AI Prompting คืออะไร?

ถ้าคุณเคยพิมพ์คำถามลงในแชทบอทแล้วคิดว่า "อืม นั่นไม่ใช่สิ่งที่ฉันต้องการเลย" คุณก็เจอศิลปะแห่งการถามแบบ AI แล้ว การได้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมไม่ได้ขึ้นอยู่กับเวทมนตร์ แต่ขึ้นอยู่กับวิธีการถามมากกว่า ด้วยแพทเทิร์นง่ายๆ ไม่กี่แบบ คุณสามารถบังคับโมเดลให้เขียน คิดเหตุผล สรุป วางแผน หรือแม้แต่วิจารณ์งานของตัวเองได้ และใช่ การปรับแต่งถ้อยคำเล็กๆ น้อยๆ สามารถเปลี่ยนแปลงทุกอย่างได้ 😄

บทความที่คุณอาจสนใจอ่านต่อหลังจากบทความนี้:

🔗 การติดฉลากข้อมูล AI คืออะไร
อธิบายว่าชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับจะฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่แม่นยำได้อย่างไร

🔗 จริยธรรม AI คืออะไร
ครอบคลุมหลักการที่มุ่งเน้นการใช้ปัญญาประดิษฐ์อย่างมีความรับผิดชอบและยุติธรรม

🔗 MCP ใน AI คืออะไร
แนะนำ Model Context Protocol และบทบาทในการสื่อสาร AI

🔗 Edge AI คืออะไร
อธิบายการรันการคำนวณ AI โดยตรงบนอุปกรณ์ขอบท้องถิ่น

AI Prompting คืออะไร? 🤖

AI prompting คือกระบวนการสร้างอินพุตที่นำทางโมเดลเชิงสร้างสรรค์ไปสู่ผลลัพธ์ที่คุณต้องการอย่างแท้จริง ซึ่งอาจหมายถึงคำสั่ง ตัวอย่าง ข้อจำกัด บทบาท หรือแม้แต่รูปแบบเป้าหมายที่ชัดเจน กล่าวอีกนัยหนึ่งคือ คุณออกแบบบทสนทนาเพื่อให้โมเดลมีโอกาสในการส่งมอบสิ่งที่คุณต้องการอย่างแท้จริง คู่มือที่เชื่อถือได้อธิบายว่าวิศวกรรม prompt คือการออกแบบและปรับแต่ง prompt เพื่อนำทางโมเดลภาษาขนาดใหญ่ โดยเน้นที่ความชัดเจน โครงสร้าง และการปรับแต่งแบบวนซ้ำ [1]

พูดตรงๆ เลยนะ เรามักจะมอง AI เหมือนกับช่องค้นหา แต่โมเดลเหล่านี้จะทำงานได้ดีที่สุดเมื่อคุณบอกงาน กลุ่มเป้าหมาย สไตล์ และเกณฑ์การยอมรับ นั่นแหละคือ AI ที่ใช้กระตุ้นแบบสั้นๆ

อะไรทำให้ AI Prompting ดี ✅

• ความชัดเจนเอาชนะความฉลาด - คำแนะนำที่ชัดเจนและเรียบง่ายช่วยลดความคลุมเครือ [2]

• บริบทคือสิ่งสำคัญที่สุด - ให้ข้อมูลพื้นฐาน เป้าหมาย ผู้ฟัง ข้อจำกัด แม้กระทั่งตัวอย่างการเขียน

• แสดง ไม่ใช่บอกเพียงอย่างเดียว ตัวอย่างสักสองสามตัวอย่างสามารถยึดรูปแบบและสไตล์ได้ [3]

• โครงสร้างช่วย - หัวเรื่อง จุดหัวข้อ ขั้นตอนที่มีหมายเลข และรูปแบบเอาต์พุตเป็นแนวทางให้กับโมเดล

• ทำซ้ำอย่างรวดเร็ว - ปรับแต่งคำเตือนตามสิ่งที่คุณได้รับ จากนั้นทดสอบอีกครั้ง [2]

• แยกความกังวล - ขอการวิเคราะห์ก่อน จากนั้นจึงขอคำตอบสุดท้าย

• อนุญาตให้มีความซื่อสัตย์ - เชิญนางแบบให้พูดว่า ฉันไม่รู้ หรือขอข้อมูลที่ขาดหายไปเมื่อจำเป็น [4]

