- Prompt Enginerring คืออะไร
- Prompt Engineering สำคัญอย่างไร
- เทียบ Prompt Engineering ระหว่าง ผู้ใช้กับ AI เทียบกับ การสื่อสารระหว่างคน 

Prompt Engineering เป็น ศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับการออกแบบและปรับแต่ง "Prompt" ซึ่งเป็นคำสั่งหรือชุดคำสั่งที่ใช้ชี้นำระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ให้ทำงานตามที่ต้องการ โดยอาศัยหลักการดังนี้

**1. การออกแบบ Prompt:**

* **กำหนดเป้าหมาย:** ระบุสิ่งที่ต้องการให้ AI ทำอย่างชัดเจน
* **เลือกสไตล์ Prompt:** แนวทางการสื่อสารกับ AI เช่น คำสั่ง คำถาม บทสนทนา
* **เลือกข้อมูลและบริบท:** ใส่ข้อมูลที่จำเป็นและบริบทที่เกี่ยวข้องเพื่อให้ AI เข้าใจ
* **ใช้เทคนิคการเขียน:** เลือกใช้ภาษาที่ถูกต้อง ชัดเจน กระชับ และเหมาะสมกับ AI

**2. การปรับแต่ง Prompt:**

* **ทดสอบและประเมิน:** ส่ง Prompt ให้ AI ทำงาน ประเมินผลลัพธ์ที่ได้
* **ปรับปรุง Prompt:** แก้ไข Prompt ให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการดีขึ้น
* **วนซ้ำปรับปรุง:** ทดสอบ-ประเมิน-ปรับปรุง อย่างต่อเนื่องจนกว่าผลลัพธ์เป็นที่น่าพอใจ

**ประโยชน์ของ Prompt Engineering:**

* **ควบคุม AI ได้ดียิ่งขึ้น:** ออกแบบ Prompt ให้ AI ทำงานได้เฉพาะสิ่งที่ต้องการ
* **ปรับปรุงผลลัพธ์ของ AI:** ผลลัพธ์ที่ได้มีความถูกต้องและตรงตามเป้าหมายมากขึ้น
* **ลดความซับซ้อนของการพัฒนา AI:** ไม่ต้องเขียนโค้ดโปรแกรม AI เอง
* **ประหยัดเวลาและทรัพยากร:** ใช้เวลาและทรัพยากรน้อยในการพัฒนา AI

**ตัวอย่างการใช้งาน Prompt Engineering:**

* **การเขียนบทความ:** ออกแบบ Prompt ให้ AI เขียนบทความตามหัวข้อ รูปแบบ และโทนเสียงที่กำหนด
* **การแปลภาษา:** ออกแบบ Prompt ให้ AI แปลภาษาได้อย่างถูกต้องและเป็นธรรมชาติ
* **การตอบคำถาม:** ออกแบบ Prompt ให้ AI ตอบคำถามได้อย่างครบถ้วนและตรงประเด็น

**Prompt Engineering เป็นศาสตร์ใหม่ที่กำลังได้รับความสนใจมากขึ้น เนื่องจากมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาและใช้งาน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ หวังว่าข้อมูลนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจ Prompt Engineering ได้ดียิ่งขึ้น!**

คือการสือสารระหว่าง  ผู้ใช้งาน กับ  AI 

Prompt Engineering มีความสำคัญมากขึ้นในปัจจุบันและอนาคต เนื่องจาก AI เข้ามามีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวันของเรามากขึ้น การออกแบบ Prompt ที่ดีจะช่วยให้เราสามารถควบคุม AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและปรับปรุงผลลัพธ์ของ AI ให้ดียิ่งขึ้น

