Kỹ thuật xây dựng prompt cho phân tích chuỗi thời gian
Bài viết này sẽ giới thiệu những cách xây dựng prompt thực tiễn, giúp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trở thành công cụ hiệu quả và tin cậy trong các nhiệm vụ phân tích chuỗi thời gian cũng như dự báo dữ liệu.
Nội dung chính bao gồm:
- Cách thiết lập ngữ cảnh thời gian và tận dụng tín hiệu quan trọng trong dữ liệu.
- Phương pháp kết hợp suy luận của LLM với các mô hình thống kê truyền thống.
- Cách tổ chức dữ liệu và xây dựng prompt cho các tác vụ như dự báo, phát hiện bất thường và áp dụng kiến thức chuyên ngành.
—
Giới thiệu
Có thể bạn chưa biết, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoàn toàn có thể được áp dụng vào các bài toán phân tích dữ liệu, kể cả những dạng đặc thù như chuỗi thời gian. Điều quan trọng là cần biết cách xây dựng prompt phù hợp với bối cảnh phân tích cụ thể.
Bài viết này tổng hợp bảy chiến lược xây dựng prompt có thể áp dụng cho các nhiệm vụ phân tích chuỗi thời gian với sự hỗ trợ của LLM.
Trừ khi được ghi chú khác, các ví dụ minh họa đều dựa trên dữ liệu bán lẻ, cụ thể là tập dữ liệu chuỗi thời gian ghi nhận doanh số bán hàng từng ngày.
—
- Thiết lập ngữ cảnh cho chuỗi thời gian
—————————————–
Một prompt hiệu quả cần giúp mô hình hiểu được cấu trúc thời gian của dữ liệu, như xu hướng tăng/giảm, yếu tố mùa vụ, các chu kỳ sự kiện (khuyến mãi, ngày lễ) và những đặc điểm nổi bật khác. Khi cung cấp đầy đủ thông tin này, LLM sẽ dễ dàng phân biệt biến động thực sự với nhiễu, từ đó diễn giải dữ liệu chính xác hơn. Việc mô tả rõ ràng cấu trúc dữ liệu ngay trong prompt thường đem lại hiệu quả tốt hơn so với các hướng dẫn phân tích rườm rà.
Ví dụ prompt:
Đây là dữ liệu doanh số bán hàng từng ngày (đơn vị sản phẩm) trong 365 ngày vừa qua. Dữ liệu có tính mùa vụ theo tuần (doanh số thường tăng vào cuối tuần), xu hướng tăng nhẹ về dài hạn và các đợt tăng mạnh vào cuối tháng do chương trình khuyến mãi ngày nhận lương. Hãy sử dụng các thông tin này khi dự báo 30 ngày tiếp theo.
- Khai thác đặc trưng và tín hiệu trong dữ liệu
————————————————
Thay vì yêu cầu mô hình dự báo trực tiếp từ dữ liệu thô, hãy hướng dẫn LLM xác định trước các đặc trưng quan trọng như mẫu lặp, điểm bất thường hay các mối liên hệ. Khi mô hình được yêu cầu nhận diện các yếu tố này, kết quả phân tích và dự báo sẽ rõ ràng và dễ giải thích hơn.
Ví dụ prompt:
Từ dữ liệu doanh số 365 ngày vừa qua, hãy tính doanh số trung bình/ngày, độ lệch chuẩn, xác định những ngày doanh số vượt quá trung bình cộng hai lần độ lệch chuẩn (có thể là ngoại lệ), đồng thời phát hiện các mẫu lặp lại theo tuần hoặc tháng. Sau đó, phân tích yếu tố có thể dẫn tới các mức doanh số cao hoặc thấp bất thường và đánh dấu các trường hợp cần chú ý.
- Kết hợp LLM với các mô hình thống kê truyền thống
—————————————————-
LLM khi sử dụng riêng lẻ thường chưa tối ưu cho các nhiệm vụ đòi hỏi tính toán số liệu chính xác hoặc nhận diện mối liên hệ thời gian phức tạp. Do đó, nên kết hợp LLM với các mô hình thống kê như ARIMA, ETS hoặc các phương pháp định lượng khác. LLM sẽ đảm nhận phần phân tích, xây dựng giả thuyết và hiểu ngữ cảnh, còn mô hình thống kê sẽ lo phần tính toán cụ thể. Cách làm này giúp tận dụng điểm mạnh của cả hai phương pháp.