ทั้งหมดนี้ไม่ใช่เรื่องยากอะไร แต่ผลกระทบที่สะสมมานั้นเป็นเรื่องจริง

องค์ประกอบหลักของ AI Prompting 🧩

1. คำสั่ง
   ระบุงานให้ชัดเจน: เขียนข่าวเผยแพร่ วิเคราะห์สัญญา วิจารณ์โค้ด

2. บริบท
   รวมถึงผู้ฟัง โทนเสียง โดเมน เป้าหมาย ข้อจำกัด และมาตรการป้องกันที่ละเอียดอ่อน

3. ตัวอย่าง
   เพิ่มตัวอย่างคุณภาพสูง 1–3 ชิ้นให้กับรูปแบบและโครงสร้างรูปร่าง

4. รูปแบบผลลัพธ์
   ขอ JSON, ตาราง หรือแผนผังหมายเลข ระบุฟิลด์ให้ชัดเจน

5. แถบคุณภาพ
   กำหนด "เสร็จสิ้น": เกณฑ์ความแม่นยำ การอ้างอิง ความยาว สไตล์ ข้อผิดพลาดที่ต้องหลีกเลี่ยง

6. คำแนะนำเวิร์กโฟลว์
   แนะนำการใช้เหตุผลแบบทีละขั้นตอนหรือวงจรร่างแล้วแก้ไข

7. ปลอดภัยในการล้มเหลว
   อนุญาตให้บอกว่า ฉันไม่รู้ หรือถามคำถามเพื่อชี้แจงก่อน [4]

มินิก่อน/หลัง
ก่อน: “เขียนข้อความโฆษณาสำหรับแอปใหม่ของเรา”
หลัง: “คุณเป็นนักเขียนคำโฆษณาแบรนด์อาวุโส เขียนพาดหัวข่าวหน้า Landing Page 3 หัวให้กับฟรีแลนซ์ที่ยุ่งและให้ความสำคัญกับการประหยัดเวลา น้ำเสียง: กระชับ น่าเชื่อถือ ไม่โอ้อวดเกินจริง 5-7 คำ จัดทำตารางพร้อม พาดหัวข่าว และ เหตุผลที่ใช้ได้ผล ระบุตัวเลือกที่ขัดแย้งกันหนึ่งข้อ”

ประเภทหลักของ AI Prompting ที่คุณจะใช้จริง 🧪

• การกระตุ้นโดยตรง
  คำสั่งเดียวที่มีบริบทน้อยที่สุด รวดเร็ว แต่บางครั้งก็เปราะบาง

• การกระตุ้นแบบ Few-shot
  ให้ตัวอย่างสักสองสามตัวอย่างเพื่อสอนรูปแบบ เหมาะสำหรับรูปแบบและโทนเสียง [3]

• การกระตุ้นบทบาท
  กำหนดบุคคล เช่น บรรณาธิการอาวุโส อาจารย์สอนคณิตศาสตร์ หรือผู้ตรวจสอบความปลอดภัย เพื่อกำหนดพฤติกรรม

• การกระตุ้นแบบลูกโซ่
  ขอให้แบบจำลองคิดเป็นขั้นตอน: วางแผน ร่าง วิจารณ์ แก้ไข

• การกระตุ้นให้วิจารณ์ตัวเอง
  ให้โมเดลประเมินผลลัพธ์ของตัวเองเทียบกับเกณฑ์และแก้ไขปัญหา

• การแจ้งเตือนเกี่ยวกับเครื่องมือ
  เมื่อโมเดลสามารถเรียกดูหรือรันโค้ดได้ ให้บอกให้รู้ว่าจะใช้เครื่องมือเหล่านั้นเมื่อใดและอย่างไร [1]

• ราวกั้นกระตุ้นให้
  ฝังข้อจำกัดด้านความปลอดภัยและกฎการเปิดเผยข้อมูลเพื่อลดผลลัพธ์ที่เสี่ยง เช่น เลนกันชนที่สนามโบว์ลิ่ง: มีเสียงดังเล็กน้อยแต่ก็มีประโยชน์ [5]

รูปแบบคำเตือนที่ใช้งานได้จริง 🧯

• แซนด์วิชงาน
  เริ่มต้นด้วยงาน เพิ่มบริบทและตัวอย่างตรงกลาง และสิ้นสุดด้วยการระบุรูปแบบเอาต์พุตและแถบคุณภาพอีกครั้ง

