ตัวอย่างเทคนิคและประยุกต์ใช้งานจริงในการออกแบบคำสั่งสำหรับปัญญาประดิษฐ์

คุณคงไม่โทรไปที่ร้านพิซซ่าแล้วสั่งแค่ "พิซซ่า" เพื่อรับอาหารเย็นที่คุณต้องการ คุณจะต้องระบุชนิดของแป้งหน้าพิซซ่า เครื่องเคียง เครื่องเทศ เครื่องดื่มที่อยากทาน และสิ่งที่คุณอาจแพ้

บทเรียนจากเรื่องนี้คือ: ยิ่งคุณให้คำแนะนำอย่างละเอียดมากเท่าไร พิซซ่าก็จะยิ่งใกล้เคียงกับความต้องการของคุณมากขึ้นเท่านั้น สิ่งนี้ใช้ได้กับการใช้เครื่องมือ AI สร้างสรรค์ เช่นChatGPT ของ Open AIหรือGemini ของ Google

ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะแสดงให้คุณเห็นวิธีการให้คำแนะนำที่ชัดเจนและถามคำถามเฉพาะเจาะจงกับเครื่องมือ AI แบบทั่วไป—กระบวนการนี้ยังเป็นที่รู้จักในนามของการวิศวกรรมคำสั่ง (prompt engineering)

อะไรคือการวิศวกรรมคำสั่ง?

การออกแบบคำสั่ง (Prompt Engineering) คือกระบวนการออกแบบและปรับปรุงข้อความที่ป้อนให้กับโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะโมเดลภาษา เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ ตรงประเด็น และสร้างสรรค์มากที่สุด

ทำไมคุณควรเรียนรู้การออกแบบคำสั่ง

ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์กำลังเติบโตเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังและมีผลกระทบมากที่สุดในหลากหลายแอปพลิเคชัน ตั้งแต่การเขียนเนื้อหาไปจนถึงการสร้างแบบจำลองทางสถาปัตยกรรม McKinseyพบว่าอาจมีการทำงานถึง 30% ของชั่วโมงการทำงานทั้งหมดในเศรษฐกิจของสหรัฐอเมริกาที่สามารถถูกทำให้เป็นอัตโนมัติด้วยเทคโนโลยีที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ภายในปี 2030

เพื่อใช้ประโยชน์จาก Gen AI อย่างเต็มประสิทธิภาพ คุณจำเป็นต้องเชี่ยวชาญการออกแบบคำสั่งป้อนข้อมูล

เร่งการปฏิสัมพันธ์: การออกแบบคำสั่ง (Prompt Engineering) ทำหน้าที่เป็นตัวกลางหลักระหว่างเจตนาของมนุษย์กับผลลัพธ์ของเครื่องจักร เพื่อให้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) สามารถเข้าใจคำถามในภาษาธรรมชาติของคุณได้ คุณจำเป็นต้องมีความรู้เกี่ยวกับการออกแบบคำสั่ง

การส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์ของ AI: ปัจจัยที่ทำให้ AI สร้างสรรค์แตกต่างคือมันสามารถ 'สร้าง' หรือสร้างข้อความ, รูปภาพ, หรือข้อมูลตามคำสั่งที่ได้รับ เพื่อที่จะได้คำตอบที่สร้างสรรค์ คุณจำเป็นต้องป้อนคำสั่งที่ชัดเจน

การกระตุ้นให้เกิดการตอบสนองที่ถูกต้อง: ความท้าทายใหญ่ใน Gen AI คือการเกิดภาพหลอน—ปรากฏการณ์ที่แบบจำลอง AI สร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือทำให้เข้าใจผิดโดยอิงจากสมมติฐานที่ผิดพลาดหรืออคติที่มีอยู่ภายใน เพื่อขจัดปัญหานี้ คุณจำเป็นต้องมีทักษะการออกแบบข้อความกระตุ้นที่ดี

เพิ่มผลตอบแทนสูงสุด: ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) ประกอบด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อใช้ประโยชน์จากศักยภาพสูงสุดของโมเดลและหลีกเลี่ยงข้อจำกัด การออกแบบคำสั่งป้อนข้อมูล (Prompt Engineering) ที่ดีจึงเป็นพื้นฐานสำคัญ

การปรับปรุงความเกี่ยวข้อง: ทุกสิ่งที่สร้างขึ้นโดย AI ต้องมีความเกี่ยวข้องกับกลุ่มเป้าหมายที่ตั้งใจไว้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถปรับปรุงความเกี่ยวข้องของโพสต์โซเชียลมีเดียที่สร้างโดย AI สำหรับผู้ชมของคุณได้โดยการระบุข้อมูลประชากร ความสนใจ ความต้องการ ความท้าทาย ฯลฯ ของพวกเขา

เพื่อที่จะได้รับประโยชน์เหล่านี้ คุณจำเป็นต้องเข้าใจวิธีการใช้การออกแบบคำสั่ง (prompt engineering) เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามที่คุณต้องการจากปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (generative AI) มาเริ่มกันด้วยตัวอย่างบางประการ

