𝗔𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗧𝗵𝗲 𝗧𝗲𝗰𝗵𝗻𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗖𝗼𝗿𝗲: 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗧𝗥𝗔𝗤 & 𝗜𝗦𝗔-𝗖𝗼𝗺𝗽𝗹𝗶𝗮𝗻𝘁 𝗥𝗶𝘀𝗸 𝗔𝘀𝘀𝗲𝘀𝘀𝗺𝗲𝗻𝘁𝘀 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗔𝗜

Các chuyên gia chăm sóc cây xanh (arborists) phải dành hàng giờ để chuyển đổi các ghi chép thực địa thành các báo cáo rủi ro chỉn chu. Những báo cáo này phải đáp ứng các tiêu chuẩn ISA BMP và TRAQ. Quy trình soạn thảo thủ công vừa tốn thời gian vừa dễ dẫn đến sai sót. AI sẽ đảm nhận việc viết lách lặp đi lặp lại trong khi bạn vẫn giữ vai trò giám sát chuyên môn.

Nguyên tắc cốt lõi: Prompt Dữ liệu có cấu trúc (Structured Data Prompt)

Cách tốt nhất để nhận được kết quả đáng tin cậy từ AI là sử dụng Prompt Dữ liệu có cấu trúc. Khung làm việc này mô phỏng quy trình làm việc của ISA TRAQ và thực hiện ba nhiệm vụ chính.

  • Nó thiết lập một vai trò cụ thể cho AI, chẳng hạn như một chuyên gia chăm sóc cây xanh có chứng chỉ ISA TRAQ.
  • Nó cung cấp các quan sát dưới dạng các cặp nhãn và giá trị (label and value) rõ ràng. Điều này bao gồm loài, mục tiêu, khuyết tật và phép đo.
  • Nó lồng ghép các phần của báo cáo và các hướng dẫn an toàn. Những hướng dẫn này yêu cầu AI tránh việc tự bịa ra các chi tiết và phải đánh dấu các dữ liệu còn thiếu để xác minh tại thực địa.

Bằng cách sử dụng prompt này, bạn đảm bảo các cụm từ như per ISA BMP xuất hiện đúng vị trí. Điều này giúp kết quả đầu ra luôn nhất quán với logic ma trận của ISA.

Kịch bản nhỏ

Bạn ghi nhận rằng một cái cây có 30% phần tán bị chết khô (dieback) và có sự thay đổi độ dốc 20 cm ở vùng rễ. Sau khi bạn nhập các chi tiết này vào prompt có cấu trúc, AI sẽ tạo ra một bản thảo trích dẫn phương pháp TRAQ và đánh dấu vấn đề ở vùng rễ để xem xét lại.

Các bước triển khai

  • Xây dựng một mẫu prompt. Bao gồm vai trò, các cụm từ tuân thủ và các tiêu đề báo cáo như Tóm tắt điều hành (Executive Summary) và Xếp hạng rủi ro (Risk Rating).

  • Thu thập dữ liệu thực địa một cách nhất quán. Sử dụng bảng tính hoặc biểu mẫu di động để ghi lại dữ liệu dưới dạng các cặp Nhãn: Giá trị (Label: Value). Dán khối dữ liệu này vào prompt của bạn.

  • Thực hiện kiểm tra bởi con người. Dành thời gian để đọc bản thảo của AI. Chỉnh sửa các sắc thái và xác nhận tất cả các cụm từ tuân thủ đã đầy đủ trước khi gửi đề xuất.

Tóm tắt

Sử dụng prompt dữ liệu có cấu trúc giúp các chuyên gia chăm sóc cây xanh tạo ra các báo cáo rủi ro nhanh chóng và tuân thủ tiêu chuẩn. Phương pháp này duy trì độ chính xác và đảm bảo chuyên gia vẫn nắm quyền kiểm soát tài liệu cuối cùng.

Nguồn: https://dev.to/ken_deng_ai/automating-the-technical-core-generating-traq-isa-compliant-risk-assessments-with-ai-57he

Cộng đồng học tập tùy chọn: https://t.me/GyaanSetuAi