• นักวิจารณ์ก่อนแล้วจึงเป็นผู้สร้าง
  ขอให้วิเคราะห์หรือวิจารณ์ก่อน จากนั้นจึงขอให้ส่งมอบผลงานขั้นสุดท้ายโดยนำการวิจารณ์นั้นมาใช้

• ทำรายการ
  ตรวจสอบและขอให้โมเดลยืนยันแต่ละช่องก่อนทำการสรุป

• Schema-First
  ให้ schema JSON แล้วขอให้โมเดลกรอก เหมาะสำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง

• วงจรการสนทนา
  เชิญโมเดลถามคำถามเพื่อชี้แจง 3 ข้อ แล้วดำเนินการต่อ ผู้จำหน่ายบางรายแนะนำความชัดเจนและความจำเพาะเจาะจงแบบมีโครงสร้างเช่นนี้อย่างชัดเจน [2]

ปรับเปลี่ยนเล็กน้อย แกว่งใหญ่ๆ เดี๋ยวก็เห็นเอง

AI Prompting เทียบกับการปรับแต่งอย่างละเอียดเทียบกับการสลับโมเดลเพียงอย่างเดียว 🔁

บางครั้งคุณสามารถแก้ไขคุณภาพได้ด้วยพรอมต์ที่ดีกว่า บางครั้งวิธีที่เร็วที่สุดคือการเลือกโมเดลอื่นหรือเพิ่มการปรับแต่งเล็กน้อยสำหรับโดเมนของคุณ คู่มือผู้ขายที่ดีจะอธิบายว่าเมื่อใดควรแจ้งวิศวกร และเมื่อใดควรเปลี่ยนโมเดลหรือแนวทาง สรุปสั้นๆ คือ ใช้พรอมต์สำหรับการกำหนดกรอบงานและความสอดคล้อง และพิจารณาการปรับแต่งสำหรับรูปแบบโดเมนหรือเอาต์พุตที่เสถียรตามขนาด [4]

ตัวอย่างคำเตือนตามโดเมน 🎯

• การตลาด
  คุณเป็นนักเขียนคำโฆษณาระดับสูงสำหรับแบรนด์ เขียนหัวเรื่องอีเมล 5 หัวเรื่องถึงฟรีแลนซ์ที่งานยุ่งและให้ความสำคัญกับการประหยัดเวลา ใช้หัวเรื่องกระชับ ไม่เกิน 45 ตัวอักษร และหลีกเลี่ยงการใช้เครื่องหมายอัศเจรีย์ ผลลัพธ์เป็นตาราง 2 คอลัมน์: หัวเรื่อง, เหตุผล และใส่ตัวเลือกที่น่าสนใจ 1 ตัวที่แหวกแนว

• ผลิตภัณฑ์
  คุณคือผู้จัดการผลิตภัณฑ์ แปลงบันทึกย่อดิบเหล่านี้ให้เป็นคำชี้แจงปัญหาที่ชัดเจน เรื่องราวของผู้ใช้ในรูปแบบ Given-When-Then และแผนการเปิดตัว 5 ขั้นตอน ระบุสมมติฐานที่ไม่ชัดเจน

• สนับสนุน
  เปลี่ยนข้อความลูกค้าที่หงุดหงิดนี้ให้เป็นคำตอบที่ผ่อนคลาย อธิบายวิธีแก้ไขและกำหนดความคาดหวัง รักษาความเห็นอกเห็นใจ หลีกเลี่ยงการกล่าวโทษ และใส่ลิงก์ที่เป็นประโยชน์สักลิงก์หนึ่งลิงก์

• 
  ขั้นแรก ให้ระบุสมมติฐานทางสถิติในการวิเคราะห์ จากนั้นจึงวิพากษ์วิจารณ์สมมติฐานเหล่านั้น สุดท้าย ให้เสนอวิธีการที่ปลอดภัยกว่า พร้อมแผนผังแบบมีหมายเลขกำกับและตัวอย่างซูโดโค้ดสั้น ๆ

• กฎหมาย
  เป็นเพียงประเด็นสำคัญเท่านั้น ไม่มีคำแนะนำทางกฎหมาย โปรดระบุข้อกำหนดเกี่ยวกับการชดใช้ค่าเสียหาย การยุติสัญญา หรือข้อกำหนดทรัพย์สินทางปัญญาเป็นภาษาอังกฤษแบบเข้าใจง่าย