**ประโยชน์ของ Prompt Engineering ใน ปัจจุบัน**

* **ช่วยให้ AI ทำงานได้ตามที่ต้องการ:** Prompt ช่วยให้เราสามารถระบุเป้าหมายและแนวทางการทำงานให้กับ AI ได้อย่างชัดเจน ซึ่งช่วยให้ AI ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและตรงตามความต้องการของเรา
* **ปรับปรุงผลลัพธ์ของ AI:** Prompt ช่วยให้เราสามารถใส่ข้อมูลและบริบทที่จำเป็นให้กับ AI ได้ ซึ่งช่วยให้ AI เข้าใจและประมวลผลข้อมูลได้อย่างถูกต้องและแม่นยำยิ่งขึ้น
* **ลดความซับซ้อนของการพัฒนา AI:** Prompt ช่วยให้เราสามารถพัฒนา AI โดยไม่ต้องเขียนโค้ดโปรแกรมเอง ซึ่งช่วยลดเวลาและทรัพยากรในการพัฒนา AI

**ประโยชน์ของ Prompt Engineering ใน อนาคต**

* **ช่วยให้ AI ทำงานได้หลากหลายมากขึ้น:** Prompt จะช่วยให้เราสามารถสื่อสารกับ AI ได้อย่างเป็นธรรมชาติและหลากหลายขึ้น ซึ่งจะช่วยให้ AI สามารถทำงานได้หลากหลายมากขึ้น เช่น การเขียนบทความ การแปลภาษา การตอบคำถาม ฯลฯ
* **ช่วยให้ AI เข้าใจผู้ใช้ได้ดีขึ้น:** Prompt จะช่วยให้เราสามารถเข้าใจความต้องการของผู้ใช้และสื่อสารกับผู้ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งจะช่วยให้ AI สามารถตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ได้ดียิ่งขึ้น

โดยสรุป Prompt Engineering เป็นศาสตร์ที่มีความสำคัญและกำลังได้รับความสนใจมากขึ้นในปัจจุบันและอนาคต การออกแบบ Prompt ที่ดีจะช่วยให้เราสามารถควบคุม AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและปรับปรุงผลลัพธ์ของ AI ให้ดียิ่งขึ้น ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อการพัฒนาและใช้งาน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

**Prompt Engineering เปรียบเทียบกับการสื่อสารระหว่างคน**

Prompt Engineering เป็นศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับการออกแบบและปรับแต่ง "Prompt" ซึ่งเป็นคำสั่งหรือชุดคำสั่งที่ใช้ชี้นำระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ให้ทำงานตามที่ต้องการ โดยอาศัยหลักการดังนี้

* **กำหนดเป้าหมาย:** ระบุสิ่งที่ต้องการให้ AI ทำอย่างชัดเจน
* **เลือกสไตล์ Prompt:** แนวทางการสื่อสารกับ AI เช่น คำสั่ง คำถาม บทสนทนา
* **เลือกข้อมูลและบริบท:** ใส่ข้อมูลที่จำเป็นและบริบทที่เกี่ยวข้องเพื่อให้ AI เข้าใจ
* **ใช้เทคนิคการเขียน:** เลือกใช้ภาษาที่ถูกต้อง ชัดเจน กระชับ และเหมาะสมกับ AI

ในทางกลับกัน การสื่อสารระหว่างคนนั้น เป็นการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างบุคคล โดยอาศัยภาษาเป็นสื่อกลาง การสื่อสารระหว่างคนนั้นมีความซับซ้อนและหลากหลายกว่า Prompt Engineering เนื่องจากคนมีความสามารถในการเข้าใจและคาดเดาภาษาของกันและกันได้ง่ายกว่า นอกจากนี้ คนยังสามารถสื่อสารกันด้วยภาษาที่หลากหลายรูปแบบ ทั้งภาษาพูด ภาษาเขียน ภาษากาย ฯลฯ ซึ่งช่วยให้การสื่อสารมีความยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

 

