Prompt Engineering Techniques trong RAG và Agent AI

2. Prompt Engineering là gì?

Prompt Engineering là nghệ thuật thiết kế lời nhắc (prompt) để hướng dẫn mô hình AI tạo đầu ra chính xác, đúng ngữ cảnh, và có chất lượng cao.

Ví dụ:

❌ “Giải thích về RAG.” ✅ “Hãy đóng vai một AI Engineer. Giải thích chi tiết cách RAG hoạt động, kèm ví dụ minh họa bằng Python.”

Prompt tốt không chỉ hỏi “câu hỏi gì” mà còn “hỏi như thế nào” để AI hiểu được vai trò, ngữ cảnh, và mục tiêu.

3. Khi RAG và Agent xuất hiện — Prompt trở nên động (Dynamic Prompting)

Ở cấp độ cơ bản, prompt là văn bản tĩnh. Nhưng trong RAG và Agent AI, prompt trở thành động (dynamic) — được xây dựng tự động bằng code, chứa dữ liệu thật, tài liệu được truy xuất, hoặc kết quả từ API khác.

Ví dụ trong RAG:

Bạn là trợ lý AI cho công ty XYZ.  
Sử dụng tài liệu dưới đây để trả lời câu hỏi của người dùng:  
---
{{retrieved_context}}
---
Câu hỏi: {{user_question}}

→ Ở đây, retrieved_context được chèn động từ Vector Database thông qua Semantic Search. → Prompt không còn là text tĩnh mà là contextual prompt — phụ thuộc vào dữ liệu từng truy vấn.

4. Các kỹ thuật Advanced Prompt Engineering

Dưới đây là những kỹ thuật nâng cao giúp bạn tối ưu hệ thống AI khi kết hợp RAG và Agent.

⚙️ 1. Context Injection (Chèn ngữ cảnh động)

Mục tiêu: Giúp mô hình hiểu và trả lời dựa trên dữ liệu thật (retrieved context).

Kỹ thuật:

• Truy xuất tài liệu từ Vector DB (như FAISS, Pinecone).
• Tóm tắt hoặc chọn top-k đoạn văn có độ tương đồng cao.
• Chèn vào prompt trước khi gửi đến LLM.

Ví dụ:

System: Bạn là trợ lý AI nội bộ. Chỉ trả lời dựa trên tài liệu dưới đây.  
Context:
{{retrieved_docs}}
Question:
{{user_input}}

Best Practice:

• Giới hạn độ dài context (ví dụ 2,000–3,000 token)
• Dùng context summarization nếu quá dài
• Đánh dấu rõ ràng giữa context và câu hỏi để tránh “ảo tưởng” (hallucination)

🧩 2. Chain-of-Thought (CoT) Prompting nâng cao

Mục tiêu: Khuyến khích mô hình tư duy từng bước trước khi trả lời.

Ví dụ:

Hãy suy nghĩ từng bước một trước khi trả lời.
Trình bày quá trình lập luận của bạn rõ ràng, sau đó kết luận.

Ứng dụng trong Agent:

• Khi mô hình phải lên kế hoạch hành động nhiều bước (multi-step reasoning)
• Khi phải chọn công cụ phù hợp (tool selection) hoặc ra quyết định có logic

Nâng cao: Kết hợp với “Tree of Thoughts” hoặc “Self-Ask” để AI tự đánh giá và sửa lỗi suy luận.

🔁 3. ReAct Prompting (Reason + Act)

ReAct là kỹ thuật giúp LLM vừa suy luận (Reason) vừa hành động (Act) trong chuỗi tương tác. Đây là nền tảng cho các Agent như LangChain Agent, AutoGPT, hoặc LlamaIndex Agent.

Cấu trúc mẫu:

Thought: (suy nghĩ)
Action: (chọn công cụ để thực hiện)
Observation: (kết quả trả về)
... (lặp lại)
Final Answer: (kết luận cuối cùng)

Ví dụ:

Thought: Tôi cần tìm thông tin từ tài liệu.
Action: Search[“Cấu hình Prometheus trên Ubuntu”]
Observation: Tài liệu hướng dẫn có 3 bước chính.
Final Answer: ...

