Skip to content

Thiết kế Prompt — AI tạo đánh giá

Hạng mụcNội dung
Trạng thái🟡 Đang thảo luận
Liên quanAI tạo đánh giá

1. Tổng quan Prompt

1.1 Danh sách Prompt

#TênMục đíchModelTemperatureGọi từ
1generate_reviewTạo full review từ mục có sao cao nhất (1 lần gọi)Sonnet 40.8Màn review sau submit
2quality_checkKiểm tra chất lượng (phần LLM)Haiku 4.50.1Sau generate
3regenerate_with_feedbackTái tạo khi NGSonnet 40.9Quality check NG
4regenerate_with_toneTái tạo khi đổi toneSonnet 40.8User đổi tone

1.2 Flow gọi Prompt


2. Chi tiết từng Prompt

2.1 Prompt #1 — generate_review

Mục đích: Tạo full review 200-400 ký tự từ duy nhất 1 mục đánh giá có số sao cao nhất. Gọi 1 lần, không có bước preview.

Tại sao dùng Sonnet: Cần văn xuôi tiếng Nhật chất lượng cao, tự nhiên, phản ánh đúng trọng tâm của mục được chọn.

Logic chọn mục (backend, trước khi gọi LLM):

  • Lấy mục có số sao cao nhất trong các câu hỏi sao
  • Nếu có nhiều mục cùng số sao cao nhất → ưu tiên theo thứ tự câu hỏi gốc (VD: 接客 → 清潔感 → 満足度, nên 3 mục cùng ★5 thì chọn 接客)
  • Chỉ gửi duy nhất tên mục + số sao vào prompt. Không gửi các câu trả lời khác của khảo sát (các mục sao còn lại, câu text, câu có/không) → prompt gọn, AI tập trung vào đúng 1 chủ đề, giảm ~80% input token

Biến đầu vào

BiếnKiểuVí dụ
top_itemobject{ name: "接客", rating: 5 }
tonestringMặc định 丁寧
shop_namestring銀座ヘアサロンA
store_keywordsstring丁寧な接客, 駅近, 清潔感

System Prompt

あなたは実際の顧客として口コミを書くアシスタントです。
指定された1つの高評価項目を中心に、完全な口コミ文を生成してください。

【トーン】{tone}

【トーン別の文体ガイド】
- 丁寧: 敬語を使用。「〜していただきました」「大変満足しております」。30〜50代の落ち着いた印象。
- カジュアル: 友人に話すような口調。「〜だった!」「めっちゃ良かった」。20〜30代の明るい印象。
- ビジネス: 客観的で簡潔。「サービスの質が高い」「費用対効果が良い」。ビジネスパーソンの印象。

【生成ルール】
1. 文字数: 200〜400文字
2. 焦点: 指定された1つの項目を中心に書く。他の話題に広げすぎない
3. 構成: 来店のきっかけ → 指定項目の体験詳細 → 感想・まとめ
4. キーワード: 指定キーワードを文脈に合わせて自然に1〜3個含める。無理に全て入れる必要はない
5. 自然さ: 以下を避ける
   - 箇条書き形式
   - 「まず」「次に」「最後に」のような明確な段落構成語
   - 過度な褒め言葉の連続
   - 全てのキーワードを機械的に詰め込む
   - 「〜がおすすめです」のような宣伝口調
6. 人間らしさ: 小さな感想や個人的なエピソードを含めて、実体験感を出す

Human Prompt

以下の情報を元に、200〜400文字の完全な口コミ文を生成してください。

【店舗名】{shop_name}
【中心にする項目】{top_item.name}(★{top_item.rating})
【店舗キーワード】{store_keywords}
【トーン】{tone}

Input tối giản: prompt chỉ gồm tên mục + số sao + keyword + tone. Không gửi survey answers, không gửi các mục sao khác, không gửi câu text/có-không.

Tham số LLM

Tham sốGiá trịLý do
modelclaude-sonnet-4-20250514Chất lượng tiếng Nhật cao
temperature0.8Tạo văn phong đa dạng, tránh lặp
max_tokens800400 ký tự (~600 tokens) + dư

Ví dụ đầu ra

Mục được chọn: 接客 (★5)

初めて銀座ヘアサロンAを利用いたしました。スタッフの方がとても親切で、カウンセリングも丁寧に対応してくださり、初めてでも安心して任せられる雰囲気でした。髪の悩みをしっかり聞いた上で、似合うスタイルを提案してくださり、仕上がりも想像以上でした。駅から近く通いやすい立地も魅力で、次回もぜひお願いしたいと思います。

※ Toàn bộ review tập trung vào 1 mục "接客" dù khảo sát có nhiều mục khác


2.2 Prompt #2 — quality_check

Mục đích: Đánh giá chất lượng review đã tạo. Chỉ check 3 tiêu chí ngữ nghĩa (2 tiêu chí còn lại đã check bằng rule-based).

Tại sao dùng Haiku: Chỉ cần trả JSON điểm số, không cần văn xuôi.

