Prompt Engineer Framework

ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเข้ามามีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวันและการทำงานของเรามากขึ้นเรื่อยๆ การสื่อสารกับ AI อย่างมีประสิทธิภาพจึงเป็นทักษะที่จำเป็นอย่างยิ่ง หนึ่งในวิธีที่จะช่วยให้เราสามารถสื่อสารและสั่งงาน AI ได้อย่างชัดเจนและได้ผลลัพธ์ตรงตามที่ต้องการ คือการเขียน Prompt หรือคำสั่งที่ใช้ในการสื่อสารกับ AI นั่นเอง

การเขียน Prompt ที่ดีนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย เพราะต้องคำนึงถึงหลายปัจจัย ทั้งในแง่ของเนื้อหา รูปแบบ และวัตถุประสงค์ที่ต้องการ ซึ่งหากเขียนไม่ชัดเจนหรือไม่ครอบคลุม ก็อาจจะทำให้ได้ผลลัพธ์ที่ไม่ตรงตามที่คาดหวัง ดังนั้น การมี Framework หรือกรอบในการเขียน Prompt จึงเป็นเครื่องมือสำคัญที่จะช่วยให้เราสามารถเขียน Prompt ได้อย่างเป็นระบบและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ในบทนี้จะแนะนำ Prompt Frameworks ที่น่าสนใจ 5 รูปแบบ ได้แก่

1. RTF (Role, Task, Format) – เป็นการกำหนดบทบาท ภารกิจ และรูปแบบของ Prompt เพื่อให้ AI เข้าใจบริบทและความต้องการของเราได้ชัดเจนขึ้น
2. TAG (Task, Action, Goal) – เป็นการระบุงาน การกระทำ และเป้าหมายที่ต้องการให้ AI ทำ ซึ่งจะช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่ตรงประเด็นและสอดคล้องกับวัตถุประสงค์
3. BAB (Before, After, Bridge) – เป็นการอธิบายสถานการณ์ก่อนหน้า ผลลัพธ์ที่ต้องการ และสิ่งที่ต้องทำเพื่อเชื่อมโยงทั้งสองส่วนเข้าด้วยกัน ซึ่งจะช่วยให้ AI เข้าใจภาพรวมและขั้นตอนในการทำงานได้ดีขึ้น
4. CARE (Context, Action, Result, Example) – เป็นการให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับบริบท การกระทำที่ต้องการ ผลลัพธ์ที่คาดหวัง รวมถึงตัวอย่างประกอบ เพื่อให้ AI มีความเข้าใจที่ชัดเจนและครอบคลุมมากขึ้น
5. RISE (Role, Input, Steps, Expectation) – เป็นการกำหนดบทบาท ข้อมูลนำเข้า ขั้นตอนการทำงาน และความคาดหวังที่มีต่อ AI ซึ่งจะช่วยให้สามารถควบคุมทิศทางและคุณภาพของผลลัพธ์ได้ดียิ่งขึ้น

การทำความเข้าใจและฝึกฝนการใช้ Prompt Framework เหล่านี้ คุณจะสามารถยกระดับการสื่อสารและการทำงานร่วมกับ AI ให้มีประสิทธิภาพสูงสุด เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่โดดเด่นและตอบโจทย์ความต้องการของคุณได้อย่างแท้จริง เรามาเริ่มเรียนรู้กันเลย

RTF (Role, Task, Format) Framework

RTF Framework เป็นกรอบแนวคิดที่ช่วยในการออกแบบ Prompt ให้มีประสิทธิภาพ โดยแบ่งองค์ประกอบของ Prompt ออกเป็น 3 ส่วนหลักๆ ได้แก่