Ưu điểm:

• Cho phép AI tự lập kế hoạch và gọi API hoặc tool
• Kết hợp logic + dữ liệu thực tế → trả lời chính xác hơn

🔒 4. Guardrail Prompting (Ràng buộc an toàn)

Trong các hệ thống RAG/Agent, mô hình có thể gặp:

• Trả lời sai (hallucination)
• Nói về chủ đề nhạy cảm
• Gọi nhầm API

Cách xử lý: Thêm guardrail ngay trong prompt:

Nếu câu hỏi không nằm trong tài liệu được cung cấp, hãy trả lời:
“Xin lỗi, tôi không có đủ thông tin để trả lời câu hỏi này.”

Hoặc dùng validation layer kiểm tra đầu ra trước khi hiển thị cho người dùng (ví dụ: Regex, JSON Schema, hoặc rule-based filter).

🧠 5. Prompt Chaining (Xâu chuỗi prompt)

Thay vì một prompt lớn, bạn có thể chia thành nhiều bước:

1. Prompt 1: Truy xuất tài liệu.
2. Prompt 2: Tóm tắt nội dung.
3. Prompt 3: Tạo câu trả lời dựa trên tóm tắt.

→ Giúp kiểm soát tốt hơn quy trình suy luận. → Dễ debug và tinh chỉnh từng giai đoạn.

Ví dụ chuỗi:

USER → Retriever → Summarizer → QA Generator → Final Answer

🧩 6. Prompt Template + Variables

Sử dụng template động để tạo prompt linh hoạt trong code (LangChain, LlamaIndex, hay custom engine).

Ví dụ:

template = """
Bạn là chuyên gia {role}.
Sử dụng thông tin sau để trả lời: {context}
Câu hỏi: {question}
"""
prompt = template.format(role="DevOps", context=docs, question=user_input)

Giúp dễ quản lý prompt, tái sử dụng, và cập nhật trong hệ thống lớn.

⚡ 7. Prompt Evaluation & Iteration

Prompt không phải “viết một lần là xong”. Cần đánh giá, so sánh, và cải tiến liên tục.

Kỹ thuật nâng cao:

• A/B Testing các prompt khác nhau
• Ghi log prompt–response để huấn luyện lại (fine-tuning)
• Sử dụng Prompt Injection Detection để tránh prompt độc hại

5. Prompt Engineering trong Agent AI

Trong Agent, mỗi hành động là một vòng Reasoning–Action–Observation (RAO). Prompt phải thiết kế sao cho:

• Mô hình biết khi nào nên suy nghĩ, khi nào nên hành động
• Giữ được trạng thái phiên làm việc (Session Memory)
• Biết chọn tool phù hợp (gọi API, tính toán, tìm kiếm)

Ví dụ:

Bạn là AI Agent có thể:
- Tìm thông tin tài liệu (Search)
- Tính toán (Calculator)
- Viết báo cáo (Writer)

Khi gặp vấn đề, hãy chọn hành động phù hợp.
Luôn giải thích lý do trước khi thực hiện hành động.

→ Đây chính là nền tảng cho các framework như LangChain Agent, AutoGPT, OpenDevin, CrewAI, v.v.

6. Best Practices

7. Kết luận

Prompt Engineering nâng cao trong RAG và Agent AI không chỉ là viết “prompt hay” — mà là thiết kế quy trình tư duy cho AI.

Bạn đang dạy cho mô hình cách suy nghĩ, cách hành động, và cách sử dụng kiến thức thực tế. Khi được kết hợp đúng, RAG + Prompt Engineering + Agent logic sẽ tạo nên AI thực sự hiểu biết và có năng lực hành động tự chủ.

💬 “Prompt tốt không chỉ khiến AI trả lời đúng — mà khiến AI suy nghĩ như một chuyên gia.”