- รู้จักเครื่องมือ Generative AI
	Text to Content: เป็นการใช้ AI สร้างเนื้อหาต่างๆ จากข้อความ อาจรวมถึงการสร้างบทความ ข่าวสาร หรือเนื้อหาเชิงการศึกษา
	Text to Image: การใช้ AI เพื่อสร้างภาพจากคำอธิบายข้อความ ซึ่งสามารถสร้างภาพที่ไม่เคยมีมาก่อนตามคำขอ
	Text to Audio: การสร้างเสียงหรือเพลงจากข้อความ โดยอาจรวมถึงการเปลี่ยนข้อความเป็นคำพูดด้วยเสียงที่เฉพาะเจาะจง
	Text to Video: การสร้างวิดีโอจากข้อความ ซึ่งรวมถึงการสร้างภาพเคลื่อนไหว ซีนต่างๆ หรือแม้แต่วิดีโอสั้นๆ ที่มีเรื่องราว
	นอกจากนี้ Generative AI ยังรวมถึงเครื่องมืออื่นๆ ที่สามารถสร้างเนื้อหาในรูปแบบต่างๆ ได้มากมาย เช่น:
    Text to Code: การสร้างโค้ดโปรแกรมจากคำอธิบายภาษาธรรมชาติ
    Text to 3D Models: การสร้างโมเดล 3 มิติจากคำอธิบายข้อความ
    Text to Animation: การสร้างอนิเมชั่นจากสคริปต์หรือข้อความอธิบาย

- รู้วิธีใช้งานเครื่องมือ Generative AI
	
- รู้วิธีการสื่อสาร กับ Generative AI ผ่านวิธีการ  Prompt Engineering 

## เครื่องมือ Generative AI ยอดนิยม พร้อมลิงก์เว็บไซต์:

**1. Copilot (Github Copilot):**
    * สร้างโค้ดร่วมกับนักพัฒนา เพิ่มประสิทธิภาพการเขียนโปรแกรม
    * [https://github.com/features/copilot](https://github.com/features/copilot)

**2. ChatGPT OpenAI:**
    * สร้างข้อความหลากหลายรูปแบบ บทความ บทกวี โค้ด บทละคร ฯลฯ
    * [https://chat.openai.com/](https://chat.openai.com/)

**3. Bard by Google:**
    * สร้างข้อความคุณภาพสูง มีความสร้างสรรค์ เหมือนข้อ 2
    * [https://bard.google.com/](https://bard.google.com/) (ยังอยู่ในช่วงทดลอง)

**4. Midjourney:**
    * สร้างภาพสวยงาม สไตล์ศิลปะ จากคำอธิบาย
    * [https://www.midjourney.com/](https://www.midjourney.com/)

**5. PIKA:**
    * สร้างภาพจากคำอธิบาย + ภาพต้นแบบ สร้างสรรค์ได้หลากหลาย
    * [https://pika.art/](https://pika.art/)

**6. SUNO:**
    * สร้างเสียงดนตรี เสียงประกอบ จากคำอธิบาย
    * [https://www.suno.ai/](https://www.suno.ai/)

**7. Descript:**
    * ตัดต่อวิดีโออัตโนมัติ เพิ่มเสียง เพลง ทำซับไตเติ้ล อื่นๆ
    * [https://www.descript.com/](https://www.descript.com/)

**8. ClipDrop:**
    * คัดลอกวางข้อความ รูปภาพ ระหว่างอุปกรณ์ต่างๆ
    * [https://clipdrop.co/](https://clipdrop.co/)

 

กลุ่มที่ 1: การปรับแต่งและสร้างคำถาม (Question Crafting and Refinement)

กลุ่มนี้มุ่งเน้นไปที่การสร้างและปรับแต่งคำถามเพื่อช่วยให้ AI เข้าใจและตอบคำถามได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

   
กลุ่มที่ 2: การจัดการและสร้างความเข้าใจ (Understanding and Management)

กลุ่มนี้มุ่งเน้นไปที่การจัดการและสร้างความเข้าใจระหว่างผู้ใช้และ AI
	
 
กลุ่มที่ 3: การสร้างและนำเสนอผลลัพธ์ (Creation and Presentation)

กลุ่มนี้มุ่งเน้นไปที่การสร้างและนำเสนอผลลัพธ์ของ AI


กลุ่มที่ 4: การสะท้อนและวิเคราะห์ (Reflection and Analysis)