ตัวอย่างของการออกแบบคำสั่ง

มีสิ่งที่ควรทำและไม่ควรทำ แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและเทมเพลตคำสั่งสำหรับ AIมากมายที่จะช่วยให้คุณทำได้อย่างถูกต้อง แต่ก่อนที่เราจะเข้าสู่เทคนิคการใช้ AI เหล่านั้น วิธีที่ดีที่สุดในการเรียนรู้ทักษะที่ใช้งานได้จริงอย่างการออกแบบคำสั่งคือการได้เห็นมันทำงานจริง

นี่คือตัวอย่างบางส่วนของการออกแบบคำสั่ง (prompt engineering) ในหลากหลายสาขาการทำงาน

การออกแบบคำสั่งสำหรับซอฟต์แวร์การพัฒนา

ไม่ว่าคุณจะกำลังเขียนโปรแกรม แก้ไขข้อบกพร่อง หรือจัดทำเอกสารเครื่องมือ AI สำหรับนักพัฒนาสามารถช่วยให้งานของคุณง่ายขึ้นมาก นี่คือวิธีการ

การช่วยเหลือในการตรวจสอบโค้ด

"สร้างรายการตรวจสอบการตรวจสอบโค้ดสำหรับแอปพลิเคชันการอัตโนมัติกระบวนการด้วยหุ่นยนต์ (RPA) ที่สร้างขึ้นโดยใช้ Python โดยเน้นที่ความสามารถในการอ่านและความปลอดภัยขององค์กรเป็นพิเศษ"

เอกสารทางเทคนิค

"เขียนคู่มือที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการนำ OAuth 2.0 ไปใช้ในแอปพลิเคชันเว็บโดยใช้ Node.js รวมถึงคำแนะนำทีละขั้นตอนและตัวอย่างโค้ดสำหรับแต่ละขั้นตอน"

การแก้ไขข้อบกพร่อง

"อธิบายวิธีการอย่างเป็นระบบในการระบุและแก้ไขปัญหาหน่วยความจำรั่วในแอปพลิเคชัน Java รวมถึงเครื่องมือที่ควรใช้และพื้นที่ทั่วไปที่ควรตรวจสอบ หากคุณเป็นมือใหม่และรู้สึกว่าเรื่องนี้ซับซ้อนเกินไป เราได้เตรียมความช่วยเหลือไว้ให้แล้วใช้คำสั่ง ChatGPT สำหรับวิศวกรรมของ ClickUpเพื่อสร้างแนวคิด แผนการดำเนินงาน และอื่นๆ อีกมากมาย"

คำสั่งสำหรับผลิตภัณฑ์การจัดการด้วยปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป

ทีมพัฒนาซอฟต์แวร์แบบ Agile มักขาดผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่สามารถชี้แจงแผนงานและขับเคลื่อนความก้าวหน้าได้เครื่องมือ AIเช่น ChatGPT สามารถช่วยได้

การจัดลำดับความสำคัญของฟีเจอร์

"ใช้แบบจำลองการให้คะแนน RICE (การเข้าถึง, ผลกระทบ, ความมั่นใจ, ความพยายาม) ให้ความสำคัญกับคุณสมบัติต่อไปนี้สำหรับเครื่องมือการจัดการโครงการที่กำลังจะมาถึงของเรา: กระดานคัมบัง, การทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์, การรายงานอัตโนมัติ, และการเชื่อมต่อกับระบบของบุคคลที่สาม"

การสร้างบุคลิกผู้ใช้

"พัฒนาโปรไฟล์ผู้ใช้โดยละเอียดสำหรับแอปติดตามการออกกำลังกายที่มุ่งเป้าไปที่มืออาชีพที่มีงานยุ่งและเป็นมือใหม่ในการออกกำลังกายส่วนบุคคล รวมถึงรายละเอียดทางประชากรศาสตร์ เป้าหมาย ความท้าทาย และวิธีที่พวกเขาอาจใช้แอป"

การพัฒนาแผนที่ทางผลิตภัณฑ์

"ร่างแผนงานผลิตภัณฑ์สำหรับระยะเวลา 6 เดือน เพื่อขยายแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ โดยเน้นการผสาน AI เพื่อสร้างประสบการณ์การช็อปปิ้งที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล ระบุรายละเอียดแต่ละขั้นตอน ไฮไลท์สำคัญ และผลลัพธ์ที่คาดหวัง" หรือเลือกจาก 130+คำสั่ง ChatGPT สำหรับการจัดการผลิตภัณฑ์ใน ClickUpและเริ่มต้นได้ทันที

ตัวอย่างการวิศวกรรมคำสั่งในบริหารโครงการ

คุณสามารถขอให้ Gen AI สร้างแผนโครงการ ซึ่งคุณสามารถปรับแต่งได้ตามต้องการ หรือเพียงแค่ขอความช่วยเหลือในการปรับปรุงบางส่วนของแผนนั้น เราจะดูทั้งสองวิธีด้านล่าง

การสร้างแผนโครงการ

ร่างแผนโครงการโดยละเอียดสำหรับการเปิดตัวตลาดออนไลน์ใหม่ รวมถึงขั้นตอนต่างๆ เช่น การวิจัยตลาด การออกแบบและพัฒนา การทดสอบ และกลยุทธ์การเปิดตัว ระบุกิจกรรมสำคัญ ทรัพยากรที่จำเป็น และระยะเวลาสำหรับแต่ละขั้นตอน

การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากร

วิเคราะห์การจัดสรรทรัพยากรในปัจจุบันสำหรับโครงการพัฒนาซอฟต์แวร์ และเสนอการปรับปรุงเพื่อให้การส่งมอบเป็นไปตามกำหนดเวลาโดยไม่กระทบต่อคุณภาพ. ให้คำนึงถึงปัจจัยเช่นทักษะ, การกระจายภาระงาน, และงานที่มีความสำคัญในเส้นทางหลัก.

