ຊຸດສໍາພາດ AI 12: ວິທີປັບປຸງ Prompt?

ການປັບປຸງ Prompt (Prompt Engineering / Optimization) ແມ່ນທັກສະສຳຄັນທີ່ເຮັດໃຫ້ຕົວແບບພາສາໃຫຍ່“ເຊື່ອຟັງ” ໂດຍສະເພາະໃນລະບົບ RAG ທີ່ກຳນົດວ່າຕົວແບບຈະຍຶດໝັ້ນໃນເນື້ອຫາທີ່ດຶງມາ, ຫຼີກເວັ້ນການສ້າງຂໍ້ມູນປອມ, ແລະປະຕິບັດຕາມຮູບແບບຜົນຜະລິດ.

---

ໜຶ່ງ: ຫຼັກການຫຼັກຂອງການປັບປຸງ Prompt

1. ຄວາມຊັດເຈນ > ຄວາມຊັບຊ້ອນ: ຄຳແນະນຳທີ່ກົງໄປກົງມາມັກຈະມີປະສິດທິພາບກວ່າສາຍໂສ້ແຫ່ງຄວາມຄິດທີ່ງົດງາມ.
2. ໃຫ້ຂໍ້ຈຳກັດພຽງພໍ: ບອກຕົວແບບຢ່າງຊັດເຈນວ່າ“ເຮັດຫຍັງໄດ້, ເຮັດຫຍັງບໍ່ໄດ້”.
3. ໃຫ້ຕົວຢ່າງ: Few-shot ມີຄວາມໝັ້ນຄົງກວ່າ Zero-shot.
4. ສາມາດກວດສອບໄດ້: ໃຫ້ຕົວແບບສະແດງການອ້າງອີງ ຫຼື ລະດັບຄວາມໝັ້ນໃຈ ເພື່ອໃຫ້ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປສາມາດຕັດສິນໄດ້.
5. ການປັບປຸງແບບທຳຊ້ຳ: ເລີ່ມຈາກພື້ນຖານ, ປ່ຽນແຕ່ລະຕົວແປພຽງໜຶ່ງຄັ້ງ, ແລ້ວປຽບທຽບຜົນ.

---

ສອງ: ເຕັກນິກການປັບປຸງສະເພາະ (ຈາກງ່າຍໄປຫາຍາກ)

1. ການຕັ້ງຄ່າບົດບາດ (System Prompt)

ທ່ານແມ່ນຜູ້ຊ່ວຍບໍລິການລູກຄ້າມືອາຊີບ. ທ່ານສາມາດຕອບຄຳຖາມໂດຍອີງໃສ່ [ເອກະສານອ້າງອີງ] ຂ້າງລຸ່ມນີ້ເທົ່ານັ້ນ.
ຖ້າທ່ານບໍ່ຮູ້ຄຳຕອບ, ກະລຸນາເວົ້າວ່າ“ບໍ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນເອກະສານ” ຢ່າສ້າງເອງ.

• ຜົນກະທົບ: ກຳນົດຂອບເຂດ ແລະ ນ້ຳສຽງ.
• ຈຸດປັບ: ນ້ຳສຽງ (ມືອາຊີບ/ເປັນກັນເອງ), ຄວາມເຂັ້ມງວດ (ເຄັ່ງຄັດ/ຜ່ອນຄາຍ).

2. ຄຳແນະນຳທີ່ຊັດເຈນ

❌ ບໍ່ດີ: “ຕອບຄຳຖາມຜູ້ໃຊ້.”
✅ ດີ: “ອີງໃສ່ [ເອກະສານອ້າງອີງ] ຂ້າງລຸ່ມເທົ່ານັ້ນ. ຖ້າເອກະສານບໍ່ມີຄຳຕອບ, ໃຫ້ຕອບວ່າ 'ຂ້ອຍບໍ່ສາມາດຕອບຄຳຖາມນີ້ໄດ້'.”

