Tính năng lên lịch tác vụ (Scheduled Tasks) của ChatGPT là một công cụ mạnh mẽ, cho phép bạn thiết lập các lời nhắc hoặc yêu cầu định kỳ để chatbot AI này quản lý cuộc sống và tăng cường năng suất của bạn. Tuy nhiên, tại thời điểm hiện tại, OpenAI áp đặt giới hạn 10 tác vụ hoạt động đồng thời. Điều này đòi hỏi người dùng cần sử dụng chúng một cách thông minh và hiệu quả, tránh lãng phí vào những công việc mà các ứng dụng khác có thể thực hiện tốt hơn. Việc tối ưu hóa cách dùng 10 tác vụ này sẽ giúp bạn khai thác tối đa tiềm năng của ChatGPT trong việc tự động hóa và quản lý thông tin.
Không Lãng Phí 10 Tác Vụ Cho Nhắc Nhở Đơn Giản
Hiện tại, OpenAI giới hạn số lượng tác vụ đồng thời mà bạn có thể có. Mặc dù chi tiết cụ thể có thể chưa hoàn toàn rõ ràng, OpenAI đã xác nhận rằng người dùng có thể có tối đa mười tác vụ hoạt động cùng lúc. Đáng chú ý là OpenAI thường xuyên sử dụng các lời nhắc làm ví dụ về tác vụ định kỳ. Tuy nhiên, theo kinh nghiệm của chúng tôi, đây là cách sử dụng không tối ưu và chúng tôi khuyên bạn không nên làm theo.
Điện thoại, ứng dụng lịch, hoặc vô số dịch vụ khác đã được thiết kế chuyên biệt để đặt lời nhắc và hoạt động hiệu quả hơn nhiều. Việc sử dụng ChatGPT cho mục đích này sẽ làm cạn kiệt giới hạn 10 tác vụ quý giá của bạn một cách không cần thiết. Thay vào đó, hãy dành các tác vụ lên lịch này cho những yêu cầu phức tạp và mang lại giá trị cao hơn, chẳng hạn như tổng hợp thông tin, phân tích dữ liệu định kỳ, hoặc tạo nội dung theo lịch trình.
Bắt Đầu Với Yêu Cầu Đơn Giản, Sau Đó Chỉnh Sửa Chi Tiết
Mặc dù mục tiêu cuối cùng là tạo ra các yêu cầu phức tạp và hữu ích, việc bắt đầu với một yêu cầu đơn giản sẽ dễ dàng hơn nhiều. Ví dụ, bạn có thể bắt đầu với “Cập nhật tin tức mới nhất ở Việt Nam và thế giới mỗi sáng”. Sau đó, bạn có thể chỉnh sửa tác vụ để bổ sung thêm các chi tiết cụ thể hơn. Vì ChatGPT cho phép bạn chỉnh sửa tác vụ sau khi đã tạo, bạn có thể thêm nhiều thông số rõ ràng hơn vào tác vụ lên lịch, như chỉnh sửa hướng dẫn, tiêu đề, và tần suất hoạt động.
Ví dụ minh họa cách tạo nhanh tác vụ lên lịch trong ChatGPT
Trong quá trình thử nghiệm của chúng tôi, một mẹo hữu ích khác là sử dụng các cuộc hội thoại riêng biệt cho mỗi tác vụ. Khi cuộn qua nhiều ngày đầu ra của các tác vụ lên lịch trong cùng một cuộc hội thoại, chúng tôi nhận thấy việc tìm lại kết quả cụ thể từ vài ngày trước trở nên khá phiền phức. Do đó, trừ khi các tác vụ bạn yêu cầu có liên quan chặt chẽ với nhau, bạn nên tách chúng thành các cuộc hội thoại hoặc dự án riêng biệt để dễ dàng quản lý và theo dõi hơn.
Cung Cấp Hướng Dẫn Cụ Thể Để Đạt Kết Quả Tốt Nhất
Để tạo ra kết quả tối ưu cho các tác vụ ChatGPT của bạn, các nguyên tắc tốt nhất về kỹ thuật tạo lời nhắc (prompt engineering) vẫn được áp dụng. Hãy cung cấp các giới hạn, các yếu tố cụ thể của tác vụ mà bạn đang yêu cầu, và bất kỳ chi tiết làm rõ hoặc bối cảnh nào cần thiết để có một lời nhắc tốt. Bởi vì mô hình này chỉ là một phiên bản sửa đổi của GPT-4o, hãy xử lý các hướng dẫn của bạn giống như bất kỳ lời nhắc nào khác, mặc dù bạn nên định hình lời nhắc theo cách có thể mang lại kết quả khác nhau cho mỗi truy vấn.
