Entity Naming: Quy tắc đặt tên entity nhất quán

TL;DR

Prompt “Entity Naming: Quy tắc đặt tên entity nhất quán” có mục tiêu: đặt tên nhất quán để NLP/LLM không tách nghĩa. Đầu ra chuẩn gồm format cố định để team làm giống nhau. Nguyên tắc khi chạy: definition → NOT THIS → Attributes → Relations → Constraints → Proof.

• Mục tiêu: Đặt tên nhất quán để NLP/LLM không tách nghĩa.
• Chuẩn AI-first: Definition → NOT THIS → Attributes → Relations → Constraints → Proof.
• Output: format cố định để team làm giống nhau.

1) Input Spec (bắt buộc)

Prompt cần 5 ô nhập trước khi chạy: TOPIC/ENTITY, CONTEXT, AUDIENCE, GOAL và REFERENCES. Điền đủ các ô bằng thông tin thật của dự án rồi mới dán prompt vào công cụ AI, ô nào bỏ trống thì kết quả sẽ chung chung.

2) Ví dụ thực chiến (Input → Output)

Ví dụ chạy với TOPIC là “GA4 events”, CONTEXT là “SEO/Content” và AUDIENCE là “In-house”. Đối chiếu kết quả của ví dụ với bảng Pass/Fail trước khi thay bằng dữ liệu dự án của bạn.

Input

• TOPIC: GA4 events
• CONTEXT: SEO/Content
• AUDIENCE: In-house
• GOAL: Tài liệu hoá + tăng citability

Output kỳ vọng (rút gọn)

• Definition: 1-2 câu rõ.
• NOT THIS: 1 câu chặn hiểu nhầm.
• Attributes: 8-12.
• Relations: 12-20 dòng (Subject-Relation-Object).
• Constraints: 5 ngoại lệ/khi không áp dụng.

3) Mẫu thao tác (copy dùng ngay)

Dán nguyên mẫu vào ChatGPT, Gemini hoặc Claude, thay 5 ô {TOPIC}, {CONTEXT}, {AUDIENCE}, {GOAL} và {REFS} bằng thông tin của bạn rồi chạy. Mẫu giao cho AI vai Semantic SEO + Knowledge Architect, nên giữ nguyên câu mở đầu để lần chạy nào cũng ra cùng một cấu trúc.

Bạn là Semantic SEO + Knowledge Architect.
Chủ đề/Entity: {TOPIC}
Ngữ cảnh: {CONTEXT}
Đối tượng: {AUDIENCE}
Mục tiêu: {GOAL}
Tham chiếu: {REFS}

Hãy xuất theo đúng format:
A) Definition (1-2 câu) + NOT THIS (1 câu)
B) Entity list (1 chính + 12 phụ, kèm loại entity)
C) Attributes của entity chính (8-12)
D) Relations table (20 dòng: Subject | Relation | Object | 1 câu mô tả)
E) Constraints/Exceptions (5-8)
F) Proof plan (Process/Evidence/Governance: cần bổ sung gì để tăng trích dẫn)
G) 10 câu FAQ theo intent (Know/Do/Compare/Troubleshoot)

4) Pass/Fail

Kết quả đạt khi có NOT THIS, có constraints, relations rõ, không bịa dữ liệu. Không đạt khi chung chung, chỉ keyword, thiếu điều kiện áp dụng, thiếu proof plan. Chấm kết quả theo hai tiêu chí này trước khi dùng, trượt tiêu chí nào thì sửa ô nhập đó rồi chạy lại.

5) NLP/LLM notes

Ghi chú để AI hiểu và trích đúng prompt này gồm 2 điểm. Dùng câu ngắn, chủ ngữ rõ, thuật ngữ nhất quán. Đặt NOT THIS ngay sau định nghĩa để “khóa nghĩa”. Giữ đúng các ghi chú này mỗi khi sửa prompt để câu trả lời của AI bám nghĩa, không lệch sang ý khác.

• Dùng câu ngắn, chủ ngữ rõ, thuật ngữ nhất quán.
• Đặt NOT THIS ngay sau định nghĩa để “khóa nghĩa”.