1. Role (บทบาท): กำหนดบทบาทหรือตัวตนของ AI ว่าจะสวมบทบาทเป็นใคร เช่น ผู้เชี่ยวชาญ ที่ปรึกษา ผู้ช่วย เป็นต้น การระบุบทบาทจะช่วยให้ AI เข้าใจมุมมองและลักษณะการสื่อสารที่เหมาะสม
2. Task (ภารกิจ): ระบุงานหรือภารกิจที่ต้องการให้ AI ทำอย่างชัดเจน เช่น ตอบคำถาม ให้คำแนะนำ สรุปใจความสำคัญ วิเคราะห์ข้อมูล ฯลฯ ยิ่งอธิบายรายละเอียดของงานได้ละเอียดเท่าไหร่ ก็จะยิ่งได้ผลลัพธ์ที่ตรงตามความต้องการมากขึ้น
3. Format (รูปแบบ): กำหนดรูปแบบการนำเสนอเนื้อหาที่ต้องการ เช่น ความยาวของข้อความ การใช้หัวข้อย่อย การจัดรูปแบบเป็นตาราง ลำดับขั้นตอน หรือใช้ Markdown เป็นต้น การระบุ Format ที่ชัดเจนจะช่วยให้ได้ผลลัพธ์ออกมาเป็นระเบียบและอ่านง่าย

ข้อดีของการใช้ RTF Framework คือช่วยกำหนดขอบเขตและทิศทางของ Prompt ได้อย่างชัดเจน ทำให้ AI เข้าใจบทบาท หน้าที่ และรูปแบบที่ต้องการ ส่งผลให้ได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพและตรงตามความต้องการมากขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยลดความกำกวมและข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นจากการสื่อสารที่ไม่ชัดเจนอีกด้วย

ตัวอย่างการสร้าง Prompt สำหรับ Chatbot ให้บริการลูกค้าโดยใช้ RTF Framework:

Role: คุณคือ Chatbot ให้บริการลูกค้าของร้านค้าออนไลน์ที่ขายสินค้าไอที มีความรู้เกี่ยวกับสินค้าเป็นอย่างดี พร้อมให้คำแนะนำและตอบข้อสงสัยของลูกค้าด้วยท่าทีที่เป็นมิตร ใส่ใจ และกระตือรือร้น

Task:

1. ตอบคำถามของลูกค้าเกี่ยวกับรายละเอียดสินค้า ราคา โปรโมชั่น การจัดส่ง และนโยบายการคืนสินค้า
2. แนะนำสินค้าที่เหมาะสมกับความต้องการของลูกค้า พร้อมให้เหตุผลประกอบ
3. ช่วยแก้ไขปัญหาเบื้องต้นเกี่ยวกับการสั่งซื้อ ชำระเงิน หรือการใช้งานสินค้า
4. รับเรื่องร้องเรียนหรือข้อเสนอแนะ และส่งต่อให้ทีมงานที่เกี่ยวข้อง

Format:

• ใช้ภาษาพูดที่เป็นกันเอง สุภาพ และเข้าใจง่าย
• ตอบคำถามให้ตรงประเด็น กระชับ แต่ครบถ้วน ความยาวไม่เกิน 3-4 ประโยค
• หากต้องอธิบายขั้นตอน ให้ใช้การเขียนเป็นข้อๆ
• สรุปใจความสำคัญหรือข้อความที่ต้องการเน้นย้ำ เช่น โปรโมชั่นพิเศษ ด้วยตัวหนา
• หากลูกค้าให้ข้อมูลไม่เพียงพอ ให้ถามกลับเพื่อขอข้อมูลเพิ่มเติมก่อนตอบคำถาม

 

 

การใช้ RTF Framework ในการสร้าง Prompt จะช่วยให้ Chatbot มีบุคลิก ลักษณะการสนทนา และรูปแบบการนำเสนอที่สอดคล้องกับบทบาทการเป็นผู้ให้บริการลูกค้า สามารถสร้างประสบการณ์ที่ดีและตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างเหมาะสม

TAG (Task, Action, Goal) Framework

TAG Framework เป็นเครื่องมือที่ช่วยในการสร้าง Prompt ที่มีประสิทธิภาพสำหรับระบบ AI โดยแบ่งองค์ประกอบของ Prompt ออกเป็น 3 ส่วนหลักๆ ได้แก่ Task (งาน), Action (การกระทำ) และ Goal (เป้าหมาย) ซึ่งแต่ละส่วนมีความสำคัญดังนี้

