Skip to content

Zero-shot Prompting

เป็นการใช้งาน AI โดยไม่ต้องให้ตัวอย่างก่อน เหมาะกับงานที่ไม่ซับซ้อนมาก

ตัวอย่าง

แปลประโยคนี้เป็นภาษาอังกฤษ: "สวัสดีตอนเช้า"

เทคนิค

  • ใช้คำสั่งที่ชัดเจน ตรงไปตรงมา
  • ระบุเงื่อนไขหรือข้อจำกัดให้ชัดเจน
  • เหมาะกับงานพื้นฐานทั่วไป

Few-shot Prompting

การให้ตัวอย่างก่อนเพื่อให้ AI เข้าใจรูปแบบที่ต้องการ

ตัวอย่าง

แปลงข้อความต่อไปนี้เป็นภาษาที่สุภาพ:

ข้อความปกติ: "เอาเงินมาคืนเดี๋ยวนี้!"
ข้อความสุภาพ: "ขออนุญาตขอรับเงินคืนด้วยครับ/ค่ะ"

ข้อความปกติ: "ไปไหนมา"
ข้อความสุภาพ: [เติมคำตอบ]

เทคนิค

  • ให้ตัวอย่าง 2-3 ตัวอย่าง
  • ใช้รูปแบบที่สม่ำเสมอ
  • ระบุส่วนที่ต้องการให้ AI เติม

Chain-of-Thought Prompting

การแสดงกระบวนการคิดเป็นขั้นตอน เพื่อให้ได้คำตอบที่ถูกต้องและมีเหตุผล

ตัวอย่าง

โจทย์: ถ้าซื้อส้ม 5 ผล ผลละ 12 บาท และซื้อแอปเปิ้ล 3 ผล ผลละ 15 บาท จะต้องจ่ายเงินทั้งหมดเท่าไร?

วิธีคิด:
1. คำนวณราคาส้ม: 5 ผล × 12 บาท = 60 บาท
2. คำนวณราคาแอปเปิ้ล: 3 ผล × 15 บาท = 45 บาท
3. รวมราคาทั้งหมด: 60 + 45 = 105 บาท

ตอบ: 105 บาท

เทคนิค

  • แสดงขั้นตอนการคิดอย่างละเอียด
  • แบ่งเป็นขั้นตอนย่อยๆ
  • สรุปคำตอบสุดท้าย

Meta Prompting

การใช้ Prompt เพื่อสร้างหรือปรับปรุง Prompt อื่นๆ

ตัวอย่าง

ช่วยปรับปรุง prompt ต่อไปนี้ให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น:

prompt เดิม: "เขียนบทความเกี่ยวกับการท่องเที่ยว"

prompt ที่ปรับปรุงแล้ว:
"เขียนบทความแนะนำการท่องเที่ยว 500 คำ โดยครอบคลุมหัวข้อต่อไปนี้:
- สถานที่ท่องเที่ยวยอดนิยม 3 แห่ง
- ช่วงเวลาที่เหมาะสมในการเดินทาง
- งบประมาณโดยประมาณ
- คำแนะนำสำหรับนักท่องเที่ยว
กรุณาใช้ภาษาที่เข้าใจง่ายและให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์"

เทคนิค

  • ระบุโครงสร้างที่ต้องการ
  • กำหนดความยาวหรือขอบเขต
  • ระบุรูปแบบการนำเสนอ

Self-Consistency

การตรวจสอบความสอดคล้องของคำตอบโดยใช้หลายวิธีการคิด

ตัวอย่าง

โจทย์: คำนวณพื้นที่สี่เหลี่ยมผืนผ้าที่มีความกว้าง 4 เมตร และความยาว 6 เมตร

วิธีที่ 1: ใช้สูตรพื้นที่ = กว้าง × ยาว
4 × 6 = 24 ตารางเมตร

วิธีที่ 2: แบ่งเป็นตารางย่อย ขนาด 1×1 เมตร
จำนวนตาราง = 4 แถว × 6 คอลัมน์ = 24 ตาราง

วิธีที่ 3: แบ่งครึ่งสี่เหลี่ยมและคูณสอง
(4 × 3) × 2 = 24 ตารางเมตร

สรุป: ทั้งสามวิธีให้คำตอบตรงกันคือ 24 ตารางเมตร

เทคนิค

  • ใช้หลายวิธีในการแก้ปัญหา
  • เปรียบเทียบผลลัพธ์
  • ตรวจสอบความสอดคล้อง

Prompt Chaining

การแบ่ง Prompt เป็นลำดับขั้นตอน โดยใช้ผลลัพธ์จากขั้นตอนก่อนหน้าเป็นข้อมูลนำเข้าของขั้นตอนถัดไป

ตัวอย่าง

ขั้นที่ 1: "สรุปเนื้อหาบทความนี้ใน 3 ประเด็นหลัก"

ขั้นที่ 2: "จากประเด็นที่สรุปมา สร้างหัวข้อบล็อกโพสต์ 5 หัวข้อ"

ขั้นที่ 3: "เลือกหัวข้อที่น่าสนใจที่สุด และเขียนเค้าโครงเนื้อหา"

เทคนิค

  • แบ่งงานใหญ่เป็นงานย่อย
  • ส่งต่อข้อมูลระหว่างขั้นตอน
  • ตรวจสอบผลลัพธ์แต่ละขั้น

Tree of Thoughts

การคิดแบบแตกกิ่งก้านสาขา พิจารณาหลายความเป็นไปได้พร้อมกัน

ตัวอย่าง

โจทย์: วางแผนจัดงานเลี้ยง

1. สถานที่
   ├─ บ้าน
   │  ├─ ข้อดี: ประหยัด, สบายๆ
   │  └─ ข้อเสีย: พื้นที่จำกัด
   ├─ ร้านอาหาร
   │  ├─ ข้อดี: สะดวก, มืออาชีพ
   │  └─ ข้อเสีย: ราคาสูง
   └─ สวนสาธารณะ
	  ├─ ข้อดี: บรรยากาศดี, พื้นที่กว้าง
	  └─ ข้อเสีย: ขึ้นอยู่กับสภาพอากาศ

2. อาหาร...

เทคนิค

  • พิจารณาหลายทางเลือก
  • วิเคราะห์ข้อดี-ข้อเสีย
  • เชื่อมโยงความสัมพันธ์

เทคนิคเพิ่มเติม

  1. ใช้ภาษาที่ชัดเจน: หลีกเลี่ยงคำกำกวม
  2. ระบุบริบท: ให้ข้อมูลพื้นฐานที่จำเป็น
  3. กำหนดรูปแบบ: ระบุโครงสร้างผลลัพธ์ที่ต้องการ
  4. ทดสอบและปรับปรุง: ปรับแต่ง Prompt จากผลลัพธ์ที่ได้