Semantic QA: 10 điểm chống AI trích sai (kèm prompt tự audit)

TL;DR

• AI trích sai thường vì thiếu điều kiện áp dụng, thiếu “không phải là”, hoặc ví dụ lệch.
• Semantic QA là bước bắt buộc trước khi publish vào thư viện.

1) Input Spec

• NỘI DUNG: {CONTENT}
• ENTITY CHÍNH: {ENTITY_MAIN}
• MỤC TIÊU: {GOAL}

2) Checklist 10 điểm

1. Definition 1–2 câu rõ chưa?
2. Có “NOT THIS” để khóa nghĩa chưa?
3. Thuộc tính đủ để phân biệt với khái niệm gần giống?
4. Có ngoại lệ/khi nào không áp dụng?
5. Ví dụ đúng có sát ngành/ngữ cảnh?
6. Ví dụ sai có chặn hiểu lầm phổ biến?
7. Có câu nào tuyệt đối (luôn/100%) cần làm mềm?
8. Quan hệ entity có rõ (gồm/đo bằng/phụ thuộc)?
9. Proof block có đủ (process/evidence)?
10. Internal link có dẫn đúng cụm chủ đề?

3) Prompt tự audit

Đây là nội dung:
{CONTENT}

Bạn là QA Semantic.
Hãy:
1) Chỉ ra 10 chỗ dễ bị AI hiểu sai hoặc trích sai (gắn nhãn [Nặng]/[Vừa]/[Nhẹ]).
2) Đề xuất câu sửa cụ thể cho từng chỗ.
3) Liệt kê dữ liệu còn thiếu để tăng citability (proof plan).