AI
Prompt Engineering คืออะไร เขียนยังไงให้ดี
Prompt Engineering: สั่ง AI ยังไงให้ได้ดั่งใจ
น้องๆ เคยไหม อยากให้ AI ทำอะไรให้สักอย่าง แต่ผลลัพธ์ที่ได้มัน...ไม่ตรงปกเลย! นั่นแหละ ปัญหาคลาสสิกของยุค AI ที่เราต้องเจอกันทุกคน Prompt Engineering เลยเข้ามามีบทบาทสำคัญ เพราะมันคือศาสตร์และศิลป์ของการเขียนคำสั่ง (prompt) ที่จะทำให้ AI เข้าใจสิ่งที่เราต้องการได้มากที่สุด
สมัยผมทำร้านเน็ตเมื่อ 20 กว่าปีก่อนนะ แค่ทำให้คอมพิวเตอร์เปิดติด เข้าเน็ตได้ ก็ว่ายากแล้ว ยุคนี้ยากกว่าอีก ต้องคุยกับ AI ให้รู้เรื่อง! คิดดูดิ
ทำไม Prompt Engineering ถึงสำคัญ?
ง่ายๆ เลยนะ ถ้าเราป้อนข้อมูลขยะ (Garbage In) เราก็จะได้ผลลัพธ์ขยะ (Garbage Out) เช่นกัน AI ก็เหมือนกัน ถ้าเราป้อน Prompt ที่ไม่เคลียร์ ไม่ชัดเจน AI ก็จะ generate ผลลัพธ์ที่ไม่ตรงความต้องการของเรา หรืออาจจะแย่กว่านั้น คือให้ข้อมูลที่ผิดๆ มาเลยก็ได้
ลองนึกภาพนะ เราสั่งให้ AI เขียนบทความ SEO แต่ Prompt ที่เราให้ไปมันคลุมเครือ AI อาจจะเขียนบทความที่เน้นแค่ปริมาณคำ (word count) ไม่ได้เน้นคุณภาพ หรือ keywords ที่เราต้องการเลยก็ได้ เสียเวลาเปล่าๆ แถมยังไม่ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการอีก
Prompt Engineering คืออะไรกันแน่?
Prompt Engineering ไม่ใช่แค่การพิมพ์คำสั่งสั้นๆ แล้วกด Enter นะ มันคือกระบวนการคิด วิเคราะห์ และออกแบบ Prompt ที่ดี เพื่อให้ AI เข้าใจเป้าหมายของเราอย่างแท้จริง มันรวมถึงการเลือกใช้คำที่ถูกต้อง การกำหนดบริบท (context) ที่ชัดเจน และการให้ตัวอย่าง (example) ที่ดี เพื่อให้ AI สามารถ generate ผลลัพธ์ที่ตรงตามที่เราต้องการได้มากที่สุด
ผมว่ามันเหมือนกับการสอนเด็กนะ ถ้าเราสอนไม่ดี เด็กก็ไม่เข้าใจ Prompt Engineering ก็เหมือนกัน ต้องค่อยๆ ฝึกฝน เรียนรู้ และปรับปรุงไปเรื่อยๆ
วิธีเขียน Prompt ให้เทพ: Step-by-Step
มาดูขั้นตอนการเขียน Prompt แบบละเอียดกันดีกว่า ผมสรุปจากประสบการณ์ที่ลองผิดลองถูกมาเยอะ (เจ็บมาเยอะ!) ให้เข้าใจง่ายๆ ดังนี้
Step 1: กำหนดเป้าหมายให้ชัดเจน
ก่อนจะเริ่มเขียน Prompt เราต้องรู้ก่อนว่าเราต้องการอะไรจาก AI กันแน่? เราต้องการให้ AI ทำอะไร? ผลลัพธ์ที่ต้องการเป็นแบบไหน? ยิ่งเรากำหนดเป้าหมายได้ชัดเจนเท่าไหร่ การเขียน Prompt ก็จะง่ายขึ้นเท่านั้น
เช่น "ต้องการให้ AI เขียนบทความ SEO เกี่ยวกับ Prompt Engineering ความยาว 500 คำ เน้น keywords 'Prompt Engineering', 'AI', 'เขียน Prompt'"
Step 2: ระบุบริบท (Context)
การให้บริบทที่ชัดเจน จะช่วยให้ AI เข้าใจสถานการณ์ และสามารถ generate ผลลัพธ์ที่เหมาะสมได้มากขึ้น ลองคิดดูว่า AI ไม่ได้รู้ทุกอย่างเกี่ยวกับสิ่งที่เรากำลังทำ ดังนั้นเราต้องให้ข้อมูลเพิ่มเติม เพื่อให้ AI สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เช่น "คุณเป็นนักเขียน SEO มืออาชีพ ที่มีความเชี่ยวชาญด้าน AI และ Prompt Engineering คุณได้รับมอบหมายให้เขียนบทความ SEO เพื่อให้ความรู้แก่ผู้เริ่มต้น" เพิ่มเติมจากเป้าหมายด้านบน
Step 3: กำหนดรูปแบบ (Format)
การกำหนดรูปแบบของผลลัพธ์ที่ต้องการ จะช่วยให้ AI สามารถ generate ผลลัพธ์ที่ตรงตามความต้องการของเราได้มากขึ้น เราสามารถกำหนดรูปแบบได้หลากหลาย เช่น ความยาวของข้อความ รูปแบบการเขียน หรือแม้กระทั่งภาษาที่ใช้
เช่น "เขียนบทความโดยใช้ภาษาไทยที่เข้าใจง่าย แบ่งเป็น 3 ย่อหน้า เน้นการใช้คำที่กระชับ และตรงประเด็น" เพิ่มเติมจากเป้าหมายด้านบน
Step 4: ให้ตัวอย่าง (Example)
การให้ตัวอย่างที่ดี จะช่วยให้ AI เข้าใจสิ่งที่เราต้องการได้ง่ายขึ้น AI จะเรียนรู้จากตัวอย่าง และ generate ผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกับตัวอย่างที่เราให้ไป
ตัวอย่างบทความ:
หัวข้อ: Prompt Engineering คืออะไร? ทำไมถึงสำคัญ?