1. Task (งาน): เป็นการระบุงานหรือหัวข้อหลักที่ต้องการให้ระบบ AI ทำ เช่น การสร้างเนื้อหา, การวิเคราะห์ข้อมูล, การแปลภาษา เป็นต้น การระบุ Task ที่ชัดเจนจะช่วยให้ระบบเข้าใจได้ง่ายและตอบสนองได้ตรงประเด็น
2. Action (การกระทำ): คือคำสั่งหรือขั้นตอนที่ต้องการให้ระบบ AI ปฏิบัติเพื่อให้บรรลุ Task ที่กำหนดไว้ เช่น อธิบาย, สรุป, เปรียบเทียบ, ยกตัวอย่าง ฯลฯ การระบุ Action ที่ละเอียดและครอบคลุมจะช่วยให้ระบบทำงานได้อย่างเป็นขั้นตอนและได้ผลลัพธ์ที่สมบูรณ์
3. Goal (เป้าหมาย): คือสิ่งที่เราต้องการให้ได้รับจากการทำงานของระบบ AI ซึ่งอาจเป็นคำตอบ, ข้อมูล, ไอเดีย หรือผลลัพธ์อื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับ Task และ Action ที่กำหนดไว้ การระบุ Goal ที่ชัดเจนจะช่วยให้ระบบมุ่งเน้นไปที่ผลลัพธ์สุดท้ายและสร้างเนื้อหาที่ตรงกับความต้องการมากขึ้น

ข้อดีของ TAG Framework คือช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถสร้าง Prompt ที่ครอบคลุมและตรงประเด็นมากขึ้น โดยมีการระบุทั้งงานที่ต้องทำ วิธีการทำ และผลลัพธ์ที่คาดหวังไว้อย่างชัดเจน ทำให้ระบบ AI สามารถเข้าใจและตอบสนองต่อ Prompt ได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว นอกจากนี้ TAG ยังช่วยลดความกำกวมและความไม่ชัดเจนในการสื่อสารระหว่างผู้ใช้กับ AI ส่งผลให้ได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพและตรงกับความต้องการมากยิ่งขึ้น

ตัวอย่างการสร้าง Prompt ด้วย TAG Framework สำหรับระบบแนะนำสินค้า:

Task (งาน): แนะนำสินค้าที่เหมาะสมให้กับลูกค้า

Action (การกระทำ):

• วิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อและความสนใจของลูกค้าจากข้อมูลในอดีต
• เลือกสินค้าที่ตรงกับความต้องการและงบประมาณของลูกค้า
• อธิบายคุณสมบัติ จุดเด่น และประโยชน์ของสินค้าแต่ละชิ้น
• แนะนำสินค้าที่เป็นที่นิยมหรือมีการรีวิวในแง่บวกจากลูกค้าคนอื่นๆ
• ระบุโปรโมชั่นหรือส่วนลดพิเศษที่มีอยู่สำหรับสินค้าแต่ละรายการ

Goal (เป้าหมาย):

• นำเสนอสินค้าที่ตรงใจและมีแนวโน้มที่ลูกค้าจะซื้อมากที่สุด
• ช่วยลูกค้าตัดสินใจเลือกซื้อสินค้าได้ง่ายและรวดเร็วขึ้น
• เพิ่มยอดขายและความพึงพอใจของลูกค้าต่อระบบแนะนำสินค้า

 

การใช้ TAG Framework ในการสร้าง Prompt จะช่วยให้ระบบ AI สามารถให้คำแนะนำสินค้าที่เฉพาะเจาะจงและตรงกับความต้องการของลูกค้าแต่ละรายได้ดียิ่งขึ้น ส่งผลให้ลูกค้าเกิดความพึงพอใจและกลับมาใช้บริการซ้ำ ขณะเดียวกันก็ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการขายและกำไรให้กับธุรกิจในระยะยาวอีกด้วย