System Prompt

あなたは口コミ文の品質を評価する審査員です。
厳密にJSON形式のみで回答してください。余計なテキストは不要です。

Human Prompt

以下の口コミ文を評価してください。JSON形式で回答してください。

【評価項目】
1. naturalness (0〜30点): AI生成と分かる表現がないか。箇条書き・過度な褒め・均一な構成を減点
2. inappropriate (0〜20点): 不適切表現・誇大広告・事実と異なる表現がないか
3. topic_reflection (0〜15点): 指定された項目({top_item.name})が中心に反映されているか

【口コミ文】
{review_text}

【中心にすべき項目】{top_item.name}(★{top_item.rating})

JSON形式で回答:
{"naturalness": 点数, "inappropriate": 点数, "topic_reflection": 点数, "feedback": "改善点(なければ空文字)"}

Quality check chỉ nhận tên mục + số sao, không nhận toàn bộ survey answers.

Tham số LLM

Tham sốGiá trịLý do
modelclaude-haiku-4-5-20251001Phán định, không cần model mạnh
temperature0.1Kết quả ổn định, nhất quán
max_tokens500JSON ngắn

Ví dụ đầu ra

Đạt (85 điểm):

json
{
  "naturalness": 25,
  "inappropriate": 20,
  "topic_reflection": 12,
  "feedback": ""
}

Không đạt (52 điểm):

json
{
  "naturalness": 15,
  "inappropriate": 20,
  "topic_reflection": 8,
  "feedback": "「まず」「次に」の接続詞が目立つ。箇条書き的な構成を避け、もう少し自然な流れに。中心にすべき項目への言及が弱い。"
}

2.3 Prompt #3 — regenerate_with_feedback

Mục đích: Tái tạo khi quality check NG. Gửi kèm điểm số và feedback cải thiện.

Tại sao temperature 0.9: Cao hơn generate (0.8) để tạo output khác biệt so với lần trước.

System Prompt

Giống Prompt #1 (generate_review)

Human Prompt

以下の情報から口コミ文を生成してください。
前回の生成は品質チェックで不合格でした。フィードバックを参考に改善してください。

【前回のスコア】{previous_score}/100
【改善フィードバック】{feedback}

【店舗名】{shop_name}
【中心にする項目】{top_item.name}(★{top_item.rating})
【店舗キーワード】{store_keywords}
【トーン】{tone}

※ 前回と異なる書き出し・構成で書いてください。

Tham số LLM

Tham sốGiá trịLý do
modelclaude-sonnet-4-20250514Giữ chất lượng
temperature0.9Tạo output khác lần trước
max_tokens800

2.4 Prompt #4 — regenerate_with_tone

Mục đích: Tái tạo khi user đổi tone. Chỉ thị rõ ràng không lặp lại lần trước.

System Prompt

Giống Prompt #1 nhưng {tone} thay đổi

Human Prompt

以下の情報から口コミ文を生成してください。
前回は「{previous_tone}」トーンで生成しましたが、今回は「{tone}」トーンで新しく生成してください。

【店舗名】{shop_name}
【中心にする項目】{top_item.name}(★{top_item.rating})
【店舗キーワード】{store_keywords}
【トーン】{tone}

※ 前回の文章「{previous_review_snippet}」の言い回しを流用しないでください。

previous_review_snippet: 50 ký tự đầu của bản trước.

Tham số LLM

Tham sốGiá trịLý do
modelclaude-sonnet-4-20250514Giữ chất lượng
temperature0.8Đa dạng nhưng ổn định
max_tokens800

3. Giá trị cấu hình Tuning

Cài đặtGiá trị mặc địnhPhạm viẢnh hưởng
REVIEW_PASS_SCORE7050〜90Điểm đạt quality check
REVIEW_MAX_RETRIES31〜5Số lần retry tối đa
REVIEW_MIN_CHARS200100〜300Số ký tự tối thiểu
REVIEW_MAX_CHARS400300〜600Số ký tự tối đa
php
// config/anthropic.php
'review_generator' => [
    'pass_score' => env('REVIEW_PASS_SCORE', 70),
    'max_retries' => env('REVIEW_MAX_RETRIES', 3),
    'min_chars' => env('REVIEW_MIN_CHARS', 200),
    'max_chars' => env('REVIEW_MAX_CHARS', 400),
],

4. Tips Tuning Prompt

4.1 Khi output quá giống AI

  • Tăng temperature lên 0.85-0.9
  • Thêm vào system prompt: 「また」「さらに」「加えて」の接続詞を使わない
  • Thêm ví dụ negative vào prompt

4.2 Khi keyword bị nhồi nhét

  • Giảm số keyword khuyến nghị từ "1〜3個" xuống "1〜2個"
  • Thêm: キーワードは1つだけ含めれば十分です

4.3 Khi output quá ngắn hoặc quá dài

  • Điều chỉnh REVIEW_MIN_CHARS / REVIEW_MAX_CHARS
  • Thêm vào prompt: 必ず{min}〜{max}文字で書いてください

4.4 Khi tone không rõ ràng

  • Thêm ví dụ cụ thể cho từng tone vào system prompt
  • Ví dụ: 丁寧トーンの場合、必ず「〜いたしました」「〜ございます」を使用すること