Mẫu lời nhắc là mẫu có thể sử dụng lại với các biến xác định hướng dẫn cho LLM.
Mẫu lời nhắc là một cơ chế xác định lời nhắc được cung cấp cho LLM dưới dạng mẫu có các phần giữ chỗ có thể thay đổi (ví dụ: {{topic}}, {{tone}}), cho phép nó được sử dụng lại với chất lượng nhất quán trên nhiều tác vụ và nhiều người dùng. Thay vì chỉ sao chép và dán, việc kiểm soát phiên bản của lời nhắc hệ thống, lời nhắc của người dùng và mẫu vài lần chụp dưới dạng một bộ cung cấp cơ sở cho hoạt động sản xuất và phát triển nhóm.
Có ba cạm bẫy chính sẽ trở nên rõ ràng vào năm 2026 trong hoạt động thực tế của ReviewAI. ① Nếu các biến được nối với các ranh giới không rõ ràng, nó sẽ trở thành nơi sinh sản cho việc tiêm nhanh chóng. ② Có trường hợp mẫu trở nên cồng kềnh và lấn át cửa sổ ngữ cảnh, khiến chi phí tăng vọt từ 0,5 đến 2 yên Nhật cho mỗi yêu cầu. ③ Khi cập nhật phiên bản mẫu, mẫu tối ưu vẫn được giữ nguyên cho phiên bản trước, khiến khó nhận thấy sự suy giảm chất lượng.
Về cách chọn một mẫu trong trường, các chức năng mẫu trong SDK như LangChain và OpenAI Assistant là đủ cho các tác vụ một lần, nhưng khi mở rộng nhiều sản phẩm, thông lệ tiêu chuẩn là quản lý tập trung các mẫu trong DB hoặc Git và vận hành các thử nghiệm A/B và số liệu đánh giá dưới dạng một bộ. Ví dụ: người ta đã xác nhận rằng cấu hình trong đó bot hỗ trợ khách hàng chia ``phân loại câu hỏi → tạo câu trả lời'' thành hai mẫu sẽ vượt trội hơn so với một mẫu lớn về cả độ chính xác và khả năng bảo trì.