3. ການຄວບຄຸມຮູບແບບຜົນຜະລິດ

ກະລຸນາສົ່ງອອກໃນຮູບແບບ JSON ດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:
{
  “answer”: “ຄຳຕອບຂອງທ່ານ”,
  “confidence”: “ສູງ/ກາງ/ຕ່ຳ”,
  “sources”: [1, 3]
}

• ການນຳໃຊ້: ສະດວກຕໍ່ການວິເຄາະ, ການອ້າງອີງ, ແລະການດີບັກຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ.

4. ຕົວຢ່າງ Few-shot (ມີປະສິດທິພາບສູງ)

ຕົວຢ່າງທີ 1:
ຄຳຖາມ: ມີວັນພັກປະຈຳປີກີ່ມື້?
ເອກະສານອ້າງອີງ: ກົດລະບຽບວັນພັກປະຈຳປີ: ຄົບ 1 ປີ 5 ມື້, ຄົບ 10 ປີ 10 ມື້.
ຄຳຕອບ: ຄົບ 1 ປີ 5 ມື້, ຄົບ 10 ປີ 10 ມື້.

ຕົວຢ່າງທີ 2:
ຄຳຖາມ: ຄ່າລ່ວງເວລາຄິດໄລ່ແນວໃດ?
ເອກະສານອ້າງອີງ: ລ່ວງເວລາມື້ທຳມະດາ 1.5 ເທົ່າ, ວັນເສົາ-ອາທິດ 2 ເທົ່າ.
ຄຳຕອບ: ມື້ທຳມະດາ 1.5 ເທົ່າ, ວັນເສົາ-ອາທິດ 2 ເທົ່າ.

ດຽວນີ້ກະລຸນາຕອບ:
ຄຳຖາມ: {ຄຳຖາມຜູ້ໃຊ້}
ເອກະສານອ້າງອີງ: {ເນື້ອຫາທີ່ດຶງມາ}
ຄຳຕອບ:

• ເຄັດລັບ: ຕົວຢ່າງຄວນກວມເອົາລະດັບຄວາມຍາກຕ່າງໆ, ຄວນລວມຕົວຢ່າງ “ບໍ່ສາມາດຕອບ”.

5. ການບັງຄັບໃຫ້ອ້າງອີງ

ໃນຕອນທ້າຍຂອງຄຳຕອບ, ໃຫ້ໃຊ້ [citation:X] ເພື່ອລະບຸເລກທີ່ມາ. ຕົວຢ່າງ: “ວັນພັກປະຈຳປີແມ່ນ 5 ມື້[citation:1].”
ຖ້າລວມຂໍ້ມູນຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງ, ໃຫ້ລະບຸແຕ່ລະແຫຼ່ງ.

6. ການຕັ້ງຄ່າເກນການປະຕິເສດຕອບ

• ຂໍ້ບັງຄັບແຂງ: “ຖ້າເອກະສານອ້າງອີງບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄຳຖາມເລີຍ, ໃຫ້ຕອບວ່າ ‘ເອກະສານບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ’.”
• ຂໍ້ບັງຄັບອ່ອນ: ລວມກັບຄະແນນຄວາມໝັ້ນໃຈຂອງການດຶງຂໍ້ມູນ, ຖ້າຕ່ຳກວ່າເກນ ໃຫ້ເຂົ້າສາຂາການປະຕິເສດຕອບໂດຍອັດຕະໂນມັດ.

7. ສາຍໂສ້ແຫ່ງຄວາມຄິດ (Chain-of-Thought) ສຳລັບການອະນຸມານຫຼາຍຂັ້ນ

ຄຳຖາມ: ເຈົ້ານາຍຂອງຈ້າງຊານແມ່ນໃຜ?
ຂັ້ນຕອນ: 1. ຊອກຫາກົມຂອງຈ້າງຊານກ່ອນ. 2. ຈາກນັ້ນຊອກຫາຫົວໜ້າກົມນັ້ນ. 3. ໃຫ້ຄຳຕອບສຸດທ້າຍ.
ກະລຸນາຄິດຕາມຂັ້ນຕອນແລ້ວສົ່ງອອກ.