BAB (Before, After, Bridge) Framework

BAB Framework เป็นเทคนิคที่ช่วยในการสร้าง Prompt ที่มีประสิทธิภาพ โดยแบ่งเป็น 3 ส่วนหลักๆ ได้แก่ Before (ก่อนหน้า), After (ผลลัพธ์ที่ต้องการ) และ Bridge (วิธีการไปสู่เป้าหมาย)

• ในส่วนของ Before เราจะอธิบายถึงสถานการณ์หรือบริบทก่อนหน้าที่เกี่ยวข้องกับงานที่ต้องการให้ AI ช่วยทำ เช่น ข้อมูลพื้นฐาน, ข้อจำกัด, ทรัพยากรที่มี เป็นต้น ซึ่งจะช่วยให้ AI เข้าใจถึงจุดเริ่มต้นและบริบทโดยรอบของงานนั้นๆ
• ต่อมาคือส่วน After ซึ่งเป็นการระบุถึงผลลัพธ์สุดท้ายที่เราต้องการให้ได้จากการทำงานของ AI อย่างชัดเจน เช่น รูปแบบไฟล์ขาออก, ความยาว, รายละเอียดที่ต้องมี ฯลฯ เพื่อให้ AI รู้ว่าต้องส่งมอบอะไรให้เราและอยู่ในขอบเขตแค่ไหน
• สุดท้ายคือส่วน Bridge ที่จะอธิบายถึงขั้นตอนหรือวิธีการที่ AI ควรใช้ในการไปให้ถึงเป้าหมายนั้น เป็นการเชื่อมโยงระหว่างจุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุด อาจจะกำหนดกระบวนการคิด, แหล่งข้อมูลอ้างอิง หรือเทคนิคเฉพาะที่ต้องการให้ใช้

ข้อดีของ BAB Framework คือช่วยให้เราคิดอย่างเป็นระบบในการเขียน Prompt โดยแยกย่อยเป็นองค์ประกอบที่ชัดเจน ทำให้ไม่หลงประเด็นและครอบคลุมสิ่งที่จำเป็น ช่วยให้ AI เข้าใจเป้าหมายและบริบทได้ดีขึ้น ลดความคลุมเครือ นำไปสู่ผลลัพธ์ที่ตรงตามความต้องการมากขึ้น อีกทั้งยังสามารถปรับใช้กับงานที่หลากหลาย

ตัวอย่างการสร้าง Prompt ด้วย BAB Framework

ยกตัวอย่างเช่น หากเราต้องการสร้าง Prompt สำหรับให้ AI วางแผนการเดินทางท่องเที่ยว เราอาจเขียนแบบนี้

Before: คุณเป็นผู้ช่วยวางแผนการท่องเที่ยวส่วนตัว ลูกค้าของคุณคือครอบครัวชาวไทย 4 คน พ่อแม่อายุ 40 กว่าและลูก 2 คนอายุ 8 กับ 12 ปี พวกเขาอยากไปเที่ยวเชียงใหม่ 3 วัน 2 คืนช่วงปิดเทอมเดือนตุลาคม มีงบประมาณไม่เกิน 20,000 บาท ต้องการพักโรงแรมระดับ 3 ดาว และเดินทางโดยเครื่องบิน

After: กรุณาจัดทำแผนการท่องเที่ยวแบบวันต่อวัน โดยระบุกิจกรรม สถานที่ท่องเที่ยวน่าสนใจ ร้านอาหารแนะนำ และที่พักในแต่ละวัน คำนึงถึงความเหมาะสมของกิจกรรมสำหรับเด็ก ใส่ประมาณการค่าใช้จ่ายแยกเป็นหมวดหมู่ เช่น ค่าเดินทาง ค่าที่พัก ค่าอาหาร ค่ากิจกรรม โดยให้อยู่ภายในงบประมาณ 20,000 บาท เขียนในรูปแบบลำดับเป็นข้อๆ ความยาวประมาณ 300-500 คำ

