Prompt Engineering: ศิลปะการสั่ง AI ให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

Prompt Engineering คืออะไร?

Prompt Engineering คือศิลปะและวิทยาศาสตร์ของการเขียนคำสั่ง (prompts) ที่ดีเพื่อให้ AI ทำงานได้ตรงตามที่ต้องการ

🎯 ทำไม Prompt สำคัญ?

Prompt แย่:

User: เขียนเรื่อง AI

AI: AI หรือ Artificial Intelligence คือ...

Prompt ดี:

User: เขียนบทความ 500 คำเกี่ยวกับ "AI ในชีวิตประจำวัน"
สำหรับคนทั่วไป ใช้ตัวอย่างที่เข้าใจง่าย โทนสบายๆ

AI: AI กำลังเข้ามาอยู่ในชีวิตประจำวันของเราโดยที่เราอาจไม่รู้ตัว...

📝 หลักการเขียน Prompt

1. Be Specific (ชัดเจน)

• ❌ แย่: "เขียนโค้ด"
• ✅ ดี: "เขียน Python function ที่รับ list of numbers และ return ค่าเฉลี่ย"

2. Provide Context (ให้บริบท)

• ❌ แย่: "แปลภาษาไทย"
• ✅ ดี: "แปลประโยคนี้เป็นภาษาอังกฤษแบบ formal สำหรับใช้ในอีเมลธุรกิจ"

3. Give Examples (ยกตัวอย่าง)

ช่วยจัดหมวดหมู่อีเมล

ตัวอย่าง:
"ประชุมวันพรุ่งนี้" → งาน
"ลด 50%" → โปรโมชั่น
"ยืนยันการสั่งซื้อ" → สำคัญ

จัดหมวดหมู่:
"ใบเสนอราคาโครงการ A" → ?

4. Specify Format (ระบุรูปแบบ)

วิเคราะห์ผลิตภัณฑ์นี้และตอบในรูปแบบ:

จุดแข็ง:
-
-

จุดอ่อน:
-
-

คำแนะนำ:
- 

🛠️ เทคนิค Prompt Engineering

1. Zero-Shot Prompting

ถามตรงๆ ไม่ให้ตัวอย่าง:

แปลประโยคนี้เป็นภาษาอังกฤษ: "สวัสดีครับ"

2. Few-Shot Prompting

ให้ตัวอย่างก่อน:

แปลเป็นภาษาอังกฤษ:

"สวัสดี" → "Hello"
"ขอบคุณ" → "Thank you"
"ลาก่อน" → "Goodbye"

"ยินดีที่ได้รู้จัก" → ?

3. Chain-of-Thought

ให้ AI คิดทีละขั้นตอน:

แก้โจทย์นี้ทีละขั้นตอน:

ถ้าแอปเปิลราคา 5 บาท ซื้อ 3 ลูก ได้ส่วนลด 10% จ่ายเท่าไหร่?

ให้คิดเป็นขั้นตอน:
1. ...
2. ...
3. ...

4. Role Playing

ให้ AI แสดงบทบาท:

คุณเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน UX ที่มีประสบการณ์ 10 ปี
ช่วยวิเคราะห์ website นี้...

5. Constraints

กำหนดข้อจำกัด:

เขียนบทความ:
- ความยาว: 300 คำ
- เป้าหมาย: มือใหม่
- โทน: สบายๆ เป็นกันเอง
- ห้ามใช้: คำศัพท์เทคนิค

💡 Best Practices

1. ใช้ Delimiters

แยกส่วนต่างๆ ให้ชัดเจน:

สรุปข้อความนี้:
"""
[ข้อความยาวๆ]
"""

ให้สรุปใน 3 ประโยค

2. ระบุ Output Format

ตอบในรูปแบบ JSON:
{
  "summary": "...",
  "sentiment": "positive/negative/neutral",
  "keywords": []
}

3. Iterate

• เริ่มจาก simple prompt
• ดูผลลัพธ์
• ปรับปรุงเพิ่มรายละเอียด
• ทดสอบซ้ำ

4. Temperature & Parameters

Temperature 0 = ผลลัพธ์คงที่ แม่นยำ
Temperature 1 = สร้างสรรค์ หลากหลาย

เหมาะสำหรับ:
- การแปล, สรุป → Temperature 0-0.3
- เขียนบทความ, brainstorm → Temperature 0.7-1

