วิธี掌握 Prompt Engineering อย่างมีประสิทธิภาพ: เทคนิคเชิงปฏิบัติและคู่มือเครื่องมือ\n\nPrompt Engineering (วิศวกรรมพรอมต์) ในฐานะที่เป็นสะพานเชื่อมโยงความตั้งใจของมนุษย์และผลลัพธ์ของแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ ได้รับความสนใจอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา อย่างไรก็ตาม การอภิปรายเกี่ยวกับว่ามัน * ประเด็นสำคัญ: นำทางให้โมเดลให้เหตุผลทีละขั้นตอน แบ่งปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนง่ายๆ หลายขั้นตอน และได้คำตอบในที่สุด

• ตัวอย่าง: "น้องเล็กมีแอปเปิล 5 ผล กินไป 2 ผล แล้วซื้อมาอีก 3 ผล ตอนนี้น้องเล็กมีแอปเปิลกี่ผล? โปรดให้เหตุผลทีละขั้นตอนและให้คำตอบสุดท้าย"
• ผลลัพธ์ของโมเดล: "ขั้นแรก น้องเล็กมีแอปเปิล 5 ผล กินไป 2 ผล เหลือ 5 - 2 = 3 ผล จากนั้น เขาซื้อแอปเปิลมา 3 ผล ตอนนี้เขามีแอปเปิล 3 + 3 = 6 ผล ดังนั้น ตอนนี้น้องเล็กมีแอปเปิล 6 ผล"

5. การให้บริบท (Contextualization):

   • ประเด็นสำคัญ: ให้ข้อมูลบริบทที่เพียงพอ เพื่อช่วยให้โมเดลเข้าใจเจตนาของผู้ใช้ได้ดีขึ้น
   • ตัวอย่าง: "โปรดสรุปเนื้อหาหลักของข่าวนี้: [เนื้อหาข่าว] โปรดใช้ภาษาที่กระชับ สรุปประเด็นสำคัญ"

6. การใช้คำหลัก (Keywords):

   • ประเด็นสำคัญ: การใส่คำหลักที่สำคัญใน Prompt สามารถช่วยให้โมเดลโฟกัสไปที่เป้าหมายของงานได้ดีขึ้น
   • ตัวอย่าง: "สร้าง บทความให้ความรู้ เกี่ยวกับ ปัญญาประดิษฐ์ สำหรับ เยาวชน โดยเน้นที่แนวคิดของ การเรียนรู้ของเครื่อง และ การเรียนรู้เชิงลึก"

7. การเพิ่มเงื่อนไข (Constraints):

   • ประเด็นสำคัญ: จำกัดรูปแบบ ความยาว สไตล์ ฯลฯ ของผลลัพธ์ของโมเดล เพื่อให้ตรงกับความต้องการเฉพาะ
   • ตัวอย่าง: "โปรดอธิบายทิวทัศน์ของฤดูใบไม้ร่วงในรูปแบบบทกวีสามบรรทัด"

8. การพรอมต์เชิงลบ (Negative Prompting):

   • ประเด็นสำคัญ: แจ้งให้โมเดลทราบอย่างชัดเจนถึงเนื้อหาหรือพฤติกรรมที่ไม่ต้องการให้ปรากฏ
   • ตัวอย่าง: "โปรดเขียนบทความเกี่ยวกับการสำรวจอวกาศ แต่ไม่ต้องกล่าวถึงเนื้อหาใดๆ เกี่ยวกับมนุษย์ต่างดาว"

เครื่องมือแนะนำที่เป็นประโยชน์

ต่อไปนี้คือเครื่องมือบางส่วนที่สามารถช่วยให้คุณทำ Prompt Engineering ได้ดีขึ้น:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: เหล่านี้คือ LLM ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในปัจจุบัน ซึ่งสามารถใช้โดยตรงสำหรับการทดสอบและทำซ้ำ Prompt
• PromptBench (Microsoft): เฟรมเวิร์กการประเมิน Prompt แบบโอเพนซอร์สที่สามารถช่วยคุณประเมินประสิทธิภาพของวิธีการ Prompt Engineering ที่แตกต่างกัน สามารถประเมินวิธีการต่างๆ เช่น CoT, EP, Zero/Few Shot รองรับการพรอมต์แบบ Adversarial และการประเมินแบบไดนามิก และรองรับชุดข้อมูลและโมเดลที่หลากหลาย
• Zapier, Make, Notion: เครื่องมือเหล่านี้สามารถใช้เพื่อทำให้เวิร์กโฟลว์ Prompt Engineering เป็นอัตโนมัติ เช่น การสร้าง Prompt การทดสอบ Prompt การวิเคราะห์ผลลัพธ์ ฯลฯ โดยอัตโนมัติ
• NirDiamantAI GitHub repo: คลังทรัพยากรบทช่วยสอน Prompt Engineering ฟรี ซึ่งมีหัวข้อต่างๆ ตั้งแต่ระดับง่ายไปจนถึงระดับสูง

อนาคตของ Prompt Engineering

แม้ว่าจะมีมุมมองที่ว่า "AI Agents เหนือกว่ามนุษย์" และ "Prompt Engineering ล้าสมัยแล้ว" แต่ Prompt Engineering ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ทิศทางการพัฒนาในอนาคตอาจรวมถึง:

• การสร้าง Prompt อัตโนมัติ: ใช้เทคโนโลยี AI เพื่อสร้าง Prompt ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยอัตโนมัติ ลดการแทรกแซงด้วยตนเอง
• เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ Prompt: พัฒนาเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ Prompt ที่ทรงพลังยิ่งขึ้น เพื่อช่วยให้นักพัฒนาค้นหา Prompt ที่ดีที่สุดได้อย่างรวดเร็ว
• การรวมเข้ากับ AI Agents: รวม Prompt Engineering เข้ากับ AI Agents เพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น
• การเกิดขึ้นของ Context Engineering: ให้ความสนใจกับความสามารถในการทำความเข้าใจบริบทของโมเดล และปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลผ่าน Context Engineering

สรุปPrompt Engineering เป็นทักษะที่ต้องเรียนรู้และฝึกฝนอย่างต่อเนื่อง การเรียนรู้เทคนิคและเครื่องมือที่กล่าวถึงในบทความนี้ และการสำรวจและฝึกฝนอย่างต่อเนื่อง จะช่วยให้คุณสามารถใช้ LLM ได้ดีขึ้น และสร้างแอปพลิเคชันที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น แม้ว่าความสามารถของ AI จะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง การเรียนรู้หลักการพื้นฐานของ Prompt Engineering ยังคงมีความสำคัญอย่างยิ่ง เพราะจะช่วยให้คุณสื่อสารกับ AI ได้ดีขึ้น และได้รับผลลัพธ์ที่น่าพอใจยิ่งขึ้น และการประเมินผลลัพธ์ของ Prompt จะช่วยให้คุณปรับปรุงคุณภาพของ Prompt และนำไปสู่แอปพลิเคชันที่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น