190+คำสั่ง ChatGPT สำหรับการจัดการโครงการคัดสรรมาโดยเฉพาะสำหรับคุณโดย ClickUp

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ ClickUp Brain ได้ที่นี่:

คำแนะนำสำหรับการสร้างเนื้อหา

เครื่องมือสร้างเนื้อหาด้วย AI ที่ดีที่สุดสามารถช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ทางการตลาดของคุณได้อย่างมาก ลองใช้สิ่งต่อไปนี้เพื่อดูด้วยตัวคุณเอง

แคมเปญโซเชียลมีเดีย

ออกแบบแคมเปญโซเชียลมีเดียสำหรับการเปิดตัวแชมพูที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมที่กำลังจะมาถึง รวมถึงโพสต์ Instagram 3 โพสต์ที่แตกต่างกันและโพสต์ Twitter 3 โพสต์ที่แตกต่างกัน เพิ่มแฮชแท็กที่เกี่ยวข้องสำหรับแต่ละแพลตฟอร์ม

เนื้อหาจดหมายข่าวทางอีเมล

"สร้างเนื้อหาที่น่าสนใจสำหรับจดหมายข่าวรายเดือนสำหรับสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยี ซึ่งรวมถึงการอัปเดตผลิตภัณฑ์, การแนะนำสมาชิกในทีม, กิจกรรมที่กำลังจะมาถึง, และคำกระตุ้นให้ผู้อ่านลองใช้ฟีเจอร์ใหม่"

คุณยังสามารถให้รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการอัปเดตผลิตภัณฑ์หรือสมาชิกในทีมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ ตัวอย่างด้านล่าง

สร้างจุดสนใจให้กับสมาชิกในทีมคนหนึ่ง ชื่อของเขาคือเจค เขาเป็นนักพัฒนาที่ยอดเยี่ยม เขาทำงานครบหนึ่งปีในเดือนนี้ ในช่วงเวลาที่ผ่านมา เขาได้ช่วยแก้ปัญหาใหญ่ ๆ ของลูกค้าหลายครั้ง ลูกค้าคนหนึ่งเคยกล่าวว่า "หากไม่มีเจค เราคงติดอยู่ในวังวนของความสับสน เขาทำงานได้ยอดเยี่ยมมากจนช่วยให้เราแก้ปัญหาได้สองอย่างในคราวเดียว"

ใช้ClickUp Brainเป็นผู้ช่วยเขียนของคุณ ตรวจสอบการสะกดคำ สรุปเอกสารที่ยาว สร้างตาราง แม่แบบ บทถอดเสียง และอื่นๆ อีกมากมาย

โปรดจำไว้ว่าธุรกิจส่วนใหญ่ยังไม่ชื่นชอบเนื้อหาที่สร้างโดย AI ซึ่งได้ทำให้เกิดเครื่องมือตรวจจับ AI หลายตัว วิธีที่ดีที่สุดในการใช้ Gen AI สำหรับเนื้อหาคือการใช้เป็นเครื่องมือช่วยระดมความคิดหรือจุดเริ่มต้นที่ช่วยแก้ปัญหาหน้ากระดาษว่างเปล่า

การออกแบบคำสั่งในแอปพลิเคชันแชทบอท

ในทางเทคนิคแล้ว ChatGPT หรือ Google Gemini คือแชทบอทที่เราพูดคุยด้วย มันเข้าใจข้อมูลที่เราป้อนและสร้างคำตอบขึ้นมา มันได้รับการฝึกฝนบนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีข้อมูลมากมาย

คุณสามารถนำโมเดลเหล่านี้ไปฝึกฝนเพิ่มเติมด้วยข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์หรือข้อมูลเฉพาะอุตสาหกรรม เพื่อช่วยให้การสนทนามีความละเอียดอ่อน เข้าใจบริบท และปรับให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละรายได้ ในกรณีนี้ ลูกค้าอาจเพียงแค่ถามคำถามเช่น "กระเป๋าเป้ใบนี้ราคาเท่าไหร่?"