Ví dụ về việc cung cấp hướng dẫn cụ thể cho tác vụ lên lịch của ChatGPT
Ví dụ, trong tác vụ tóm tắt tin tức hàng ngày của chúng tôi, chúng tôi đã chỉ định rõ tin tức trong nước và quốc tế, yêu cầu tóm tắt từng câu chuyện, xem xét các tác động trong tương lai, tìm kiếm các câu chuyện liên quan, cung cấp liên kết, đảm bảo tính xác thực, và viết với giọng điệu khách quan, không thiên vị chính trị. Đối với các liên kết, một số thủ thuật cụ thể trong lời nhắc có thể giúp bạn nhận được các nguồn chất lượng cao hơn. Tương tự, chúng tôi cũng đã đưa ra các yêu cầu về định dạng để tăng cường sự cụ thể.
Yêu Cầu Định Dạng Đầu Ra Rõ Ràng
ChatGPT thường xử lý các yêu cầu về định dạng cụ thể khá tốt. Trong ví dụ về tin tức, chúng tôi yêu cầu một bản tóm tắt tin tức tổng thể dài 3–6 câu, mỗi câu chuyện có tiêu đề riêng, và mỗi phần phụ sử dụng dấu đầu dòng (bullet points). ChatGPT đã thực hiện chính xác những gì được yêu cầu trong lời nhắc, và định dạng không bao giờ thay đổi.
Minh họa kết quả đầu ra được định dạng rõ ràng từ tác vụ lên lịch của ChatGPT
Chúng tôi cũng đã thử nghiệm với các định dạng khác cho tính năng này. Ví dụ, chúng tôi yêu cầu ChatGPT đưa ra ý tưởng cho kênh YouTube của mình và yêu cầu định dạng là một bảng với bốn cột, bao gồm ý tưởng, tóm tắt, lý do và nguồn tham khảo. ChatGPT cũng hoạt động tốt tương tự khi tạo bảng này, không có sự sai lệch nào từ ngày này sang ngày khác. Việc triển khai các yêu cầu định dạng vào lời nhắc của bạn sẽ giúp chúng dễ đọc và dễ quét hơn nhiều, điều này đặc biệt quan trọng đối với các tác vụ lên lịch mà bạn sẽ đọc thường xuyên.
Luôn Nhớ, Đây Vẫn Là ChatGPT
Chức năng tác vụ lên lịch sử dụng mô hình GPT-4o của OpenAI, vì vậy tất cả các giới hạn của mô hình này vẫn áp dụng cho chức năng đó. Ví dụ, nếu bạn yêu cầu các ý tưởng động não định kỳ, bạn có thể nhận được các phản hồi chung chung, lặp đi lặp lại. Trong ví dụ của chúng tôi, khi yêu cầu ý tưởng video YouTube, mặc dù chúng tôi đã nhắc ChatGPT ghi nhớ các ý tưởng đã đưa ra và tránh lặp lại, nhưng các ý tưởng mà nó cung cấp vẫn khá trùng lặp. Thật không may, việc yêu cầu không lặp lại các phản hồi trước đây lại mang lại kết quả ngược lại, đôi khi nó viết lại cùng một văn bản y hệt cho hai truy vấn động não của chúng tôi với hướng dẫn tương tự.
Tương tự, chúng tôi yêu cầu ChatGPT cung cấp các liên kết đến các nguồn thực tế cho bản tóm tắt tin tức hàng ngày của mình. Trong một vài câu chuyện tin tức, các liên kết này là giả mạo và chỉ dẫn đến trang chủ của một trang web tin tức. Hầu hết các liên kết đều hợp lệ và kể những câu chuyện có thật, và chúng tôi nhận được các kết quả khác nhau mỗi ngày, không giống như các lời nhắc động não. Tuy nhiên, chúng tôi vẫn chưa thể hoàn toàn tin cậy vào ChatGPT để có tin tức hoàn toàn chính xác.
Mặc dù tính năng tác vụ lên lịch có phần còn thô sơ trong phiên bản beta của nó, nhưng chắc chắn nó sẽ được cải thiện theo thời gian, đặc biệt nếu nó sử dụng một mô hình GPT được cập nhật hơn. Chúng tôi dự đoán rất nhiều tiện ích trong việc áp dụng tự động hóa vào một mô hình AI, và chúng tôi hình dung rằng những ý tưởng của chúng tôi chỉ mới chạm đến bề mặt của cách mọi người có thể sử dụng chức năng này. Với điều kiện OpenAI có thể cải thiện chất lượng đầu ra, giảm các câu trả lời lặp đi lặp lại và loại bỏ thông tin sai lệch khi yêu cầu dữ kiện, chúng tôi sẽ tiếp tục sử dụng và thử nghiệm tính năng tác vụ lên lịch.
