Prompt engineering คือทักษะในการพูดคุยกับโมเดล AI (เช่น ChatGPT, Claude, Gemini, Llama ฯลฯ) ในลักษณะที่ทำให้คุณได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง แม่นยำ และมีประโยชน์ คู่มือนี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับสิ่งจำเป็นเพื่อให้คุณสามารถเริ่มต้นได้ในวันนี้และพัฒนาได้อย่างรวดเร็ว

# 1. Prompt Engineering คืออะไร

Prompt engineering คือแนวทางการ ออกแบบ ทดสอบ และปรับปรุงคำสั่ง ที่คุณให้กับโมเดล AI เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่คุณต้องการจริงๆ

คุณกำลังทำ prompt engineering อยู่แล้วเมื่อใดก็ตามที่คุณ:

  • ขอให้ ChatGPT เขียนใหม่ อีเมลในน้ำเสียงที่แตกต่างกัน
  • ขอโค้ด พร้อมความคิดเห็นและการทดสอบ
  • ขอ คำอธิบายทีละขั้นตอน แทนที่จะเป็นบทสรุป

คุณสามารถคิดว่ามันเหมือนกับการให้คำแนะนำแก่ผู้ช่วยที่ฉลาดแต่ตรงไปตรงมา ยิ่งคำแนะนำชัดเจน ผลลัพธ์ก็จะยิ่งดีขึ้น

หากต้องการเจาะลึกในภายหลัง คุณสามารถอ่าน:

# 2. หลักการสำคัญของ Prompt ที่ดี

นี่คือรากฐานที่คุณจะใช้ในเกือบทุกสถานการณ์:

# 2.1 ชัดเจนและเฉพาะเจาะจง

Prompt ที่ไม่ดี:

อธิบาย Kubernetes

Prompt ที่ดีกว่า:

อธิบาย Kubernetes ให้กับนักพัฒนา backend ระดับเริ่มต้นที่เข้าใจ Docker แต่ยังใหม่กับระบบกระจาย ใช้ตัวอย่างง่ายๆ หลีกเลี่ยงคำศัพท์เฉพาะทาง และให้อยู่ภายใต้ 400 คำ

ทำไมมันถึงได้ผล:

  • กำหนด กลุ่มเป้าหมาย (นักพัฒนา backend ระดับเริ่มต้น)
  • ระบุ ความรู้พื้นฐาน (รู้ Docker)
  • กำหนด รูปแบบและความยาว (ตัวอย่างง่ายๆ, <400 คำ)

# 2.2 ให้ บทบาท + เป้าหมาย + บริบท + ข้อจำกัด

รูปแบบที่เชื่อถือได้:

คุณคือ [บทบาท] เป้าหมายของคุณคือ [เป้าหมาย] นี่คือ บริบท: [บริบท] ปฏิบัติตาม ข้อจำกัด เหล่านี้: [ข้อจำกัด]

ตัวอย่าง:

คุณคือวิศวกร TypeScript อาวุโส เป้าหมายของคุณคือการตรวจสอบฟังก์ชันต่อไปนี้และแนะนำการปรับปรุงที่เป็นรูปธรรม บริบท: สิ่งนี้ทำงานในสภาพแวดล้อม Node.js 20 serverless และต้องยังคง type‑safe ข้อจำกัด:

  • ชี้ให้เห็นปัญหาอย่างมากที่สุด 5 ข้อ
  • แสดงโค้ดที่แก้ไขในบล็อก TypeScript เดียว
  • อธิบายแต่ละการเปลี่ยนแปลงใน 1–2 ประโยค

โครงสร้างนี้เพิ่มโอกาสในการได้สิ่งที่คุณต้องการอย่างมาก

# 2.3 ขอเหตุผลทีละขั้นตอน

หากงานเกี่ยวข้องกับตรรกะ การตัดสินใจ หรือการวางแผน ให้ขอให้โมเดล คิดทีละขั้นตอน

ตัวอย่าง:

  • "คิดทีละขั้นตอนก่อนตอบ"
  • "ขั้นแรกให้ร่างเหตุผลของคุณก่อน จากนั้นให้คำตอบสุดท้ายที่ระบุไว้อย่างชัดเจน"
  • "แสดงรายการสมมติฐาน จากนั้นหาคำตอบ"

สิ่งนี้มักจะให้การตอบสนองที่แม่นยำและโปร่งใสมากขึ้น

# 2.4 แสดงตัวอย่าง (few‑shot prompting)

โมเดลเรียนรู้จากรูปแบบใน prompt ของคุณ หากคุณแสดง รูปแบบและสไตล์ที่คุณต้องการ คุณจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

ตัวอย่าง prompt:

ฉันจะให้คำอธิบายผลิตภัณฑ์แก่คุณ ส่งคืนแท็กไลน์สั้นๆ ที่เน้นประโยชน์

ตัวอย่างที่ 1 คำอธิบาย: รองเท้าวิ่งน้ำหนักเบาออกแบบมาสำหรับการฝึกซ้อมประจำวัน แท็กไลน์: “วิ่งได้ไกลขึ้น รู้สึกเบาขึ้น”

ตัวอย่างที่ 2 คำอธิบาย: ชุดหูฟังตัดเสียงรบกวนสำหรับผู้ที่ทำงานทางไกล แท็กไลน์: “ปิดเสียงโลก มุ่งเน้นไปที่งานของคุณ”

ตอนนี้ทำเช่นเดียวกันกับคำอธิบายนี้: คำอธิบาย: โต๊ะยืนที่มีค่าที่ตั้งไว้ล่วงหน้าในหน่วยความจำและการจัดการสายเคเบิล

สิ่งนี้เรียกว่า few‑shot prompting (คุณกำลังให้ตัวอย่างงานเล็กน้อย)

# 2.5 ทำซ้ำ: prompt → ทดสอบ → ปรับปรุง

Prompt engineering คือ การทดลอง ไม่ค่อยมี prompt แรกที่ดีที่สุด

ขั้นตอนการทำงาน:

  1. เริ่มต้นด้วย prompt ที่ชัดเจน
  2. ดูผลลัพธ์: อะไรหายไป? อะไรผิด? อะไรคลุมเครือเกินไป?
  3. เพิ่ม ข้อจำกัด หรือ ความกระจ่าง
  4. ทำซ้ำจนกว่าคุณจะพอใจ

คุณสามารถถามอย่างชัดเจนได้ว่า:

ปรับปรุงคำตอบก่อนหน้าของคุณโดยพิจารณาจากข้อจำกัดใหม่เหล่านี้: [รายการ] เขียนคำตอบใหม่ทั้งหมด

# 3. เทมเพลต Prompt อย่างง่ายที่คุณสามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้

นี่คือเทมเพลต copy‑paste ที่คุณสามารถปรับเปลี่ยนได้ทันที

# 3.1 การเรียนรู้แนวคิดใหม่

คุณคือครูที่อดทน อธิบาย [หัวข้อ] ให้กับคนที่เข้าใจ [สิ่งที่ฉันรู้อยู่แล้ว]

  • ใช้ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมง่ายๆ
  • หลีกเลี่ยงศัพท์เฉพาะ เว้นแต่คุณจะกำหนดมันก่อน
  • จำกัดคำอธิบายไว้ที่ [X] คำ
  • ในตอนท้าย ให้แบบฝึกหัดเชิงปฏิบัติ 3 แบบเพื่อทดสอบความเข้าใจของฉัน

# 3.2 การเขียนหรือเขียนข้อความใหม่

คุณคือนักเขียนคำโฆษณาผู้เชี่ยวชาญ งาน: เขียนข้อความต่อไปนี้ใหม่ให้เป็น [น้ำเสียง: เป็นกันเอง / เป็นทางการ / กระชับ / โน้มน้าวใจ] สำหรับ [กลุ่มเป้าหมาย] ข้อจำกัด:

  • รักษาข้อเท็จจริงที่สำคัญทั้งหมดให้ถูกต้อง
  • ให้อยู่ภายใต้ [X] คำ
  • ใช้ประโยคสั้นๆ และภาษาที่ชัดเจน

ข้อความ:

[วางข้อความของคุณ]

# 3.3 การระดมความคิด

ทำหน้าที่เป็นที่ปรึกษาด้านความคิดสร้างสรรค์ ฉันต้องการแนวคิดสำหรับ [โครงการ/เป้าหมาย] ข้อจำกัด:

  • กลุ่มเป้าหมาย: [กลุ่มเป้าหมาย]
  • งบประมาณ: [งบประมาณหรือ “งบประมาณต่ำ”]
  • กรอบเวลา: [เวลา] ผลลัพธ์:
  • รายการแนวคิดอย่างน้อย 10 ข้อ
  • สำหรับแต่ละข้อ ให้รวมถึง: คำอธิบาย 1 ประโยค + ความพยายามโดยประมาณ (ต่ำ/ปานกลาง/สูง)

# 3.4 การเขียนโปรแกรมและการแก้ไขข้อบกพร่อง

คุณคือนักพัฒนา [ภาษา/เฟรมเวิร์ก] อาวุโส งาน: ช่วยฉันแก้ไขข้อบกพร่องหรือปรับปรุงโค้ดต่อไปนี้ สภาพแวดล้อม: [เวอร์ชัน, รันไทม์, เฟรมเวิร์ก] ข้อกำหนด:

  • อธิบายข้อบกพร่องหรือปัญหาด้วยภาษาที่เข้าใจง่าย
  • แนะนำเวอร์ชันที่แก้ไขหรือปรับปรุงแล้ว
  • เพิ่มความคิดเห็นที่อธิบายการเปลี่ยนแปลงที่ไม่ชัดเจน

โค้ด:

[โค้ดของคุณที่นี่]

สำหรับรูปแบบเพิ่มเติม โปรดดู:

# 4. ข้อผิดพลาดทั่วไปที่ควรหลีกเลี่ยง

# 4.1 คลุมเครือเกินไป

ไม่ดี:

ช่วยฉันเรื่อง startup ของฉัน

ดีกว่า:

ฉันกำลังสร้าง SaaS สำหรับโรงยิมขนาดเล็กเพื่อจัดการสมาชิก ขั้นตอนปัจจุบัน: การตรวจสอบความต้องการ ช่วยฉัน:

  1. แสดงรายการ 5 วิธีในการค้นหาและพูดคุยกับเจ้าของโรงยิม 10 คนแรกของฉัน
  2. ร่างเทมเพลตอีเมล 3 ฉบับสำหรับการติดต่อแบบเย็น
  3. แนะนำคำถามสัมภาษณ์ 5 ข้อเพื่อทำความเข้าใจความเจ็บปวดที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของพวกเขา

# 4.2 ถามคำถามที่ไม่เกี่ยวข้องกันหลายข้อพร้อมกัน

แทนที่จะเป็น:

อธิบาย Kubernetes แล้วเขียน Dockerfile และแนะนำหนังสือให้อ่านด้วย

แบ่งออกเป็น prompt ที่แยกจากกัน หรือแยกงานออกจากกันอย่างชัดเจน:

งานที่ 1: [รายละเอียด] งานที่ 2: [รายละเอียด] งานที่ 3: [รายละเอียด]

ตอบแต่ละงานภายใต้หัวข้อของตัวเอง

# 4.3 ไม่ระบุรูปแบบ

เมื่อคุณใส่ใจเกี่ยวกับโครงสร้าง บอกมัน:

  • “ส่งคืนคำตอบเป็น JSON ที่ถูกต้อง”
  • “ใช้ตาราง markdown ที่มีคอลัมน์: คุณสมบัติ คำอธิบาย ลำดับความสำคัญ”
  • “จัดโครงสร้างคำตอบเป็น: ภาพรวม ข้อดี ข้อเสีย ข้อเสนอแนะ”

ตัวอย่าง:

เปรียบเทียบ PostgreSQL และ MongoDB สำหรับแอป SaaS ขนาดเล็ก จัดรูปแบบคำตอบเป็นตาราง markdown ที่มีคอลัมน์: เกณฑ์, PostgreSQL, MongoDB, ข้อเสนอแนะ

# 5. วิธีฝึก Prompt Engineering (แผนทีละขั้นตอน)

คุณไม่จำเป็นต้องมีหลักสูตรเพื่อเริ่มต้น นี่คือแผนการฝึกอย่างง่ายสำหรับสัปดาห์แรกของคุณ:

# วันที่ 1–2: เขียนใหม่และปรับปรุง

  1. นำเนื้อหาที่คุณมีอยู่แล้ว: อีเมล, CV, README, ฉบับร่างบล็อก
  2. ขอให้โมเดล:
    • ปรับปรุงความชัดเจน
    • ปรับน้ำเสียง
    • ทำให้สั้นลง / ทำให้มีรายละเอียดมากขึ้น
  3. ทดลองกับข้อจำกัดที่แตกต่างกันและเปรียบเทียบผลลัพธ์

# วันที่ 3–4: สอนและเรียนรู้

  1. เลือกหัวข้อที่คุณต้องการเรียนรู้ (เช่น Docker, พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง, SEO)
  2. ใช้เทมเพลต “การเรียนรู้แนวคิดใหม่”
  3. ถามคำถามติดตาม:
    • “อธิบายสิ่งนั้นด้วยตัวอย่างที่แตกต่างกัน”
    • “อะไรคือความเข้าใจผิดทั่วไป”
    • “ให้แผนการเรียน 7 วันแก่ฉัน”

# วันที่ 5–7: สร้างระบบ prompt ขนาดเล็ก

“ระบบ prompt” คือคำแนะนำระดับสูงที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้ ซึ่งกำหนดว่า AI ควรมีพฤติกรรมอย่างไร