อย่างไรก็ตาม แชทบอทบริการลูกค้าที่ดีสามารถดึงข้อมูลจากองค์กรเกี่ยวกับประวัติการซื้อสินค้า, สถานที่, ความชอบ, ข้อร้องเรียนในอดีต, เป็นต้น, เพื่อให้บริการคำตอบและเสนอขายสินค้าเพิ่มเติม ซึ่งช่วยเพิ่มประสบการณ์ของผู้ใช้ได้อย่างมีนัยสำคัญ

การออกแบบคำสั่งสำหรับโปรแกรมคอมพิวเตอร์และระบบการควบคุมเวอร์ชัน

การเขียนคำสั่งที่ชัดเจนสามารถช่วยนักพัฒนาในการสร้างโค้ดสั้น ๆ ที่เฉพาะเจาะจงในภาษาโปรแกรมต่าง ๆ ได้

เขียนฟังก์ชัน Python เพื่อเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล SQL และดำเนินการคำสั่ง SELECT ตามพารามิเตอร์ที่ส่งไปยังฟังก์ชัน

การผสานปัญญาประดิษฐ์เข้ากับกระบวนการควบคุมเวอร์ชันช่วยให้มีคำแนะนำสำหรับการตรวจสอบโค้ดโดยอิงจากประวัติการคอมมิต, แนะนำพื้นที่ในโค้ดเบสที่อาจต้องการการปรับโครงสร้างใหม่, และทำให้งานควบคุมเวอร์ชันที่เป็นกิจวัตรเป็นอัตโนมัติ ซึ่งช่วยปรับปรุงคุณภาพของโค้ดและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีม

การกระตุ้นเทคโนโลยีสร้างสรรค์ด้วยปัญญาประดิษฐ์

การวิศวกรรมคำสั่ง (Prompt engineering) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้กับโมเดลอย่าง DALL-E ได้ปลดล็อกศักยภาพที่ไม่เคยมีมาก่อนในการสร้างภาพที่สร้างสรรค์และซับซ้อนจากคำอธิบายที่เป็นข้อความ

ตัวอย่างเช่น นักพัฒนาเกมสามารถใช้คำสั่งเช่น "สร้างภาพของถนนสายหลักที่มีร้านค้าแฟชั่นเรียงรายทั้งสองฝั่ง ในยามพลบค่ำ ในสไตล์สถาปัตยกรรมสมัยใหม่และโทนสีเย็น" ผลลัพธ์ที่ได้ช่วยให้สามารถมองเห็นสภาพแวดล้อมของเกมได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องวาดด้วยมืออย่างละเอียด

การออกแบบคำสั่งสำหรับวิเคราะห์ฐานข้อมูล

โดยทั่วไป การดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลจำเป็นต้องมีผู้ที่มีความรู้เกี่ยวกับ SQL เพื่อเขียนคำสั่งภาษาโปรแกรมที่ซับซ้อน. ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ได้เปลี่ยนแปลงสิ่งนี้ ทำให้คุณสามารถเขียนคำสั่งของคุณในภาษาธรรมชาติเพื่อดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือมีโครงสร้างครึ่งหนึ่ง.

การประมวลผลข้อมูล

"เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเขียนโค้ดเพื่อทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลของฉันสำหรับการวิเคราะห์ ชุดข้อมูลของฉันประกอบด้วยข้อมูลการช้อปปิ้งของลูกค้าทั้งหมดในช่วง 30 วันที่ผ่านมา"

ที่นี่ คุณสามารถขอให้ Gen AI ทำภารกิจทำความสะอาดเฉพาะได้ เช่น การลบแถวที่ว่างเปล่า การลบแถวที่มีค่าในรถเข็นน้อยกว่า 50 ดอลลาร์ และอื่น ๆ

การนำเสนอข้อมูลในรูปแบบภาพ

เขียนโค้ดด้วยภาษา Python เพื่อแสดงข้อมูลชุดของฉันในรูปแบบที่มองเห็นได้ ชุดข้อมูลของฉันประกอบด้วยข้อมูลการช้อปปิ้งของลูกค้าทุกคนที่มีอายุมากกว่า 50 ปีในช่วง 30 วันที่ผ่านมา

ให้ข้อมูลจำเพาะเพิ่มเติมสำหรับการสร้างภาพและการปรับแต่ง เช่น "แสดงแนวโน้มการช้อปปิ้งให้ฉันดู" หรือ "จัดระเบียบตามหมวดหมู่"

การวิเคราะห์ความรู้สึกด้วยคำสั่งสำหรับปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์

การวิเคราะห์ความรู้สึกได้รับความนิยมอย่างมากในเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้นทางออนไลน์ โดยเฉพาะจากโพสต์ในโซเชียลมีเดีย คำกระตุ้นของคุณในการทำความเข้าใจความรู้สึกของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของคุณอาจเป็นดังนี้

"จากชุดข้อมูลของฉันที่ประกอบด้วยโพสต์บนสื่อสังคมออนไลน์ที่กล่าวถึง [แบรนด์] ให้จัดประเภทโพสต์เหล่านั้นว่าเป็นเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง ระบุลักษณะเฉพาะหรือแง่มุมที่เกี่ยวข้องกับแต่ละความรู้สึก"

หากคุณได้เรียนรู้พื้นฐานของการทำงานของวิศวกรรมคำสั่งแล้ว ถึงเวลาที่จะได้เห็นการประยุกต์ใช้และการส่งผลกระทบในวงกว้างของมัน

บทบาทของวิศวกรรมคำสั่งในภาคส่วนที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

จากตัวอย่างข้างต้น คุณจะเห็นว่าคุณสามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานหรือการวิเคราะห์ความรู้สึกได้ครอบคลุมทุกอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตาม AI เชิงสร้างสรรค์และวิศวกรรมคำสั่งกำลังสร้างคุณค่าพิเศษในภาคส่วนและการประยุกต์ใช้ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล นี่คือวิธีการ