Bridge: เริ่มจากการค้นหาข้อมูลสถานที่ท่องเที่ยว ร้านอาหาร และโรงแรมในเชียงใหม่ที่เหมาะกับครอบครัวและงบประมาณ จากนั้นวางแผนกำหนดการในแต่ละวันโดยจัดสรรเวลาอย่างเหมาะสม เน้นกิจกรรมที่เด็กมีส่วนร่วมและเพลิดเพลินได้ สลับที่เที่ยวธรรมชาติและในเมือง คำนวณค่าใช้จ่ายโดยประมาณเพื่อให้อยู่ในงบ เรียบเรียงนำเสนอเป็นแผนการท่องเที่ยวแบบวันต่อวันพร้อมรายละเอียดที่เกี่ยวข้อง

การใช้ BAB Framework แบบนี้จะช่วยให้ AI มีข้อมูลเบื้องต้นที่จำเป็น รู้ถึงความต้องการและข้อจำกัดต่างๆ เห็นภาพเป้าหมายชัดเจน และมีแนวทางในการดำเนินงานเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามที่คาดหวัง ทำให้ Prompt มีความครบถ้วนและชัดเจน นำไปสู่แผนการท่องเที่ยวที่เหมาะสมและสอดคล้องกับความต้องการได้ดียิ่งขึ้น

CARE (Context, Action, Result, Example) Framework

CARE Framework เป็นแนวทางในการสร้าง Prompt ที่มีประสิทธิภาพสำหรับระบบ AI โดยแบ่งองค์ประกอบของ Prompt ออกเป็น 4 ส่วนหลักๆ ได้แก่

1. Context (บริบท): เป็นการให้ข้อมูลพื้นฐานหรือบริบทที่จำเป็นแก่ระบบ AI เพื่อให้เข้าใจถึงสถานการณ์หรือปัญหาที่ต้องการแก้ไข ซึ่งอาจรวมถึงข้อมูลเบื้องหลัง เงื่อนไข หรือข้อจำกัดต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง การระบุบริบทที่ชัดเจนจะช่วยให้ระบบ AI สามารถตอบสนองได้อย่างเหมาะสมและตรงประเด็นมากขึ้น
2. Action (การกระทำ): เป็นการบอกให้ระบบ AI ทราบว่าเราต้องการให้ทำอะไรหรือแก้ปัญหาอย่างไร โดยระบุคำสั่งหรือขั้นตอนที่ชัดเจน เช่น “สรุปใจความสำคัญ”, “แนะนำวิธีแก้ปัญหา” หรือ “เขียนบทความเกี่ยวกับ…” การกำหนด Action ที่ชัดเจนจะช่วยให้ระบบ AI เข้าใจว่าควรดำเนินการอย่างไรกับข้อมูลหรือบริบทที่ให้ไป
3. Result (ผลลัพธ์): เป็นการอธิบายถึงผลลัพธ์หรือเป้าหมายที่คาดหวังจากการดำเนินการของระบบ AI ซึ่งอาจเป็นรูปแบบ ความยาว หรือรายละเอียดของคำตอบที่ต้องการ เช่น “สรุปเนื้อหาให้เหลือประมาณ 100 คำ” หรือ “เขียนบทความให้มีความยาว 500 คำ และมีหัวข้อย่อยอย่างน้อย 3 หัวข้อ” การกำหนดผลลัพธ์ที่ชัดเจนจะช่วยให้ระบบ AI สามารถส่งมอบงานได้ตรงตามความต้องการมากขึ้น
4. Example (ตัวอย่าง): เป็นการยกตัวอย่างหรือให้ตัวอย่างของผลลัพธ์ที่คาดหวัง เพื่อให้ระบบ AI เข้าใจรูปแบบหรือโครงสร้างของคำตอบที่ต้องการได้ดียิ่งขึ้น ซึ่งอาจเป็นตัวอย่างคำตอบ ตัวอย่างรูปแบบการเขียน หรือตัวอย่างข้อมูลที่เกี่ยวข้อง การให้ตัวอย่างที่ชัดเจนจะช่วยลดความคลุมเครือและเพิ่มความแม่นยำในการตอบสนองของระบบ AI