ย่อหน้า 1: Prompt Engineering คือศาสตร์และศิลป์ของการเขียนคำสั่ง...
ย่อหน้า 2: ทำไม Prompt Engineering ถึงสำคัญ?...
ย่อหน้า 3: สรุป...
เพิ่มตัวอย่างนี้เข้าไปใน Prompt ของเราเลย
Step 5: ทดสอบและปรับปรุง
หลังจากที่เราเขียน Prompt เสร็จแล้ว สิ่งสำคัญคือการทดสอบ และปรับปรุง Prompt อย่างสม่ำเสมอ ลองป้อน Prompt ให้กับ AI แล้วดูว่าผลลัพธ์ที่ได้เป็นอย่างไร ถ้าผลลัพธ์ยังไม่ตรงตามความต้องการ เราก็ต้องปรับปรุง Prompt ใหม่ จนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจ
จำไว้ว่า Prompt Engineering เป็นกระบวนการที่ต้องใช้เวลา และความอดทน อย่าท้อแท้ถ้าผลลัพธ์ที่ได้ในครั้งแรกไม่ดีเท่าที่ควร ค่อยๆ ปรับปรุงไปเรื่อยๆ แล้วน้องๆ จะเก่งขึ้นเอง
Prompt Engineering: เทคนิคขั้นเทพ
นอกจากขั้นตอนที่กล่าวมาข้างต้นแล้ว ยังมีเทคนิคอื่นๆ อีกมากมาย ที่จะช่วยให้เราเขียน Prompt ได้เทพขึ้น ลองเอาไปปรับใช้กันดูนะ
- Zero-shot Prompting: สั่งงาน AI โดยไม่ต้องมีตัวอย่าง
- Few-shot Prompting: สั่งงาน AI โดยให้ตัวอย่างเล็กน้อย
- Chain-of-Thought Prompting: สั่งงาน AI ให้แสดงขั้นตอนการคิด
แต่ละเทคนิคก็มีข้อดีข้อเสียแตกต่างกันไป ลองเลือกใช้ให้เหมาะสมกับงานที่ทำนะ
ตารางเปรียบเทียบ: Prompt แบบต่างๆ
| ประเภท Prompt | ข้อดี | ข้อเสีย | เหมาะกับงาน |
|---|---|---|---|
| Zero-shot | ง่าย รวดเร็ว | ผลลัพธ์อาจไม่แม่นยำ | งานทั่วไปที่ไม่ซับซ้อน |
| Few-shot | ผลลัพธ์แม่นยำขึ้น | ต้องใช้เวลาในการเตรียมตัวอย่าง | งานที่ต้องการความแม่นยำระดับหนึ่ง |
| Chain-of-Thought | เข้าใจกระบวนการคิดของ AI | ซับซ้อน ใช้เวลานาน | งานที่ต้องการความเข้าใจในเชิงลึก |
หวังว่าตารางนี้จะเป็นประโยชน์นะครับ
ลองเข้าไปอ่านบทความอื่นๆ เกี่ยวกับ AI และเทคโนโลยีได้ที่ SiamCafe Blog นะครับ มีอะไรน่าสนใจอีกเยอะเลย
แล้วอย่าลืมแวะมาอ่านบทความใหม่ๆ ที่ SiamCafe Blog กันอีกนะครับ
Best Practices / เคล็ดลับจากประสบการณ์
สมัยผมทำร้านเน็ตฯ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจลูกค้า ลูกค้าแต่ละคนมีความต้องการไม่เหมือนกัน Prompt ก็เหมือนกัน ต้องปรับให้เข้ากับ "คน" ที่เรากำลังคุยด้วย (ในที่นี้คือ AI)1. เข้าใจ "คน" ที่คุยด้วย (AI Model)
AI แต่ละตัวเก่งไม่เหมือนกัน บางตัวถนัดเขียนโค้ด บางตัวเก่งเรื่องสรุปความ บางตัวชอบข้อมูลเยอะๆ บางตัวชอบสั้นๆ เข้าใจธรรมชาติของ AI จะทำให้เราเขียน Prompt ได้ดีขึ้นเยอะ เคยเจอเคสลูกค้ามาปริ้นท์งานจาก AI ไฟล์เสียเพราะ Prompt ไม่เคลียร์ สั่งงานผิดประเภท AI เลย generate ไฟล์ที่ไม่ถูกต้องแต่แรก2. ชัดเจน กระชับ ตรงประเด็น
Prompt ที่ดีต้องชัดเจน บอก AI ว่าเราต้องการอะไร Exactly! อย่าคลุมเครือ อย่าใช้ศัพท์ยาก ถ้าไม่จำเป็น ยิ่งสั้น ยิ่งดี AI จะได้ไม่สับสน
# Prompt แย่: ช่วยเขียนโค้ด Python ที่ซับซ้อน เกี่ยวกับการคำนวณทางคณิตศาสตร์
# Prompt ดี: เขียนโค้ด Python เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยของตัวเลขในลิสต์ [1, 2, 3, 4, 5]