นี่คือเทมเพลตที่คุณปรับแต่งได้ ไม่ใช่กฎตายตัว ฉันเดาว่ามันก็ชัดเจนอยู่แล้ว แต่ยังไงก็เถอะ

ตารางเปรียบเทียบ - ตัวเลือก AI Prompting และจุดเด่น 📊

ใช่ค่ะ โต๊ะมันไม่ค่อยเรียบเท่าไหร่ ชีวิตจริงก็เป็นแบบนี้เหมือนกัน

ข้อผิดพลาดทั่วไปใน AI Prompting และวิธีแก้ไข 🧹

1. ถามว่า
   ถ้าคำกระตุ้นของคุณฟังดูเหมือนยักไหล่ ผลลัพธ์ก็จะเป็นแบบนั้นเช่นกัน เพิ่มกลุ่มเป้าหมาย เป้าหมาย ความยาว และรูปแบบ

2. ไม่มีตัวอย่าง
   เมื่อคุณต้องการสไตล์ที่เฉพาะเจาะจงมาก ให้ยกตัวอย่าง แม้จะเป็นตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ก็ตาม [3]

3. การโอเวอร์โหลดพรอมต์
   พรอมต์ยาวๆ ที่ไม่มีโครงสร้างจะทำให้โมเดลสับสน ควรใช้ส่วนต่างๆ และสัญลักษณ์แสดงหัวข้อย่อย

4. การข้ามการประเมิน
   ควรตรวจสอบข้อกล่าวอ้างเชิงข้อเท็จจริง อคติ และการละเว้นอยู่เสมอ เชิญให้มีการอ้างอิงเมื่อเหมาะสม [2]

5. การละเลยความปลอดภัย
   ระมัดระวังคำแนะนำที่อาจดึงเนื้อหาที่ไม่น่าเชื่อถือเข้ามา การโจมตีแบบ Prompt-injection และการโจมตีที่เกี่ยวข้องถือเป็นความเสี่ยงที่แท้จริงเมื่อเรียกดูหรือดึงข้อมูลจากหน้าเว็บภายนอก ออกแบบและทดสอบการป้องกัน [5]

ประเมินคุณภาพทันทีโดยไม่ต้องคาดเดา 📏

• กำหนดความสำเร็จล่วงหน้า
  ความถูกต้อง ความสมบูรณ์ โทน ความสอดคล้องของรูปแบบ และเวลาที่ใช้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ใช้งานได้

• ใช้รายการตรวจสอบหรือเกณฑ์การให้คะแนน
  ขอให้นางแบบให้คะแนนตัวเองตามเกณฑ์ก่อนส่งคืนแบบสุดท้าย

• ลบและเปรียบเทียบ
  การเปลี่ยนแปลงทีละองค์ประกอบแจ้งเตือนและวัดความแตกต่าง

• ลองใช้แบบจำลองหรืออุณหภูมิอื่น
  บางครั้งการสลับแบบจำลองหรือปรับพารามิเตอร์เป็นวิธีที่เร็วที่สุด [4]

• ติดตามรูปแบบข้อผิด
  พลาด ภาพหลอน ขอบเขตที่คืบคลาน กลุ่มเป้าหมายที่ไม่ถูกต้อง เขียนคำเตือนที่บล็อกสิ่งเหล่านี้อย่างชัดเจน

ความปลอดภัย จริยธรรม และความโปร่งใสใน AI Prompting 🛡️

การกระตุ้นเตือนที่ดีควรมีข้อจำกัดที่ช่วยลดความเสี่ยง สำหรับหัวข้อที่ละเอียดอ่อน ให้ขอการอ้างอิงแหล่งที่มาที่เชื่อถือได้ สำหรับหัวข้อใดๆ ที่เกี่ยวข้องกับนโยบายหรือการปฏิบัติตามข้อกำหนด ให้กำหนดให้แบบจำลองอ้างอิงหรือเลื่อนการพิจารณาออกไป แนวทางที่กำหนดไว้จะส่งเสริมคำแนะนำที่ชัดเจนและเฉพาะเจาะจง ผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง และการปรับปรุงแก้ไขแบบวนซ้ำให้เป็นค่าเริ่มต้นที่ปลอดภัยยิ่งขึ้น [1]

