Prompt Engineering เขียนคำสั่ง Prompt ได้ดียิ่งขึ้น!
เป็นเรื่องง่ายๆ ในการเข้าถึงและใช้งาน ChatGPT, Gemini หรือ โมเดลภาษา (LLM) รูปแบบต่างๆ ถามอะไรก็ตอบได้ สั่งอะไรก็ทำได้.. แต่หลายครั้งอาจพบว่าผลลัพธ์ที่ได้ดีบ้าง ไม่ดีบ้าง บ่อยครั้งก็ได้ไม่ตรงใจหรือไม่ครบถ้วน ต้องใช้เวลามากขึ้นในการทดลองและปรับปรุงคำสั่งจนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ
แต่ผู้ใช้ที่เข้าใจในหลักการ Prompt Engineering จะสามารถสร้างคำสั่งที่ให้ผลลัพท์ที่ดียิ่งกว่า!
ถ้าเทียบ Generative AI เป็น MS Excel
Prompt Engineering ก็คือการเรียนรู้วิธีใส่สูตรคำนวณ หรือ Functions นั่นเอง
เพราะการเขียนคำสั่งให้ AI นั้น มีมากกว่าการป้อนคำถาม!
การเข้าใจหลักการ Prompt Engineering เพื่อใช้งาน Generative AI ให้มีประสิทธิภาพ ช่วยให้คุณสามารถสร้างเนื้อหาและผลงานสร้างสรรค์ต่างๆ ได้อย่างถูกต้อง ตรงตามความต้องการ
เนื่องจาก Prompt Engineering เป็นเรื่องที่เกี่ยวกับการศึกษาและพัฒนาวิธีการเขียน prompt อย่างมีกลยุทธ์ เป็นการออกแบบและเขียนคำสั่ง "prompt" เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการออกมาอย่างมีประสิทธิภาพ โดยกำหนดเป็นรูปแบบ prompt pattern รูปแบบต่างๆ ที่เหมาะกับคำสั่งงานหรือสถานการณ์ที่แตกต่างกัน พร้อมกับใช้เทคนิคต่างๆ ร่วมด้วย เช่น การ input ข้อมูลที่จำเป็น การให้ตัวอย่างของผลลัพธ์ที่ดี เป็นต้น
Prompt Engineering จึงเปรียบเสมือนกุญแจสำคัญที่ปลดล็อกพลังของ AI ช่วยให้เราสื่อสารกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ บอก AI ได้ว่าต้องการอะไร ปรับ format เนื้อหา ระดับความคิดสร้างสรรค์ได้ดั่งใจ เปรียบเสมือนคู่มือการใช้งานที่ทำให้เราควบคุมผลลัพธ์ ตรงเป้าหมาย ประหยัดเวลา
หลักการและองค์ประกอบสำคัญ
Prompt Engineering ประกอบด้วยหลักการและองค์ประกอบหลายประการ ดังนี้
ü กำหนด Action หรือ Task: บอก AI ว่าต้องการอะไร ผลลัพธ์แบบไหน
ü ให้ข้อมูลพื้นฐานและบริบท Context: ใส่ข้อมูล บริบท รายละเอียด ตัวอย่าง อ้างอิง
ü กำหนด Persona: ทั้งบทบาทของ Generative AI ในการแสดงผลลัพท์ และผู้รับสารเป้าหมาย
ü ระบุรูปแบบแของผลลัพธ์: บอกรูปแบบหรือให้ตัวอย่างที่ต้องการ อาทิ ข้อกำหนด ความยาว ภาษา
ü TONE: บอกโทนที่ต้องการ จะ Formal, Informal, Professional หรือ Friendly
เรียนรู้หลักการ ไม่จำเป็นต้องท่องตัวอย่าง
หากผู้ใช้งานเข้าใจหลักการและองค์ประกอบสำคัญของ Prompt Engineering อย่างแท้จริงแล้ว พวกเขาจะสามารถเขียน prompt ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากเรามีพื้นฐานความเข้าใจที่ถูกต้องว่าจะสิ่งที่เราต้องการนั้น ต้องใช้รูปแบบโครงสร้างหรือ Prompt pattern และองค์ประกอบใดบ้าง ให้ตรงตามความต้องการของงานแต่ละประเภท
เราสามารถสร้างคำสั่ง prompt ที่ดีได้โดยไม่จำเป็นต้องพึ่งพาการอ่านตัวอย่างหลายร้อยหลายพันตัวอย่าง ซึ่งบางครั้งอาจไม่ตรงกับความต้องการของเรา
Prompt pattern พื้นฐานที่ใช้กันบ่อยๆ เลย ตัวอย่างเช่น
· Persona prompt pattern – สวมบทบาทให้ AI คิดและแสดงผลลัพท์ตามที่เรากำหนด โดยใช้คำสั่งง่ายๆ เช่น Act as persona X, and generate Y
· Template prompt pattern - กำหนด template ที่ต้องการให้ AI แสดงผลลัพท์ในรูปแบบต่างๆ จะเป็น Bullet points, ตารางเปรียบเทียบ, จำนวนย่อหน้า, การแทนค่า <PLACEHOLDER> เป็นต้น
· Alternative approach prompt – เป็นการใช้ประโยชน์จากการที่ LLM มีข้อมูลมหาศาลทั้งที่ได้จากการฝึกฝนและการเชื่อมต่อข้อมูลปัจจุบัน รูปแบบ prompt นี้เป็นวิธีการเขียนคำสั่งให้ AI เสนอไอเดียที่หลากหลายในการคิด หาวิธีแก้ปัญหา หรือทำอะไรสักอย่าง ได้สารพัดวิธี! คำสั่งรูปแบนนี้เหมือนการทำ Brainstorming ได้เห็นความคิดที่แตกต่างกลับมา โดยใช้ตัวอย่างคำสั่ง Generate 3 alternative ways to <DO SOMETHING>
สำหรับผู้ที่ต้องการใช้งาน Generative AI อย่างจริงจัง เช่น นำมาใช้และเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน การเรียนรู้ Prompt Engineering ทำให้สามารถใช้ประโยชน์จาก AI ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ ด้วยการสร้าง prompt ที่สามารถใช้งานในระดับที่ซับซ้อนและท้าทายมากขึ้น ทั้งยังสามารถปรับแต่ง prompt ได้ตรงตามความต้องการอย่างรวดเร็วและแม่นยำ ประหยัดเวลา สร้างผลลัพธ์ที่ดี มีคุณภาพสูงขึ้น
ลงทุนความรู้ที่คุ้มค่า
แม้ว่าเราจะเข้าถึงและใช้งาน LLM ได้ง่ายๆ แต่การเข้าใจ Prompt Engineering ก็ยังคงเป็นสิ่งสำคัญที่จะช่วยยกระดับประสิทธิภาพและศักยภาพในการใช้งาน LLM ได้เป็นอย่างดี
ดังนั้น การลงทุนเวลาเพื่อเรียนรู้และทำความเข้าใจกับหลักการของ Prompt Engineering เป็นการลงทุนที่คุ้มค่า ทำให้เกิดความเข้าใจที่ถูกต้อง และเป็นวิธีสร้างความมั่นใจว่าเมื่อใช้งาน AI เราจะได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพและตรงตามเป้าหมายอย่างแท้จริงค่ะ
AiBC
