Prompt Engineering ကိုထိရောက်စွာကျွမ်းကျင်အောင်ဘယ်လိုလုပ်မလဲ: လက်တွေ့ကျွမ်းကျင်မှုနှင့်ကိရိယာလမ်းညွှန်

Prompt Engineering (Prompt အင်ဂျင်နီယာ) သည် လူသားတို့၏ရည်ရွယ်ချက်နှင့် ဉာဏ်ရည်တုမော်ဒယ်လ်၏ အထွက်ကြားရှိ အဓိကတံတားအဖြစ်၊ မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း အာရုံစိုက်ခံရသည်။ သို့သော်၊ ၎င်းသည် * အဓိကအချက်များ: မော်ဒယ်ကို ဖြည်းဖြည်းချင်း ဆင်ခြင်သုံးသပ်ရန် လမ်းညွှန်ပေးပြီး ရှုပ်ထွေးသော ပြဿနာများကို ရိုးရှင်းသော အဆင့်များစွာ ခွဲထုတ်ကာ နောက်ဆုံးတွင် အဖြေကို ရယူပါ။

• ဥပမာ: "ရှောင်မင်တွင် ပန်းသီး ၅ လုံးရှိသည်။ သူက ၂ လုံးစားပြီး ၃ လုံးထပ်ဝယ်သည်။ ယခု သူ၌ ပန်းသီးဘယ်နှစ်လုံးရှိသနည်း။ ဖြည်းဖြည်းချင်း ဆင်ခြင်သုံးသပ်ပြီး နောက်ဆုံးအဖြေကို ပေးပါ။"
• မော်ဒယ်မှ ထုတ်ပေးခြင်း: "ပထမဦးစွာ ရှောင်မင်တွင် ပန်းသီး ၅ လုံးရှိသည်။ ၂ လုံးစားလိုက်သောကြောင့် ၅ - ၂ = ၃ လုံး ကျန်သည်။ ထို့နောက် သူက ပန်းသီး ၃ လုံးဝယ်လိုက်သောကြောင့် ယခု သူ၌ ၃ + ၃ = ၆ လုံးရှိသည်။ ထို့ကြောင့် ရှောင်မင်တွင် ယခု ပန်းသီး ၆ လုံးရှိသည်။"

5. အခြေအနေအလိုက် အကြံပြုချက် (Contextualization):

   • အဓိကအချက်များ: အသုံးပြုသူ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကို မော်ဒယ်က ပိုမိုနားလည်နိုင်ရန် လုံလောက်သော နောက်ခံအချက်အလက်များကို ပေးပါ။
   • ဥပမာ: "ဤသတင်းဆောင်းပါး၏ အဓိကအကြောင်းအရာကို အကျဉ်းချုပ်ပါ။ [သတင်းဆောင်းပါးပါဝင်မှု]။ အဓိကအချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရန်အတွက် တိုတောင်းသော စကားလုံးများကို အသုံးပြုပါ။"

6. သော့ချက်စာလုံးများ အသုံးပြုခြင်း (Keywords):

   • အဓိကအချက်များ: Prompt တွင် အဓိက သော့ချက်စာလုံးများ ထည့်သွင်းခြင်းသည် မော်ဒယ်က ပန်းတိုင်လုပ်ငန်းကို ပိုမိုအာရုံစိုက်နိုင်ရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။
   • ဥပမာ: "ဉာဏ်ရည်တု အကြောင်း လူငယ်များ အတွက် လူကြိုက်များသော သိပ္ပံဆောင်းပါး တစ်ခုကို ထုတ်လုပ်ပါ။ စက်သင်ယူခြင်း နှင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူခြင်း သဘောတရားများကို အဓိကထားပါ။"

7. ကန့်သတ်ချက်များ ထည့်သွင်းခြင်း (Constraints):

   • အဓိကအချက်များ: သတ်မှတ်ထားသော လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီစေရန် မော်ဒယ်မှ ထုတ်ပေးသော ပုံစံ၊ အရှည်၊ စတိုင်လ် စသည်တို့ကို ကန့်သတ်ပါ။
   • ဥပမာ: "ဆောင်းဦးရာသီ၏ မြင်ကွင်းကို သုံးကြောင်းကဗျာပုံစံဖြင့် ဖော်ပြပါ။"

8. ပြောင်းပြန် အကြံပြုချက် (Negative Prompting):

   • အဓိကအချက်များ: မော်ဒယ်တွင် မပေါ်စေလိုသော အကြောင်းအရာ သို့မဟုတ် အပြုအမူကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း ပြောပြပါ။
   • ဥပမာ: "အာကာသစူးစမ်းလေ့လာခြင်းအကြောင်း ဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်ရေးပါ၊ သို့သော် ဂြိုလ်သားများနှင့်ပတ်သက်သည့် မည်သည့်အကြောင်းအရာကိုမျှ မထည့်ပါနှင့်။"