ข้อดีของการใช้ CARE Framework ในการสร้าง Prompt คือ ช่วยให้ Prompt มีความชัดเจน ครบถ้วน และเป็นระบบมากขึ้น โดยครอบคลุมทั้งบริบท การกระทำ ผลลัพธ์ที่คาดหวัง และตัวอย่างประกอบ ซึ่งจะช่วยให้ระบบ AI สามารถทำความเข้าใจและตอบสนองต่อ Prompt ได้อย่างแม่นยำและตรงประเด็นมากขึ้น อีกทั้งยังช่วยลดความคลุมเครือหรือความไม่ชัดเจนที่อาจเกิดขึ้นในการสื่อสารระหว่างมนุษย์กับ AI อีกด้วย

ตัวอย่างการสร้าง Prompt สำหรับระบบสรุปเนื้อหาข่าวโดยใช้ CARE Framework:

Context: นี่คือบทความข่าวเกี่ยวกับสถานการณ์โควิด-19 ในประเทศไทย ความยาวประมาณ 1,000 คำ Action: กรุณาสรุปใจความสำคัญของบทความข่าวนี้ Result: สรุปเนื้อหาให้เหลือความยาวประมาณ 150-200 คำ โดยครอบคลุมประเด็นหลักๆ ได้แก่ จำนวนผู้ติดเชื้อ มาตรการป้องกันของรัฐบาล และผลกระทบต่อเศรษฐกิจและสังคม Example: “จำนวนผู้ติดเชื้อโควิด-19 ในไทยเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง รัฐบาลออกมาตรการควบคุมโรคเข้มงวด เช่น ปิดสถานที่เสี่ยง ห้ามจัดกิจกรรมที่มีคนจำนวนมาก และกักตัวผู้ที่เดินทางมาจากพื้นที่เสี่ยง ส่งผลให้เศรษฐกิจและการท่องเที่ยวได้รับผลกระทบอย่างหนัก ประชาชนจำนวนมากตกงานและขาดรายได้ รัฐบาลจึงออกมาตรการเยียวยาผู้ได้รับผลกระทบ พร้อมเร่งฉีดวัคซีนให้ประชาชนเพื่อควบคุมการระบาด”

 

การใช้ CARE Framework ในการสร้าง Prompt จะช่วยให้ระบบ AI เข้าใจบริบท รู้ว่าต้องทำอะไร คาดหวังผลลัพธ์แบบใด และมีตัวอย่างการสรุปเนื้อหาที่ดี ซึ่งจะทำให้ได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพและตรงตามความต้องการมากยิ่งขึ้น

RISE (Role, Input, Steps, Expectation) Framework

RISE Framework เป็นเครื่องมือที่ช่วยในการออกแบบ Prompt ให้มีประสิทธิภาพ โดยแบ่งองค์ประกอบของ Prompt ออกเป็น 4 ส่วนหลักๆ ได้แก่