กลุ่มนี้มุ่งเน้นไปที่การช่วย AI ในการสะท้อนและวิเคราะห์ข้อมูล


กลุ่มที่ 5: การประยุกต์ใช้พิเศษ (Specialized Applications)

กลุ่มนี้มุ่งเน้นไปที่การประยุกต์ใช้ AI ในบริบทเฉพาะ

กลุ่มที่ 1: การปรับแต่งและสร้างคำถาม (Question Crafting and Refinement)

กลุ่มนี้มุ่งเน้นไปที่การสร้างและปรับแต่งคำถามเพื่อช่วยให้ AI เข้าใจและตอบคำถามได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

- Meta Language Creation คือการสร้างคำถามโดยใช้ภาษาที่มีโครงสร้างและชัดเจน เพื่อให้ AI สามารถเข้าใจได้ง่ายขึ้น เช่น [Q:อาหารที่ดีที่สุดสำหรับการลดน้ำหนักคืออะไร?]

- Question Refinement คือการปรับแต่งคำถามให้เฉพาะเจาะจงยิ่งขึ้น เพื่อให้ AI สามารถให้คำตอบที่ตรงประเด็นและเป็นประโยชน์มากขึ้น เช่น [RefineQ:ให้คำแนะนำอาหารที่เหมาะสมสำหรับโภชนาการและการลดน้ำหนัก]

- Alternative Approaches คือการให้ทางเลือกในการตอบคำถาม เพื่อให้ AI สามารถให้คำตอบที่หลากหลายและครอบคลุมมากขึ้น เช่น [Alt:แนวทางอื่นๆ ในการลดน้ำหนัก]

- Refusal Breaker คือการช่วย AI ตอบคำถามที่ท้าทายหรือยากต่อการทำความเข้าใจ เช่น [WhyNot:ทำไมไม่สามารถตอบคำถามนี้?]

กลุ่มที่ 2: การจัดการและสร้างความเข้าใจ (Understanding and Management)

กลุ่มนี้มุ่งเน้นไปที่การจัดการและสร้างความเข้าใจระหว่างผู้ใช้และ AI


- Flipped Interaction คือการเปลี่ยนบทบาทระหว่างผู้ใช้และ AI จากเดิมที่ผู้ใช้เป็นผู้ถามคำถาม AI เป็นผู้ตอบ เปลี่ยนเป็น AI เป็นผู้ถามคำถามผู้ใช้เป็นผู้ตอบ เพื่อให้ AI สามารถเข้าใจมุมมองของผู้ใช้ได้ดียิ่งขึ้น เช่น [AIQ:คุณคิดอย่างไรเกี่ยวกับหัวข้อนี้?]

- Cognitive Verifier คือการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลหรือความคิดของผู้ใช้ เพื่อให้ AI สามารถให้ข้อมูลหรือคำแนะนำที่ถูกต้องและเป็นประโยชน์มากขึ้น เช่น [Verify:คุณแน่ใจหรือไม่ว่าข้อมูลนี้ถูกต้อง?]

- Context Manager คือการจัดการบริบทของบทสนทนา เพื่อให้ AI สามารถเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างคำและประโยคในบทสนทนาได้ดียิ่งขึ้น เช่น [Context:พิจารณาสถานการณ์ปัจจุบัน]

	
 

กลุ่มที่ 3: การสร้างและนำเสนอผลลัพธ์ (Creation and Presentation)

กลุ่มนี้มุ่งเน้นไปที่การสร้างและนำเสนอผลลัพธ์ของ AI


- Output Automater คือการสร้างผลลัพธ์อัตโนมัติ เช่น สรุปผลลัพธ์ กราฟ หรือตาราง เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเข้าใจผลลัพธ์ของ AI ได้ง่ายขึ้น เช่น [AutoOutput:สร้างสรุปผลลัพธ์อัตโนมัติ]