  1. เลือกบทบาท (เช่น “ครูสอนเขียนโค้ดส่วนตัวของฉัน” หรือ “ผู้ช่วยด้านการตลาดของฉัน”)

  2. เขียนบุคลิกโดยละเอียด:

    คุณคือผู้ช่วยส่วนตัวของฉัน [โดเมน]

    • คุณมักจะถามคำถามที่กระจ่างแจ้ง 2–3 ข้อก่อนที่จะให้คำตอบที่ยาว
    • คุณชอบตัวอย่างมากกว่าทฤษฎี
    • คุณเก็บคำตอบไว้ต่ำกว่า 500 คำ เว้นแต่ฉันจะบอกว่า “เจาะลึกกว่านี้”
    • คุณเตือนฉันเมื่อคุณไม่มั่นใจหรือบางสิ่งอาจล้าสมัย

  3. ใช้ระบบ prompt เดียวกันนี้ในการแชทหลายครั้งและปรับปรุงมัน

# 6. แนวคิด Prompting ขั้นสูง (เมื่อคุณพร้อม)

เมื่อคุณคุ้นเคยกับพื้นฐานแล้ว สำรวจ:

# 6.1 Chain‑of‑thought และ multi‑step prompts

แทนที่จะขอคำตอบสุดท้ายโดยตรง ขอให้โมเดล:

  1. แบ่งปัญหาออกเป็นปัญหาย่อย
  2. แก้ปัญหาแต่ละอย่าง
  3. รวมเข้ากับคำตอบสุดท้าย

Prompt:

มาแก้ปัญหานี้เป็นขั้นตอน

  1. แสดงรายการปัญหาย่อยที่เกี่ยวข้องกับ [งาน]
  2. แก้ปัญหาแต่ละปัญหาย่อยตามลำดับ
  3. ในตอนท้าย สรุปวิธีแก้ปัญหาโดยรวมสุดท้ายภายใต้ 200 คำ

# 6.2 Tool‑ และ code‑aware prompting (สำหรับนักพัฒนา)

หากคุณกำลังสร้างแอปด้วย LLM ลองดูที่:

แนวคิดที่ควรเรียนรู้:

  • การเรียกใช้ฟังก์ชัน / เครื่องมือ (ให้โมเดลเรียกใช้ฟังก์ชันหรือ API ของคุณเอง)
  • Retrieval‑Augmented Generation (RAG) (ตอบคำถามเกี่ยวกับเอกสารของคุณเอง)
  • เทมเพลต Prompt และ guards (ความปลอดภัย ความสอดคล้อง ผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง)

# 6.3 Evaluation prompts

ใช้ AI เพื่อ ประเมิน AI:

นี่คือคำถามและคำตอบที่แตกต่างกันสองข้อ

  • คำถาม: [Q]
  • คำตอบ A: [A1]
  • คำตอบ B: [A2]

ทำหน้าที่เป็นผู้ประเมินที่เข้มงวด

  1. คำตอบใดที่ตรงตามข้อกำหนดของคำถามได้ดีกว่า
  2. แสดงรายการเหตุผลที่เป็นรูปธรรม 3 ข้อ
  3. ให้คะแนนแต่ละคำตอบตั้งแต่ 1–10 ใน: ความถูกต้อง ความชัดเจน ความสมบูรณ์

สิ่งนี้มีประโยชน์หากคุณกำลังเปรียบเทียบ prompt เวอร์ชันหรือโมเดลที่แตกต่างกัน

# 7. แหล่งข้อมูลการเรียนรู้และขั้นตอนต่อไป

เพื่อพัฒนาอย่างต่อเนื่อง:

# 8. สรุป: วิธีเริ่มต้นวันนี้

  1. ระบุให้ชัดเจน: กำหนดบทบาท เป้าหมาย กลุ่มเป้าหมาย และข้อจำกัด
  2. ขอโครงสร้าง: ระบุรูปแบบ (รายการ ตาราง JSON ส่วน)
  3. แนะนำการคิด: ขอเหตุผลทีละขั้นตอนและสมมติฐาน
  4. แสดงตัวอย่าง: แสดงรูปแบบ/สไตล์ที่คุณต้องการ
  5. ทำซ้ำ: ปรับปรุง prompt โดยใช้ข้อเสนอแนะจากแต่ละการตอบสนอง

หากคุณบอกฉันว่าคุณต้องการใช้ AI เพื่ออะไร (การเขียนโปรแกรม การเขียน การวิจัย การเรียนรู้ ธุรกิจ ฯลฯ) ฉันสามารถช่วยคุณสร้างชุด prompt ที่ปรับแต่งได้และนำกลับมาใช้ใหม่ได้ ซึ่งปรับให้เหมาะกับขั้นตอนการทำงานของคุณ