🎯 Use Case Specific Prompts

สำหรับเขียนโค้ด:

เขียน [language] function ที่:
- Input: [describe input]
- Output: [describe output]
- Requirements: [list requirements]
- เพิ่ม error handling และ comments

สำหรับสรุป:

สรุปข้อความนี้:
- ความยาว: [X] คำ
- โฟกัส: [key points]
- สไตล์: [bullet points/paragraph]

สำหรับแปลภาษา:

แปลเป็น [target language]:
- Tone: [formal/casual]
- Context: [where it will be used]
- Keep: [terms ที่ไม่ต้องแปล]

สำหรับวิเคราะห์:

วิเคราะห์ [topic]:
- Strengths
- Weaknesses
- Opportunities
- Threats

ให้เหตุผลและตัวอย่างประกอบ

⚠️ Common Mistakes

1. Prompt ยาวเกินไป

• ❌ ใส่ข้อมูลทุกอย่างในครั้งเดียว
• ✅ แบ่งเป็นหลาย prompts

2. คำสั่งคลุมเครือ

• ❌ "ทำให้ดีขึ้น"
• ✅ "ทำให้กระชับขึ้น ลดเหลือ 50%"

3. ไม่ให้ตัวอย่าง

• ❌ อธิบายแค่คำพูด
• ✅ ให้ตัวอย่างที่ต้องการ

4. Forget to Specify Constraints

• ❌ ไม่บอกความยาว, รูปแบบ
• ✅ ระบุทุกอย่างชัดเจน

🚀 Advanced Techniques

1. Self-Consistency

ขอให้ AI ตอบหลายครั้ง แล้วเลือกคำตอบที่เหมือนกันมากสุด

2. Tree of Thoughts

ให้ AI สำรวจหลายทางเลือก:

แก้ปัญหานี้:
1. คิดวิธีแก้ 3 แบบ
2. ประเมินแต่ละวิธี
3. เลือกวิธีที่ดีที่สุด
4. Implement

3. Reflection

ให้ AI ตรวจสอบตัวเอง:

1. เขียนโค้ด
2. Review โค้ดที่เขียน
3. ปรับปรุงตาม review
4. Final code

📚 Prompt Templates

แก้ไขเอกสาร:

ปรับปรุงข้อความนี้:
[text]

ทำให้:
- ชัดเจนขึ้น
- กระชับขึ้น
- เป็นมืออาชีพ

อธิบายการเปลี่ยนแปลงสำคัญ

Brainstorming:

ช่วย brainstorm ไอเดีย [topic]:
- ให้ 10 ไอเดีย
- แต่ละไอเดีย 1-2 ประโยค
- เรียงจาก realistic → creative

เขียน Email:

เขียนอีเมลถึง [recipient]:
วัตถุประสงค์: [purpose]
Tone: [formal/casual]
ประเด็นสำคัญ:
-
-

ให้ subject line ด้วย

🧪 Testing & Iteration

1. A/B Testing

ทดสอบ prompts หลายแบบ:

• Version A: แบบสั้น
• Version B: แบบยาวมีรายละเอียด
• เปรียบเทียบผลลัพธ์

2. Edge Cases

ทดสอบกรณีพิเศษ:

• Input ว่างเปล่า
• Input ยาวมาก
• Input ที่ผิด format

3. Consistency

ทดสอบหลายครั้ง:

• ได้ผลเหมือนกันทุกครั้งไหม?
• ถ้าไม่เหมือน ลด temperature

สรุป

Prompt Engineering สำคัญเพราะ:

• ✅ ได้ผลลัพธ์ดีกว่า
• ✅ ประหยัดเวลา (ไม่ต้องลองซ้ำ)
• ✅ ประหยัดเงิน (ใช้ tokens น้อยลง)
• ✅ Reliable มากขึ้น

Tips สุดท้าย: เริ่มง่ายๆ แล้วค่อยๆ ปรับปรุง ทดสอบบ่อยๆ และเก็บ prompts ที่ใช้ได้ดีไว้!