1. Role (บทบาท): กำหนดบทบาทของ AI ว่าจะทำหน้าที่อะไร เช่น เป็นนักเขียน นักแปล ผู้ช่วย ฯลฯ การระบุบทบาทที่ชัดเจนจะช่วยให้ AI เข้าใจเป้าหมายและขอบเขตของงานได้ดีขึ้น
2. Input (ข้อมูลนำเข้า): ระบุข้อมูล เนื้อหา หรือบริบทที่จำเป็นสำหรับงานนั้นๆ ยิ่งให้ข้อมูลที่ครบถ้วนและเฉพาะเจาะจงมากเท่าไหร่ ก็จะยิ่งได้ผลลัพธ์ที่ตรงตามต้องการมากขึ้นเท่านั้น
3. Steps (ขั้นตอน): อธิบายขั้นตอนหรือวิธีการที่ต้องการให้ AI ดำเนินการ เช่น ให้สรุปใจความสำคัญ เปรียบเทียบข้อดีข้อเสีย หรือให้ความเห็น เป็นต้น การระบุขั้นตอนอย่างเป็นลำดับจะช่วยให้ AI ทำงานได้อย่างเป็นระบบ
4. Expectation (ความคาดหวัง): บอกถึงผลลัพธ์สุดท้ายที่ต้องการ ทั้งในแง่ของรูปแบบ เนื้อหา ความยาว โทนเสียง ฯลฯ ยิ่งอธิบายความคาดหวังได้ละเอียดชัดเจน โอกาสที่จะได้ผลงานที่พึงพอใจก็จะยิ่งสูงขึ้น

ข้อดีของ RISE Framework คือ ช่วยให้ผู้ใช้งานกำหนดกรอบและทิศทางของ Prompt ได้อย่างครอบคลุม ครบถ้วน และมีระบบ แทนที่จะใช้วิธีลองผิดลองถูก ซึ่งอาจได้ผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกับความต้องการ การแบ่งส่วนประกอบของ Prompt ตาม RISE จะช่วยให้ AI เข้าใจบทบาทหน้าที่ มีข้อมูลเพียงพอ รู้ขั้นตอนการทำงาน และรับรู้ถึงความคาดหวังของผู้ใช้ ส่งผลให้ได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพและตรงตามวัตถุประสงค์มากขึ้น

ตัวอย่างการสร้าง Prompt ด้วย RISE Framework

ยกตัวอย่างเช่น หากต้องการให้ AI ช่วยสร้างเนื้อหาโพสต์บนโซเชียลมีเดีย สามารถเขียน Prompt โดยใช้ RISE Framework ได้ดังนี้

Role: คุณคือนักเขียนคอนเทนต์โซเชียลมีเดียของแบรนด์เครื่องสำอางแบรนด์หนึ่ง

Input: สินค้าใหม่ที่จะโปรโมทคือ ลิปสติกเนื้อแมตต์ สีแดงเข้ม กันน้ำ ติดทนนาน ราคา 399 บาท วางจำหน่ายที่ Watsons ทุกสาขา

Steps:

1. คิดชื่อแคมเปญที่น่าสนใจสำหรับลิปสติกรุ่นนี้
2. เขียนแคปชั่นสั้นๆ ดึงดูดให้คนอยากซื้อ โดยเน้นจุดเด่นของสินค้า
3. แนะนำวิธีการสั่งซื้อและช่องทางการจัดจำหน่าย

Expectation:

• ต้องการแคปชั่นความยาวไม่เกิน 100 ตัวอักษร
• ใช้ภาษาที่เป็นกันเอง ฟังดูเก๋ เหมาะกับวัยรุ่น
• มีอิโมจิประกอบ 1-2 อัน
• มี hashtag 3-5 อัน

 

การเขียน Prompt แบบนี้จะช่วยให้ AI รู้ว่าต้องสวมบทบาทเป็นนักเขียนคอนเทนต์ โดยมีข้อมูลสินค้าเป็นอินพุต จากนั้นให้ดำเนินการตามขั้นตอนที่วางไว้ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตรงตามความคาดหวังที่ระบุไว้ในตอนท้าย ซึ่งก็คือโพสต์โซเชียลมีเดียที่จะช่วยโปรโมทลิปสติกตัวใหม่นั่นเอง

สรุปแล้ว RISE Framework เป็นวิธีการที่ช่วยให้การเขียน Prompt เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ เพราะมีการกำหนดบทบาท ข้อมูลนำเข้า ขั้นตอนการทำงาน และผลลัพธ์ที่คาดหวังไว้อย่างชัดเจน ทำให้ AI สามารถทำความเข้าใจและดำเนินการตามที่ร้องขอได้อย่างแม่นยำ ส่งผลให้ได้ผลงานที่มีคุณภาพ สอดคล้องกับความต้องการ และบรรลุวัตถุประสงค์ตามที่ตั้งไว้