8. ຄຳແນະນຳທີ່ປະຕິເສດ (Negative Prompting)

ຢ່າສ້າງຄຳຕອບປອມ. ຢ່າໃຊ້ຄຳວ່າ “ອາດຈະ”, “ບາງທີ” ແລະອື່ນໆ. ຢ່າສົ່ງອອກຕົວເລກທີ່ບໍ່ມີໃນເອກະສານອ້າງອີງ.

---

ສາມ: ວິທີປະເມີນວ່າ Prompt ດີຫຼືບໍ່?

ຕົວຊີ້ວັດ	ຄວາມໝາຍ	ວິທີວັດແທກ
ຄວາມຊື່ສັດ	ຄຳຕອບອີງໃສ່ເອກະສານຢ່າງເຂັ້ມງວດ	ດ້ວຍມະນຸດ ຫຼື RAGAS Faithfulness
ຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການປະຕິເສດ	ປະຕິເສດເມື່ອຄວນປະຕິເສດ	ຄຳນວນຈາກຊຸດທົດສອບທີ່ບໍ່ມີຄຳຕອບ
ອັດຕາການປະຕິບັດຕາມຮູບແບບ	ສົ່ງອອກ JSON ຫຼື ການອ້າງອີງຕາມທີ່ຕ້ອງການ	ການຈັບຄູ່ດ້ວຍ Regex
ຄວາມພໍໃຈຂອງຜູ້ໃຊ້	ຄຳຕອບມີປະໂຫຍດ	ຄຳຕິຊົມອອນລາຍ / A/B ທົດສອບ

ຄຳແນະນຳ: ກະກຽມຊຸດທົດສອບນ້ອຍໆ (20-50 ກໍລະນີຂອບ), ທຸກຄັ້ງທີ່ປ່ຽນ prompt ໃຫ້ລອງແລ່ນ ແລະບັນທຶກການປ່ຽນແປງ.

ສີ່: ກັບດັກທົ່ວໄປ ແລະທິດທາງການປັບ

ປະກົດການ	ສາເຫດທີ່ເປັນໄປໄດ້	ວິທີປັບ
ຕົວແບບລະເລີຍເອກະສານ, ຕອບເອງ	ຄຳແນະນຳບໍ່ເຂັ້ມງວດພໍ	ປ່ຽນເປັນ “ອີງໃສ່ ເອກະສານຂ້າງລຸ່ມ”, ໃຊ້ few-shot ສະແດງການປະຕິເສດ
ຕົວແບບເວົ້າວ່າ “ບໍ່ຮູ້” ສະເໝີ	ເກນການປະຕິເສດສູງເກີນ	ຫຼຸດເກນ ຫຼື ກວດສອບຄຸນນະພາບການດຶງຂໍ້ມູນ
ຮູບແບບຜົນຜະລິດບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ບໍ່ເປັນ JSON	ຄຳແນະນຳບໍ່ຊັດເຈນ	ເພີ່ມຕົວຢ່າງຮູບແບບທີ່ເຄັ່ງຄັດ, ຫຼືໃຊ້ function calling
ຄຳຕອບຍາວເກີນ/ສັ້ນເກີນ	ບໍ່ໄດ້ລະບຸຄວາມຍາວ	“ຕອບບໍ່ເກີນ 3 ປະໂຫຍກ”
ການອະນຸມານຫຼາຍຂັ້ນຜິດ	ຄວາມສາມາດອະນຸມານຂອງຕົວແບບບໍ່ພຽງພໍ	ຮ້ອງຂໍໃຫ້ສະແດງຂັ້ນຕອນ, ຫຼືປ່ຽນໃຊ້ຕົວແບບທີ່ເຂັ້ມແຂງກວ່າ
ມີຕົວເລກ/ວັນທີທີ່ສ້າງຂຶ້ນ	ຕົວແບບອີງໃສ່ຄວາມຮູ້ຂອງຕົນເອງ	ເນັ້ນວ່າ “ຢ່າໃຊ້ຕົວເລກທີ່ທ່ານຈື່ໄດ້, ໃຫ້ເບິ່ງແຕ່ເອກະສານ”