การศึกษา

การออกแบบคำสั่งที่ดีช่วยครูผู้สอนสร้างเนื้อหาที่ถูกต้อง, มีความเกี่ยวข้อง, น่าสนใจ, และปรับให้เหมาะกับบุคคลได้ในปริมาณมาก. กรณีการใช้งานที่มีศักยภาพสูงที่สุดสำหรับ Gen AI ในด้านการศึกษาคือ:

ประสบการณ์การเรียนรู้ที่ปรับให้เหมาะกับบุคคล: สร้างบทเรียนและแผนการสอนตามความชอบ ความสามารถ และความสนใจของนักเรียนแต่ละคนได้ในเวลาเพียงเล็กน้อย

การสร้างเนื้อหาโดยอัตโนมัติ: การสร้างเอกสารสนับสนุนอย่างรวดเร็ว เช่น สรุปเนื้อหา แบบทดสอบ และคำถามเพื่อความเข้าใจในการอ่าน

การเรียนรู้และฝึกฝนภาษา: สร้างสถานการณ์ฝึกสนทนา แบบฝึกไวยากรณ์ และการฝึกคำศัพท์ที่สอดคล้องกับระดับปัจจุบันของผู้เรียน

การสอนพิเศษและการสนับสนุน: การสอนพิเศษโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อแก้ไขคำถามเฉพาะของนักเรียนหรือพื้นที่ที่มีความยากลำบาก โดยให้คำอธิบาย ทรัพยากร และแบบฝึกหัด

การวิจัยและพัฒนา

โดยการสร้างคำสั่งที่ชัดเจนและเกี่ยวข้องกับบริบท นักวิจัยสามารถใช้ประโยชน์จากแบบจำลอง AI ในการคัดกรองข้อมูลจำนวนมหาศาล สร้างสมมติฐานใหม่ และแม้กระทั่งจำลองผลลัพธ์ของการทดลอง

วิศวกรผู้สร้างคำสั่งสามารถช่วยนักวิจัยออกแบบข้อมูลนำเข้าที่เหมาะสมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องในปริมาณมากได้ สถานการณ์บางประการที่อาจมีคุณค่าคือ:

การทบทวนวรรณกรรม: ดำเนินการทบทวนวรรณกรรมอย่างครอบคลุม ระบุการศึกษาที่เกี่ยวข้อง ผลการวิจัยที่สำคัญ และช่องว่างในฐานความรู้ปัจจุบัน

การทำเหมืองข้อมูล: การค้นหาแบบแผน, ความสัมพันธ์, และความผิดปกติในชุดข้อมูลขนาดใหญ่

การสร้างสมมติฐาน: การสร้างสมมติฐานหลายข้อภายในขอบเขตการวิจัยเดียวกันเพื่อสำรวจเส้นทางที่หลากหลาย

การจำลองการทดลอง: การจำลองการทดลองหรือผลลัพธ์ของแบบจำลอง ช่วยลดความจำเป็นในการทดลองทางกายภาพที่มีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน

การดูแลสุขภาพ

การวิศวกรรมคำสั่งช่วยปรับปรุงความสามารถของแบบจำลอง AI ในการตีความข้อมูลทางการแพทย์ที่ซับซ้อน, ให้การสนับสนุนทางการวินิจฉัย, ปรับแต่งการดูแลผู้ป่วยให้เหมาะกับบุคคล, และช่วยให้การวิจัยและการฝึกอบรมเป็นไปได้

วิศวกรผู้สร้างข้อความสามารถช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นจากข้อมูลของพวกเขาในสถานการณ์ต่อไปนี้

กรณีการใช้งานจริงของวิศวกรรมคำสั่ง

โดยพื้นฐานแล้ว AI เชิงสร้างสรรค์สามารถสร้างเนื้อหาได้สามรูปแบบ ได้แก่ ข้อความ รูปภาพ และเสียง/วิดีโอกรณีการใช้งาน AIที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดบางส่วนในทั้งสามรูปแบบมีดังนี้

การออกแบบคำสั่งในการสร้างข้อความ

นี่คือกรณีการใช้งานที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับ AI สร้างสรรค์ในปัจจุบัน ตั้งแต่ผู้สื่อข่าว นักการตลาด ไปจนถึงนักพัฒนาที่ขี้อาย ผู้ใช้จากทุกสาขาอาชีพต่างใช้เครื่องมือสร้างข้อความด้วย AIเพื่อตอบสนองความต้องการของตน

กรณีการใช้งานที่ได้รับความนิยม ได้แก่:

ยังมีเครื่องมือ AI สำหรับบันทึกการประชุมที่สามารถถอดเสียงการประชุมทางวิดีโอเป็นข้อความหรือสรุปข้อความเพื่อระบุประเด็นสำคัญ รายการที่ต้องดำเนินการ ฯลฯ

การออกแบบคำสั่งสำหรับการสร้างภาพ

แม้ว่าจะยังไม่แพร่หลายเท่าข้อความ แต่การสร้างภาพนำเสนอโอกาสที่น่าทึ่งสำหรับความคิดสร้างสรรค์ กรณีการใช้งานยอดนิยมได้แก่:

การวิศวกรรมคำสั่งสำหรับสร้างเสียงและวิดีโอ

การสร้างเสียงและวิดีโอผ่านการวิศวกรรมคำสั่ง (prompt engineering) มีแอปพลิเคชันที่สำคัญในด้านความบันเทิง การศึกษา และการช่วยเหลือเสมือนจริง ตัวอย่างการใช้งานที่เป็นประโยชน์ของเครื่องมือสร้างเนื้อหาด้วย AI ได้แก่:

ผลกระทบของ AI สร้างสรรค์นั้นยิ่งใหญ่—มีอิทธิพลต่อทุกภาคส่วน อุตสาหกรรม ภูมิศาสตร์ และประเภทธุรกิจ ในช่วงทศวรรษหน้า การวิศวกรรมคำสั่งอาจเป็นปัจจัยที่กำหนดความสามารถในการเรียนรู้และเข้าใจสิ่งต่างๆ ของบุคคล ในลักษณะที่ 'การค้นหาใน Google' เป็นอยู่ในปัจจุบัน

แม้ว่า AI เชิงสร้างสรรค์จะพัฒนาอย่างรวดเร็ว นี่คือวิธีการพื้นฐานบางประการที่คุณสามารถใช้เพื่อเริ่มต้นกับการวิศวกรรมคำสั่ง (Prompt Engineering)

วิธีการกระตุ้น

ก่อนที่เราจะเข้าสู่คำศัพท์ทางเทคนิค โปรดจำไว้ว่าข้อได้เปรียบหลักของ AI เชิงสร้างสรรค์คือคุณสามารถป้อนข้อมูลของคุณเป็นภาษาธรรมชาติได้ ดังนั้น คุณสามารถพูดกับ ChatGPT หรือ Google Gemini หรือ Microsoft Copilot ได้ตามที่คุณทำตามธรรมชาติ

สังเกตการตอบสนองและปรับแต่งข้อมูลของคุณตามที่คุณดำเนินการไป นี่คือแนวคิดบางประการที่อาจช่วยคุณได้ระหว่างทาง

การเรียนรู้แบบไม่ใช้ตัวอย่าง

การมอบหมายงานให้กับ AI โดยไม่มีตัวอย่างหรือบริบทล่วงหน้าเรียกว่าการให้คำแนะนำแบบศูนย์ช็อต ซึ่งมีลักษณะดังนี้

ตัวอย่างคำสั่ง: "ระบุภาษาโปรแกรมหลักที่ใช้ในโค้ดตัวอย่างต่อไปนี้: print('Hello, World!'). "

การเรียนรู้แบบไม่กี่ตัวอย่าง

การให้ตัวอย่างงานเพียงไม่กี่ตัวอย่างแก่โมเดล AI ก่อนที่จะนำเสนอภารกิจจริง เรียกว่า การให้คำแนะนำแบบไม่กี่ตัวอย่าง

ตัวอย่างคำสั่ง: "จากคู่ข้อมูลเข้าและข้อมูลออก: ข้อมูลเข้า: 5 * 5, ข้อมูลออก: 25; ข้อมูลเข้า: 8 + 2, ข้อมูลออก: 10; คำนวณผลลัพธ์สำหรับข้อมูลเข้า: 7 – 4."

การกระตุ้นให้คิดตามลำดับ

การกระตุ้นให้โมเดลสร้างขั้นตอนระหว่างกลางหรือเส้นทางการให้เหตุผลที่นำไปสู่คำตอบสุดท้ายหรือผลลัพธ์ที่ต้องการเรียกว่า การกระตุ้นแบบโซ่แห่งความคิด (Chain-of-Thought หรือ COT)

ตัวอย่างคำสั่ง: "เพื่อกลับลำดับของสตริงที่กำหนด 'hello' ให้ทำตามขั้นตอนดังนี้: 1. แยกสตริงออกเป็นตัวอักษรแต่ละตัว 2. กลับลำดับของตัวอักษรเหล่านี้ 3. รวมตัวอักษรกลับเป็นสตริง 4. ผลลัพธ์สุดท้ายคืออะไร?"

เทคนิคการให้คำแนะนำขั้นสูง

มาดูเทคนิคการสร้างข้อความที่ซับซ้อนและขั้นสูงกันอีกสองสามข้อ

การแนะนำ CoT แบบไม่ใช้ตัวอย่าง

การคิดเชิงโซ่แบบไม่ใช้ตัวอย่าง (Zero-shot chain-of-thought, COT) ผสมผสานสองวิธีเข้าด้วยกันเพื่อแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนโดยไม่ต้องมีตัวอย่างในข้อมูลการฝึกฝน

ลองนึกภาพการใช้โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์เพื่อแก้ไขข้อบกพร่องในโค้ดซอฟต์แวร์ที่มันไม่เคยพบเห็นมาก่อน

โดยใช้ COT แบบไม่ฝึกฝนล่วงหน้า (zero-shot COT) โมเดลจะสามารถอธิบายความเข้าใจเกี่ยวกับปัญหา อนุมานสาเหตุอย่างมีเหตุผล และนำเสนอแนวทางแก้ไขที่เป็นไปได้ทีละขั้นตอน แม้ว่าจะไม่เคยได้รับการฝึกฝนกับปัญหานี้มาก่อนก็ตาม

วิศวกรคำแนะนำอัตโนมัติ (APE)