บทสรุป: เปรียบเทียบ Framework ต่างๆ และแนะนำวิธีเลือกใช้ให้เหมาะสมกับงาน

ในการสร้าง Prompt ที่มีประสิทธิภาพนั้น มี Framework หลายรูปแบบที่สามารถนำมาใช้ได้ ได้แก่ RTF, TAG, BAB, CARE และ RISE แต่ละ Framework มีจุดเด่นและเหมาะสมกับการใช้งานที่แตกต่างกันไป

• RTF (Role, Task, Format) เน้นการกำหนดบทบาท ภารกิจ และรูปแบบของ Prompt ซึ่งเหมาะสำหรับงานที่ต้องการให้ AI ทำหน้าที่เฉพาะเจาะจง เช่น เป็นผู้ช่วยส่วนตัว นักเขียน หรือผู้เชี่ยวชาญในสาขาต่างๆ
• TAG (Task, Action, Goal) มุ่งเน้นไปที่การระบุงานที่ต้องทำ การกระทำที่ต้องการ และเป้าหมายสุดท้าย เหมาะสำหรับ Prompt ที่ต้องการให้ AI ดำเนินการอย่างเป็นขั้นตอนเพื่อบรรลุเป้าหมายที่ชัดเจน
• BAB (Before, After, Bridge) ให้ความสำคัญกับการอธิบายสถานการณ์ก่อนหน้า ผลลัพธ์ที่ต้องการ และสะพานเชื่อมระหว่างทั้งสอง เหมาะสำหรับงานที่ต้องการเปลี่ยนแปลงหรือปรับปรุงสิ่งที่มีอยู่เดิม
• CARE (Context, Action, Result, Example) เน้นการให้บริบท การกระทำที่ต้องการ ผลลัพธ์ที่คาดหวัง และตัวอย่างประกอบ ซึ่งเหมาะสำหรับงานที่ต้องการคำอธิบายโดยละเอียดและชัดเจน
• RISE (Role, Input, Steps, Expectation) ระบุบทบาท ข้อมูลนำเข้า ขั้นตอนการดำเนินการ และความคาดหวังจากผลลัพธ์ เหมาะสำหรับงานที่มีความซับซ้อนและต้องการแนวทางปฏิบัติที่ชัดเจน

ในการเลือกใช้ Framework ให้เหมาะสมกับงาน ควรพิจารณาปัจจัยต่อไปนี้

1. ลักษณะและความซับซ้อนของงาน
2. ผลลัพธ์สุดท้ายที่ต้องการ
3. ระดับของรายละเอียดที่จำเป็น
4. ความชัดเจนของคำสั่งและเป้าหมาย
5. ความสามารถและข้อจำกัดของ AI ที่ใช้

ยกตัวอย่างเช่น หากต้องการให้ AI เขียนบทความโดยมีหัวข้อและโครงสร้างที่ชัดเจน TAG หรือ RISE อาจเป็นตัวเลือกที่เหมาะสม แต่หากต้องการปรับปรุงเนื้อหาที่มีอยู่แล้ว BAB อาจให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า หรือหากต้องการรายละเอียดและตัวอย่างที่ชัดเจน CARE จะเป็นตัวเลือกที่ดี

สรุปแล้ว ไม่มี Framework ใดที่ดีที่สุดในทุกสถานการณ์ การเลือกใช้ควรพิจารณาจากลักษณะของงาน ผลลัพธ์ที่ต้องการ และความสามารถของ AI เป็นหลัก การทดลองใช้ Framework ต่างๆ และปรับให้เข้ากับความต้องการเฉพาะของแต่ละงาน จะช่วยให้สามารถสร้าง Prompt ที่มีประสิทธิภาพและได้ผลลัพธ์ตามที่คาดหวัง