นอกจากนี้ เมื่อรวมการเรียกดูหรือเนื้อหาภายนอกเข้าด้วยกัน ให้ถือว่าเว็บเพจที่ไม่รู้จักเป็นหน้าเว็บที่ไม่น่าเชื่อถือ เนื้อหาที่ซ่อนอยู่หรือเนื้อหาที่เป็นปฏิปักษ์สามารถกระตุ้นให้แบบจำลองแสดงข้อความเท็จได้ สร้างคำแนะนำและการทดสอบที่ต้านทานกลอุบายเหล่านั้น และให้มนุษย์อยู่ในวงจรสำหรับคำตอบที่มีความเสี่ยงสูง [5]

รายการตรวจสอบการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วสำหรับการกระตุ้น AI ที่แข็งแกร่ง ✅🧠

• ระบุงานในหนึ่งประโยค

• เพิ่มผู้ฟัง น้ำเสียง และข้อจำกัด

• รวมตัวอย่างสั้น ๆ 1–3 ตัวอย่าง

• ระบุรูปแบบหรือรูปแบบเอาต์พุต

• ถามขั้นตอนก่อนแล้วค่อยตอบคำตอบสุดท้าย

• ต้องการการวิจารณ์ตนเองสั้นๆ และการแก้ไข

• ปล่อยให้ถามคำถามเพื่อความชัดเจนหากจำเป็น

• ทำซ้ำตามช่องว่างที่คุณเห็น… จากนั้นบันทึกคำเตือนที่ชนะ

เรียนรู้เพิ่มเติมได้ที่ไหนโดยไม่ต้องจมอยู่กับศัพท์แสง 🌊

แหล่งข้อมูลจากผู้จำหน่ายที่เชื่อถือได้ช่วยตัดเสียงรบกวน OpenAI และ Microsoft จัดทำคู่มือการกระตุ้นเตือนที่ใช้งานได้จริง พร้อมตัวอย่างและเคล็ดลับสำหรับสถานการณ์ต่างๆ Anthropic อธิบายว่าเมื่อใดการกระตุ้นเตือนจึงเป็นทางเลือกที่ถูกต้อง และเมื่อใดควรลองวิธีอื่น อ่านแบบผ่านๆ เมื่อคุณต้องการความเห็นที่สองที่ไม่ใช่แค่ความรู้สึก [1][2][3][4]

นานเกินไปที่ไม่ได้อ่านและความคิดสุดท้าย 🧡

AI Prompting คือวิธีเปลี่ยนเครื่องจักรที่ชาญฉลาดแต่ตรงไปตรงมาให้กลายเป็นผู้ทำงานร่วมกันที่เป็นประโยชน์ บอกงาน แสดงรูปแบบ ล็อกรูปแบบ และตั้งมาตรฐานคุณภาพ ทำซ้ำอีกนิดหน่อย แค่นั้นเอง ที่เหลือคือการฝึกฝนและรสนิยม บวกกับความดื้อรั้นเล็กน้อย บางครั้งคุณอาจคิดมากเกินไป บางครั้งคุณอาจระบุรายละเอียดน้อยเกินไป และบางครั้งคุณอาจคิดค้นอุปมาอุปไมยแปลกๆ เกี่ยวกับเลนโบว์ลิ่งที่เกือบจะได้ผล ลองพยายามต่อไป ความแตกต่างระหว่างผลลัพธ์ระดับปานกลางกับยอดเยี่ยมมักจะเป็นแค่การ Prompt ที่ดีกว่าเพียงหนึ่งเดียว

เอกสารอ้างอิง

1. OpenAI - คำแนะนำด้านวิศวกรรมแบบเร่งด่วน: อ่านเพิ่มเติม

2. ศูนย์ช่วยเหลือ OpenAI - แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านวิศวกรรมสำหรับ ChatGPT: อ่านเพิ่มเติม

3. Microsoft Learn - เทคนิคทางวิศวกรรมที่รวดเร็ว (Azure OpenAI): อ่านเพิ่มเติม

4. Anthropic Docs - ภาพรวมทางวิศวกรรมแบบเร่งด่วน: อ่านเพิ่มเติม

5. OWASP GenAI - LLM01: การฉีดพร้อมท์: อ่านเพิ่มเติม

ค้นหา AI รุ่นล่าสุดได้ที่ร้านค้าผู้ช่วย AI อย่างเป็นทางการ

เกี่ยวกับเรา