အသုံးဝင်သော ကိရိယာများ အကြံပြုချက်

သင့်အား Prompt Engineering ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ရန် ကူညီပေးနိုင်သော ကိရိယာအချို့မှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်-

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: ၎င်းတို့သည် လက်ရှိတွင် ရေပန်းအစားဆုံး LLM များဖြစ်ပြီး Prompt ကို စမ်းသပ်ရန်နှင့် ပြန်လုပ်ရန်အတွက် တိုက်ရိုက်အသုံးပြုနိုင်သည်။
• PromptBench (Microsoft): မတူညီသော Prompt Engineering နည်းလမ်းများ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန် ကူညီပေးနိုင်သော ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ် Prompt အကဲဖြတ်မူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် CoT, EP, Zero/Few Shot စသည့် နည်းလမ်းများကို အကဲဖြတ်နိုင်ပြီး ဆန့်ကျင်ဘက်အကြံပြုချက်များနှင့် တက်ကြွသော အကဲဖြတ်ခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးကာ ဒေတာအစုများနှင့် မော်ဒယ်အမျိုးမျိုးကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
• Zapier, Make, Notion: ဤကိရိယာများကို အလိုအလျောက် Prompt အင်ဂျင်နီယာ လုပ်ငန်းအသွားအလာများအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်၊ ဥပမာ- အလိုအလျောက် Prompt ထုတ်လုပ်ခြင်း၊ Prompt စမ်းသပ်ခြင်း၊ ရလဒ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း စသည်တို့ဖြစ်သည်။
• NirDiamantAI GitHub repo: ရိုးရှင်းသော အဆင့်မြင့်အထိ အမျိုးမျိုးသော ခေါင်းစဉ်များပါဝင်သော အခမဲ့ Prompt Engineering သင်ခန်းစာ အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

Prompt Engineering ၏ အနာဂတ်

"AI Agents များသည် လူသားများကို ကျော်လွန်သွားသည်"၊ "Prompt Engineering သည် ခေတ်ကုန်သွားပြီ" ဟူသော အမြင်များ ပေါ်ထွက်လာသော်လည်း Prompt Engineering သည် ဆက်လက်တိုးတက်နေဆဲဖြစ်သည်။ အနာဂတ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု ဦးတည်ချက်များတွင် အောက်ပါတို့ ပါဝင်နိုင်သည်-

• အလိုအလျောက် Prompt ထုတ်လုပ်ခြင်း: လူသားတို့၏ ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုကို လျှော့ချရန်အတွက် ပိုမိုထိရောက်သော Prompt များကို အလိုအလျောက် ထုတ်လုပ်ရန် AI နည်းပညာကို အသုံးပြုခြင်း။
• Prompt အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်သည့် ကိရိယာများ: developer များအား အကောင်းဆုံး Prompt ကို လျင်မြန်စွာ ရှာဖွေနိုင်ရန် ကူညီပေးနိုင်သော ပိုမိုအားကောင်းသည့် Prompt အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်သည့် ကိရိယာများကို တီထွင်ခြင်း။
• AI Agents များနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်း: ပိုမိုထက်မြက်သော အပလီကေးရှင်းများကို တည်ဆောက်ရန် Prompt Engineering ကို AI Agents များနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်း။
• Context Engineering ပေါ်ထွန်းလာခြင်း: မော်ဒယ်၏ နောက်ခံနားလည်နိုင်စွမ်းကို အာရုံစိုက်ပြီး မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် Context Engineering ကို အသုံးပြုခြင်း။

အကျဉ်းချုပ်Prompt Engineering သည် စဉ်ဆက်မပြတ် သင်ယူလေ့ကျင့်ရမည့် ကျွမ်းကျင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါးတွင် မိတ်ဆက်ပေးထားသော နည်းစနစ်များနှင့် ကိရိယာများကို ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်စွာ အသုံးပြုခြင်း၊ စူးစမ်းလေ့လာခြင်းနှင့် လက်တွေ့လုပ်ဆောင်ခြင်းများဖြင့် သင်သည် LLM ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ အသုံးချနိုင်ပြီး ပိုမိုအသိဉာဏ်ရှိသော application များကို တည်ဆောက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ AI ၏ စွမ်းဆောင်ရည်သည် အဆက်မပြတ် တိုးတက်နေသော်လည်း Prompt Engineering ၏ အခြေခံမူများကို နားလည်ထားရန် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းသည် AI နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ဆက်သွယ်နိုင်စေပြီး ပိုမိုကျေနပ်ဖွယ်ကောင်းသော ရလဒ်များကို ရရှိစေပါသည်။ Prompt ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ခြင်းသည် Prompt ၏ အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် ပိုမိုထိရောက်သော application များကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။