ถ้า AI สามารถกระตุ้น AI ให้ค้นหาคำตอบที่ถูกต้องได้ล่ะ? นั่นก็คือการทำให้วิศวกรรมของคำสั่งเป็นอัตโนมัติ

การใช้ขั้นตอนวิธีและเทคนิคเพื่อสร้างหรือปรับปรุงคำแนะนำสำหรับการโต้ตอบกับแบบจำลอง AI โดยอัตโนมัติเรียกว่า APE ในแบบจำลองนี้ ขั้นตอนวิธีจะวิเคราะห์กลุ่มตัวอย่างของความสำเร็จและความล้มเหลวเพื่อสร้างระบบอัตโนมัติสำหรับงานที่คล้ายกัน

จากนั้น ระบบจะนำคำสำคัญ โครงสร้าง และคำแนะนำที่ระบุว่ามีแนวโน้มสูงที่สุดที่จะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ประสบความสำเร็จมาใช้ เมื่อ AI สร้างสคริปต์ขึ้นมา ระบบ APE จะประเมินประสิทธิภาพของสคริปต์เหล่านั้น ปรับปรุงคำแนะนำตามสิ่งที่ได้เรียนรู้ และปรับปรุงกระบวนการอย่างต่อเนื่อง

ไม่ว่าคุณจะใช้แนวทางใดก็ตาม คุณมีแนวโน้มที่จะเผชิญกับความท้าทายบางประการในการเดินทางสู่การออกแบบคำสั่งที่มีประสิทธิภาพ

ข้อจำกัดและความท้าทายของการออกแบบคำสั่ง

ในฐานะที่เป็นสาขาที่กำลังเกิดขึ้นใหม่ Gen AI กำลังเผชิญกับทั้งช่วงขาขึ้นและขาลง ในทางกลับกัน ผู้ใช้กำลังทดลองใช้คำสั่งและรูปแบบต่างๆ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการ เทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วเช่นนี้ย่อมมีความท้าทายเป็นธรรมดา

ข้อจำกัดที่สำคัญบางประการของวิศวกรรมคำสั่งและวิธีการเอาชนะข้อจำกัดเหล่านั้น

การพึ่งพาโมเดล: คำสั่งที่ทำงานได้ดีกับโมเดลหนึ่งอาจไม่ให้ผลลัพธ์เดียวกันกับอีกโมเดลหนึ่ง

คอยสังเกตความแตกต่างในโมเดล ปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพตามความเหมาะสมในระหว่างการทำงาน

ความซับซ้อนและความเฉพาะเจาะจง: คำสั่งที่มีประสิทธิภาพมักต้องการความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับภาษาและความสามารถของโมเดล

ค้นหาสมดุลระหว่างความคลุมเครือมากเกินไปกับความเฉพาะเจาะจงเกินไปเพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของคุณ

อคติและความไวต่อข้อมูล: โมเดล AI อาจได้รับอคติจากข้อมูลที่ใช้ฝึกฝน ซึ่งคุณอาจขยายผลโดยไม่ตั้งใจผ่านการออกแบบคำสั่งป้อนเข้า นอกจากนี้ การเกิดภาพหลอน อคติ ความไม่ละเอียดอ่อน ฯลฯ อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่เป็นอันตราย ทำให้เข้าใจผิด หรือขัดต่อจริยธรรม

สร้างระบบสำหรับการพิจารณาอย่างรอบคอบและการกำกับดูแลทางจริยธรรมในการใช้ปัญญาประดิษฐ์

ความสามารถในการขยายขนาด: เมื่อขอบเขตของงานเพิ่มขึ้น การดำเนินการทางวิศวกรรมด้วยตนเองสำหรับแต่ละสถานการณ์เฉพาะจะกลายเป็นเรื่องที่ไม่สามารถปฏิบัติได้

พิจารณาการสร้างข้อความแจ้งเตือนอัตโนมัติหรือการปรับให้เหมาะสมสำหรับความต้องการในอนาคต

ความสามารถในการตีความ: การขาดความสามารถในการตีความอาจทำให้ยากต่อการปรับปรุงคำแนะนำอย่างต่อเนื่องหรือวินิจฉัยปัญหา

ใช้วิธีการตามลำดับความคิดและยืนยันที่จะเห็นเหตุผลเชิงตรรกะของ AI สำหรับผลลัพธ์ที่สำคัญ

การปรับตัวอย่างเกินควร (Overfitting) และการปรับตัวอย่างไม่เพียงพอ (Underfitting): การปรับตัวอย่างเกินควรเกิดขึ้นเมื่อคำสั่งหรือข้อความกระตุ้นถูกปรับให้เข้ากับตัวอย่างเฉพาะมากเกินไป ส่งผลให้ประสิทธิภาพลดลงเมื่อนำไปใช้กับกรณีทั่วไป การปรับตัวอย่างไม่เพียงพอเกิดขึ้นเมื่อคำสั่งหรือข้อความกระตุ้นกว้างเกินไป ทำให้ผลลัพธ์ที่ได้เป็นแบบทั่วไปหรือไม่เกี่ยวข้องกับหัวข้อที่ต้องการ

