Đừng Sử Dụng AI Như Một Công Cụ Tìm Kiếm

Tôi đã chứng kiến một lập trình viên dành bốn mươi phút để trò chuyện với Claude về một lược đồ cơ sở dữ liệu. Mỗi tin nhắn là một câu hỏi. Mỗi câu trả lời là một đáp án. Cuối cùng, họ có một lược đồ hoạt động được nhưng cảm thấy không đúng.

Mô hình không phải là vấn đề. Cách thức thực hiện mới là vấn đề. Họ đã sử dụng một cuộc hội thoại như một buổi hỏi đáp. Thứ họ cần là một buổi tư duy. Hai điều này không giống nhau.

Google đã rèn luyện bạn cách sử dụng các truy vấn. Bạn tạo ra một cụm từ ngắn, nhận kết quả, rồi đóng tab. Thói quen này sẽ thất bại khi dùng AI. Khi bạn đối xử với AI như một công cụ tìm kiếm, bạn chỉ nhận được câu trả lời. Bạn không nhận được những hiểu biết sâu sắc. Bạn nhận được cú pháp thay vì kiến trúc. Bạn nhận được những gì bạn yêu cầu thay vì những gì bạn cần.

Các công cụ tìm kiếm tìm thấy các sự thật đã tồn tại. AI có thể suy luận qua các vấn đề mới. Một công cụ tìm kiếm là một thư viện. Một AI có thể là một đồng nghiệp. Thư viện đưa cho bạn những gì đã được viết ra. Một đồng nghiệp sẽ phản biện lại các giả định của bạn và tìm ra những lỗ hổng trong kế hoạch của bạn.

Hãy nhìn vào hai cách để hỏi cùng một vấn đề:

Chế độ tìm kiếm: "Cách tốt nhất để cấu trúc một Python microservice là gì?"

Chế độ tư duy: "Tôi đang xây dựng một Python microservice cho ba API. Mỗi API có các quy tắc retry và cấu trúc dữ liệu khác nhau. Tôi đang cân nhắc giữa việc dùng một ứng dụng FastAPI với một queue hoặc ba consumer riêng biệt. Sẽ có hai kỹ sư duy trì hệ thống này. Tôi đang bỏ lỡ những tradeoff nào?"

Cách thứ nhất sẽ cho bạn một bài blog. Cách thứ hai khiến bạn phải suy nghĩ.

Những người dùng giỏi nhất không sở hữu những prompt thông minh. Họ mang đến nhiều ngữ cảnh hơn. Họ mô tả những gì họ đang xây dựng, các ràng buộc của họ và những gì họ đã thử nghiệm.

Họ cũng nói những câu như: "Cảm giác điều này không ổn nhưng tôi không thể nói rõ tại sao."

Đây là một prompt tuyệt vời. Nó bảo mô hình hãy kiểm tra các giả định của bạn. Nó giúp mô hình tìm ra vấn đề mà chính bạn cũng không thể gọi tên.

Kết quả nông cạn xảy ra khi các câu hỏi quá "sạch sẽ". Kỹ thuật thực tế rất hỗn độn. Nó có thời hạn và mã nguồn cũ. Nếu bạn loại bỏ sự hỗn độn đó, AI sẽ đưa cho bạn một câu trả lời gọn gàng nhưng phớt lờ thực tế. Sự hỗn độn mới chính là vấn đề thực sự.

Trước khi viết prompt tiếp theo, hãy dành hai phút để viết ra ba điều này:

Hãy đưa cả ba điều này cho mô hình trước tiên.

Việc này tốn nhiều công sức hơn. Nhưng đó là nỗ lực mà bạn nên thực hiện trước khi viết bất kỳ dòng code nào. AI không thêm bước này vào. Nó chỉ khiến việc bỏ qua bước này trở nên đắt giá hơn.

Một công cụ tìm kiếm cần một truy vấn gọn gàng. Một cộng sự tư duy cần một bức tranh toàn cảnh.

Đừng cố dọn dẹp sự lộn xộn nữa. Sự lộn xộn đó chính là ngữ cảnh của bạn.

Nguồn: https://dev.to/gmoustakas/stop-using-ai-as-a-search-engine-with-extra-steps-49oo

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