prompt engineering คืออะไร?

Question

Accepted Answer

**prompt engineering** คือการฝึกฝนในการสร้าง **prompt** (คำสั่ง/input) ที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีจากโมเดล AI โดยเฉพาะ LLM เนื่องจาก LLM ตอบสนองต่อ prompt ภาษาธรรมชาติ วิธีที่คุณเรียบเรียง prompt จึงส่งผลอย่างมากต่อคุณภาพของผลลัพธ์

## prompt engineering คืออะไร

```text
PROMPT ENGINEERING → designing the input (PROMPT) you give an LLM to get the desired output:
  → LLMs respond to instructions in natural language → the prompt shapes the response
  → better prompts → better, more relevant, accurate results
  → no coding needed → you communicate with the model through well-crafted text
→ a key skill for effectively using LLMs
```

## เทคนิคพื้นฐาน

```text
✓ BE CLEAR and SPECIFIC → state exactly what you want (vague prompts → vague results)
✓ Give CONTEXT → background info the model needs to respond well
✓ Specify FORMAT → ask for the output format you want (list, JSON, steps, length)
✓ Provide EXAMPLES (few-shot) → show examples of the desired input/output → guides the model
✓ Assign a ROLE → 'You are an expert...' → frames the response
✓ Break down COMPLEX tasks → step by step; 'think step by step' (chain of thought)
✓ ITERATE → refine the prompt based on results
```

## ทำไมจึงสำคัญ

```text
→ the SAME model gives very different results based on the prompt → prompting is the
  main lever for output quality
→ effective prompting → get accurate, relevant, well-formatted, useful responses
→ increasingly valuable as LLMs are used everywhere (a practical, in-demand skill)
```

## ทำไมจึงสำคัญ

การเข้าใจ prompt engineering เป็นความรู้ที่มีคุณค่าและเกี่ยวข้องมากขึ้นเรื่อย ๆ เพราะ **การ prompt เป็นวิธีหลักในการได้ผลลัพธ์ที่ดีจาก LLM** ซึ่งถูกใช้ทุกที่ ดังนั้นจึงเป็นทักษะเชิงปฏิบัติที่เป็นที่ต้องการ

prompt engineering ซึ่งคือการสร้าง prompt ที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีจาก LLM มีความสำคัญเพราะ LLM ตอบสนองต่อ prompt ภาษาธรรมชาติ และ **วิธีที่คุณเรียบเรียง prompt ส่งผลอย่างมากต่อคุณภาพของผลลัพธ์**

การเข้าใจว่า prompt engineering คืออะไร (การออกแบบ input ที่คุณให้ LLM เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ โดย prompt ที่ดีกว่าให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า และไม่ต้องเขียนโค้ด) ช่วยให้เข้าใจทักษะสำคัญในการใช้ LLM อย่างมีประสิทธิภาพ

การเข้าใจ **เทคนิคพื้นฐาน** ได้แก่ การชัดเจนและเฉพาะเจาะจง (prompt ที่คลุมเครือให้ผลลัพธ์ที่คลุมเครือ) การให้บริบท การระบุรูปแบบที่ต้องการ การให้ตัวอย่าง (few-shot prompting) การกำหนดบทบาท การแยกย่อยงานที่ซับซ้อน (chain-of-thought, คิดทีละขั้น) และการปรับปรุงซ้ำ ให้ชุดเครื่องมือเชิงปฏิบัติสำหรับการ prompt อย่างมีประสิทธิภาพ

การเข้าใจ **ว่าทำไมจึงสำคัญ** ว่าโมเดลเดียวกันให้ผลลัพธ์ที่ต่างกันมากขึ้นอยู่กับ prompt (ดังนั้นการ prompt จึงเป็นคันโยกหลักของคุณภาพผลลัพธ์) ว่าการ prompt ที่มีประสิทธิภาพให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ เกี่ยวข้อง และมีรูปแบบที่ดี และว่ามันมีคุณค่ามากขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อ LLM ถูกใช้ทุกที่ ช่วยให้เห็นความสำคัญและคุณค่าเชิงปฏิบัติของ prompt engineering

เมื่อ LLM ถูกผนวกเข้าไปในเครื่องมือและเวิร์กโฟลว์มากมาย ความสามารถในการ prompt อย่างมีประสิทธิภาพเป็นทักษะเชิงปฏิบัติที่มีคุณค่าและเป็นที่ต้องการมากขึ้นเรื่อย ๆ (สำหรับนักพัฒนาและอีกหลายคน)

เนื่องจากการ prompt เป็นวิธีหลักในการได้ผลลัพธ์ที่ดีจาก LLM (โมเดลเดียวกันให้ผลลัพธ์ที่ต่างกันมากขึ้นอยู่กับ prompt) LLM ถูกใช้แพร่หลาย และการ prompt ที่มีประสิทธิภาพ (ความชัดเจน, บริบท, รูปแบบ, ตัวอย่าง, บทบาท, ทีละขั้น) เป็นทักษะเชิงปฏิบัติ การเข้าใจ prompt engineering จึงเป็นความรู้ที่มีคุณค่าและเกี่ยวข้องมากขึ้นเรื่อย ๆ คือทักษะเชิงปฏิบัติสำคัญสำหรับการใช้ LLM อย่างมีประสิทธิภาพ (คันโยกหลักของคุณภาพผลลัพธ์) เป็นที่ต้องการมากขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อ LLM แพร่หลาย และเป็นความรู้เชิงปฏิบัติที่สำคัญสำหรับทุกคนที่ทำงานกับ AI สมัยใหม่