- Persona Creation คือการสร้าง AI ให้เป็นตัวแทนของบุคคลหรือกลุ่มบุคคล เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเข้าใจมุมมองของ AI ได้ง่ายขึ้น เช่น [Persona:AI ในบทบาทของนักวิทยาศาสตร์]

- Template คือการใช้เทมเพลตในการสร้างผลลัพธ์ เพื่อให้ผลลัพธ์มีความเป็นระเบียบและสวยงาม เช่น [Template:แบบแผนการเขียนรายงาน]

- Infinite Generation คือการสร้างผลลัพธ์อย่างต่อเนื่องโดยไม่จำกัด เช่น บทกวี โค้ด หรือดนตรี เพื่อให้ผู้ใช้สามารถสร้างสรรค์ผลงานใหม่ๆ ได้ เช่น [Infinite:สร้างเนื้อหาต่อเนื่องไม่จำกัด]

- Visualization Generator คือการสร้างภาพหรือกราฟเพื่อนำเสนอข้อมูล เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเข้าใจข้อมูลได้ง่ายขึ้น เช่น [Visualize:สร้างกราฟจากข้อมูลที่ให้มา]

กลุ่มที่ 4: การสะท้อนและวิเคราะห์ (Reflection and Analysis)

กลุ่มนี้มุ่งเน้นไปที่การช่วย AI ในการสะท้อนและวิเคราะห์ข้อมูล


- Reflection คือการให้ AI สะท้อนความคิดหรือการกระทำของตนเอง เพื่อให้ AI สามารถเรียนรู้และปรับปรุงประสิทธิภาพของตนเองได้ เช่น [Reflect:สะท้อนบทเรียนจากเหตุการณ์นี้]

- Chain-of-Thought คือการสร้างลำดับความคิดของ AI เพื่อให้ AI สามารถอธิบายขั้นตอนการแก้ปัญหาหรือความคิดของตนเองได้ เช่น [Chain:อธิบายขั้นตอนการแก้ปัญหา]

- ReAct 'Reason + Act' คือการสร้างแผนการดำเนินงานจากคำถามหรือข้อมูลที่ได้รับ เพื่อให้ AI สามารถนำไปปฏิบัติได้จริง เช่น [ReAct:สร้างแผนการดำเนินงานจากคำถามนี้]

กลุ่มที่ 5: การประยุกต์ใช้พิเศษ (Specialized Applications)

กลุ่มนี้มุ่งเน้นไปที่การประยุกต์ใช้ AI ในบริบทเฉพาะ


- Audience Persona คือการกำหนดกลุ่มเป้าหมายของ AI เพื่อให้ AI สามารถให้ข้อมูลหรือคำแนะนำที่เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมาย เช่น [AudPersona:นำเสนอข้อมูลสำหรับนักธุรกิจ]

- Few-shot Learning คือการเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนน้อย เพื่อให้ AI สามารถเรียนรู้และเข้าใจข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว เช่น [FewShot:ใช้ตัวอย่างน้อยๆ ในการแสดงความเข้าใจ]

- Recipe คือการสร้างสูตรหรือแนวทางในการแก้ปัญหา เพื่อให้ AI สามารถนำไปปฏิบัติได้ เช่น [Recipe:สูตรการทำอาหารไทยแบบดั้งเดิม]

- สร้าง  Prompt GPT จาก Framework
- การใช้งาน  PromptGPT
- ตัวอย่างการปรับใช้โมเดล GPT ในสถานการณ์ต่างๆ เช่น การเขียนโค้ด,งาน Data science 

- สร้าง  Prompt GPT จาก Framework 

https://chat.openai.com/g/g-roQt0ltBC-promptenggpt

https://chat.openai.com/g/g-CovEfVF3w-patternpromptgpt

- สร้าง  Prompt GPT จาก Framework
- การใช้งาน  PromptGPT
- ตัวอย่างการปรับใช้โมเดล GPT ในสถานการณ์ต่างๆ เช่น การเขียนโค้ด,งาน Data science