Một ví dụ tiêu biểu là LeMoLE (LLM-Enhanced Mixture of Linear Experts), kết hợp mô hình tuyến tính với các đặc trưng trích xuất từ prompt.
- Biểu diễn dữ liệu theo cấu trúc rõ ràng
——————————————
Dữ liệu chuỗi thời gian khi để thô thường không phù hợp để đưa trực tiếp vào LLM. Thay vào đó, nên tổ chức dữ liệu theo định dạng có cấu trúc như JSON hoặc bảng tóm tắt. Cách trình bày này giúp LLM hiểu và xử lý thông tin chính xác hơn.
Ví dụ đoạn dữ liệu JSON gửi kèm prompt:
{
"sales": [
{"date": "2024-12-01", "units": 120},
{"date": "2024-12-02", "units": 135},
...,
{"date": "2025-11-30", "units": 210}
],
"metadata": {
"frequency": "daily",
"seasonality": ["weekly", "monthly_end"],
"domain": "retail_sales"
}
}
Prompt đi kèm:
Dựa vào dữ liệu JSON và metadata trên, hãy phân tích chuỗi thời gian và dự báo doanh số 30 ngày tiếp theo.
- Xây dựng prompt dự báo rõ ràng cho từng kịch bản
—————————————————
Tổ chức prompt một cách chi tiết, tách bạch giữa dự báo ngắn hạn và dài hạn, hoặc mô phỏng các kịch bản “nếu-thì” sẽ giúp LLM tạo ra phân tích thực tiễn, sát với nhu cầu sử dụng.
Ví dụ:
Nhiệm vụ A — Dự báo ngắn hạn (7 ngày tới): Dự báo doanh số kỳ vọng.
Nhiệm vụ B — Dự báo dài hạn (30 ngày tới): Cung cấp dự báo cơ bản và hai kịch bản:
- Kịch bản 1: Điều kiện bình thường.
- Kịch bản 2: Có chương trình khuyến mãi dự kiến từ ngày 10 đến 15.
Thêm vào đó, hãy đưa ra khoảng tin cậy 95% cho cả hai kịch bản.
- Prompt phát hiện bất thường trong chuỗi thời gian
—————————————————-
Với tác vụ phát hiện bất thường, prompt cần hướng LLM xác định các điểm bất thường dựa trên tiêu chí thống kê, phân tích nguyên nhân và đề xuất hướng xử lý tiếp theo. Nên xử lý sơ bộ dữ liệu bằng công cụ truyền thống, sau đó dùng LLM để phân tích kết quả và đưa ra nhận định sâu hơn.
Ví dụ prompt:
Dựa trên dữ liệu doanh số ở dạng JSON, trước tiên hãy đánh dấu những ngày doanh số lệch quá 2 lần độ lệch chuẩn tuần so với trung bình tuần. Với mỗi ngày được đánh dấu, phân tích các nguyên nhân có thể (ví dụ: hết hàng, khuyến mãi, sự kiện bên ngoài) và đề xuất có cần điều tra thêm không (kiểm tra tồn kho, chiến dịch marketing, lượng khách).
- Đưa kiến thức chuyên ngành vào prompt
—————————————
Những hiểu biết chuyên sâu như quy luật mùa vụ, tác động của ngày lễ, sự kiện đặc biệt… là nguồn thông tin quan trọng giúp LLM phân tích và dự báo sát với thực tế hơn. Khi xây dựng prompt, cần đề cập rõ các yếu tố này để mô hình tận dụng hiệu quả kiến thức về lĩnh vực.
Ví dụ prompt:
Đây là dữ liệu doanh số bán hàng từng ngày của một chuỗi bán lẻ. Doanh số thường tăng vào cuối tháng (do khách hàng nhận lương), giảm vào các ngày lễ, tăng mạnh trong các dịp khuyến mãi. Đôi khi có hiện tượng hết hàng khiến doanh số một số mặt hàng giảm. Hãy sử dụng các kiến thức chuyên ngành trên khi phân tích và dự báo chuỗi dữ liệu này.
—
Tổng kết
Bài viết đã giới thiệu bảy chiến lược xây dựng prompt hiệu quả cho nhiệm vụ phân tích chuỗi thời gian và dự báo với sự hỗ trợ của LLM. Các phương pháp này đều dựa trên kinh nghiệm thực tiễn và các nghiên cứu cập nhật, giúp bạn khai thác tối đa sức mạnh của LLM trong xử lý dữ liệu chuỗi thời gian.
Tham khảo thêm các gợi ý ChatGPT sáng tạo nội dung hay nhất của tôi.