เอาล่ะ จงหาจุดสมดุลให้เจอ

ข้อจำกัดด้านต้นทุนและทรัพยากร: การออกแบบคำแนะนำที่มีคุณภาพสูง โดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมเชิงพาณิชย์ อาจต้องใช้ทรัพยากรการคำนวณจำนวนมากและเวลาของผู้เชี่ยวชาญ

มุ่งเน้นการประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติและผลตอบแทนจากการลงทุน

เชี่ยวชาญการออกแบบคำสั่งด้วย ClickUp

เพลงของเทย์เลอร์ สวิฟต์ชื่ออะไร? ฉันควรใส่ชีสในพาสต้าเท่าไหร่? ชุดข้อมูลนี้สะอาดพร้อมสำหรับการวิเคราะห์หรือไม่? ผู้ป่วยคนนี้แพ้ยาอะไร? งานใดบ้างจากสปรินท์นี้ที่ยังไม่ได้มอบหมาย?

ขอบเขตของโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์กำลังขยายตัวอย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้วิศวกรรมคำสั่ง (Prompt Engineering) กลายเป็นทักษะที่จำเป็นสำหรับผู้เชี่ยวชาญในทุกอุตสาหกรรม

ความสามารถของคุณในการพูดภาษาของ LLM กำหนดความสำเร็จของคุณในการดึงผลลัพธ์ที่ดีที่สุดออกมา—ทักษะที่รวมอยู่ใน 'การออกแบบคำสั่ง'

คุณสามารถลองฝึกฝนการสร้างคำสั่ง (prompt engineering) ด้วย LLM ฟรี เช่น ChatGPT, Google Gemini, DALL-E เป็นต้น ลองขอให้มันสร้างเพลงรีมิกซ์จากเพลงโปรดของคุณสำหรับงานวันเกิดครั้งต่อไป หรือดูใบแจ้งยอดบัตรเครดิตของคุณเพื่อสร้างภาพค่าใช้จ่ายที่มากที่สุดของคุณ

ทำให้การทำงานรวดเร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นด้วย ClickUp Brain. ClickUp ผสาน AI เข้ากับแพลตฟอร์มเพื่อการจัดการความรู้ การจัดการโครงการ และการเขียน.

อะไรอีก? ClickUp Brain ยังมาพร้อมกับคำแนะนำในตัวและเทมเพลตหลายร้อยแบบเพื่อให้แน่ใจว่าคุณเริ่มต้นได้อย่างถูกต้อง ดูว่า AI สร้างสรรค์สามารถทำอะไรได้บ้างสำหรับการจัดการโครงการของคุณลองใช้ ClickUp ฟรีวันนี้!

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการออกแบบคำสั่ง

1. การออกแบบคำสั่งคืออะไร พร้อมตัวอย่าง?

การสร้างข้อความนำเข้าสำหรับโมเดล AI สร้างสรรค์ เช่น ChatGPT เพื่อชี้นำให้สร้างผลลัพธ์ที่เฉพาะเจาะจงหรือตามที่ต้องการ เรียกว่า การวิศวกรรมข้อความนำเข้า

ตัวอย่างสำหรับการสร้างคำสั่งที่ชัดเจน

เมื่อนักพัฒนาซอฟต์แวร์ต้องการใช้โมเดลภาษาเช่น GPT-4 เพื่อสร้างสคริปต์ Python สำหรับเว็บสเครปเปอร์ที่รวบรวมหัวข้อข่าวจากเว็บไซต์เฉพาะ

Prompt: "สร้างสคริปต์ Python โดยใช้ไลบรารี Beautiful Soup เพื่อดึงหัวข้อข่าวล่าสุดจาก 'example-news-site.com' สคริปต์ควรจัดการการแบ่งหน้าและเก็บหัวข้อข่าวไว้ในรายการ"

2. ตัวอย่างของคำสั่งคืออะไร?

ข้อมูลใด ๆ ที่คุณป้อนให้กับโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์นั้นเรียกว่า "พรอมต์" ด้วยการออกแบบพรอมต์ที่ดี คุณสามารถปรับปรุงผลลัพธ์ของคุณได้อย่างมีนัยสำคัญ ทำให้มีประโยชน์ ตรงประเด็น แม่นยำ และน่าสนใจยิ่งขึ้น

ตัวอย่างที่ดีของคำสั่งคือ: "สร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์ความยาว 150 คำสำหรับชุดผ้าขนหนูใยไผ่ที่เน้นประโยชน์ด้านความเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม ความทนทาน และความนุ่มนวล รวมถึงการเรียกร้องให้ดำเนินการที่สนับสนุนการใช้ชีวิตที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมและส่งเสริมความมุ่งมั่นของแบรนด์ในการรักษาความยั่งยืน"

3. ฉันจะเริ่มต้นการสร้างคำสั่ง (Prompt Engineering) ได้อย่างไร?

วิธีที่ดีที่สุดในการเริ่มต้นวิศวกรรมคำสั่งคือลองทำด้วยตัวเอง สื่อสารกับมันด้วยภาษาธรรมชาติและทำความเข้าใจโมเดล ในขณะเดียวกัน คุณสามารถ:

ติดตามความก้าวหน้าในเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เนื่องจากสิ่งเหล่านี้สามารถส่งผลต่อวิธีการจัดโครงสร้างของคำสั่งหรือข้อความที่ป้อนได้