---
title: "Core prompt engineering techniques — เทคนิคพื้นฐานของ Prompt Engineering"
source: "https://systems-analysis.info/int/Core_prompt_engineering_techniques_%E2%80%94_%E0%B9%80%E0%B8%97%E0%B8%84%E0%B8%99%E0%B8%B4%E0%B8%84%E0%B8%9E%E0%B8%B7%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%90%E0%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%82%E0%B8%AD%E0%B8%87_Prompt_Engineering"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Core_prompt_engineering_techniques_—_เทคนิคพื้นฐานของ_Prompt_Engineering"
language: "th"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Prompt engineering"
  - "Category:Thai"
revision_id: 1267
wiki_created_at: 2026-09-06T22:46:04Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:46:04Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:45:05Z
---

# Core prompt engineering techniques — เทคนิคพื้นฐานของ Prompt Engineering

**Prompt Engineering** ครอบคลุมเทคนิคและวิธีการที่หลากหลาย ซึ่งมุ่งเน้นการปรับปรุงการโต้ตอบกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ เทคนิคเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการจัดโครงสร้างคำถาม การให้บริบท การควบคุมรูปแบบของผลลัพธ์ และการเพิ่มความสามารถในการให้เหตุผลของโมเดล เนื่องจาก LLM สร้างคำตอบโดยการทำนาย token ถัดไปจาก prompt ที่ป้อนเข้าไป คุณภาพและโครงสร้างของ prompt จึงส่งผลโดยตรงต่อผลลัพธ์ที่ได้ เทคนิคพื้นฐานของ Prompt Engineering ช่วยให้นักพัฒนาและผู้ใช้สามารถควบคุมพฤติกรรมของโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ลดข้อผิดพลาด และปรับโมเดลให้เหมาะกับงานเฉพาะด้าน โดยไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์ภายในของโมเดล

## หลักการพื้นฐานและโครงสร้างของ Prompt

แม้ว่าการนำไปใช้งานจริงจะแตกต่างกันออกไป แต่ prompt ที่มีประสิทธิภาพมักถูกสร้างขึ้นโดยคำนึงถึงหลักการและโครงสร้างทั่วไป:

- **แนวทางเชิงประจักษ์:** โครงสร้างหนึ่งที่แนะนำในทางปฏิบัติ (แต่ไม่ใช่มาตรฐานอุตสาหกรรม) คือการยึดหลักการดังต่อไปนี้ ได้แก่ กำหนดทิศทาง ระบุรูปแบบ ให้ตัวอย่าง ประเมินคุณภาพ และแบ่งงานออกเป็นส่วนย่อย
- prompt ที่มีประสิทธิภาพมักประกอบด้วยองค์ประกอบต่อไปนี้:
  - **บทนำ/บทบาท:** กำหนดบริบทของงานหรือบทบาท/ตัวละครของโมเดล
  - **คำสั่ง:** การชี้แนะที่ชัดเจนว่าต้องทำอะไร
  - **บริบท:** ข้อมูลที่จำเป็น (แบบคงที่หรือดึงมาแบบไดนามิกผ่าน RAG)
  - **ตัวอย่าง (Few-shot):** การแสดงรูปแบบ/สไตล์ที่ต้องการ
  - **คำขอคำตอบ:** การระบุอย่างชัดเจนว่าโมเดลต้องสร้างอะไร

<!-- -->

- **System Prompt:** ในอินเทอร์เฟซแบบแชทผ่าน API (เช่น โมเดลของ OpenAI, Anthropic) ช่วยให้สามารถกำหนดคำสั่งทั่วไปและบทบาทสำหรับทั้ง session ได้
- **การจัดรูปแบบ:** การใช้ Markdown, JSON, XML หรือ YAML ช่วยจัดโครงสร้าง prompt และทำให้การแยกวิเคราะห์คำตอบทำได้ง่ายขึ้น ตัวคั่น (\`\`\`, \`"""\`, XML tags) มีความสำคัญในการแยกคำสั่งออกจากข้อมูล

## เทคนิคหลักด้านคำสั่งและตัวอย่าง

- **คำสั่งที่ชัดเจนและเฉพาะเจาะจง:** อธิบายงาน ผลลัพธ์ที่ต้องการ และข้อจำกัดให้ละเอียดที่สุด หลีกเลี่ยงความกำกวม
- **Role Prompting:** การกำหนดบทบาทให้กับโมเดล (เช่น "คุณคือผู้เชี่ยวชาญด้าน...") เพื่อควบคุมน้ำเสียง สไตล์ และฐานความรู้
- **Zero-shot Prompting:** การส่งคำถามโดยไม่มีตัวอย่าง มีประสิทธิภาพสำหรับงานง่ายๆ หรืองานที่โมเดลคุ้นเคยดี
- **Few-Shot Prompting:** การให้ตัวอย่างคู่ "คำถาม-คำตอบ" จำนวนหนึ่ง (โดยทั่วไป 2 ถึง 5 ตัวอย่าง) เพื่อแสดงให้เห็นลักษณะของงาน กรณีพิเศษคือ **One-shot Prompting** ที่ให้ตัวอย่างเพียงตัวอย่างเดียว มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับรูปแบบหรือสไตล์ที่ซับซ้อน ต้องใช้อย่างระมัดระวังเพื่อหลีกเลี่ยงการยึดติด (anchoring) หรือการจับรูปแบบผิดๆ จากตัวอย่าง

## เทคนิคการจัดการบริบท

- **Retrieval-Augmented Generation (RAG):** การเพิ่มข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานความรู้ภายนอกลงใน prompt แบบไดนามิกก่อนส่งให้ LLM วิธีนี้ถูกเสนอครั้งแรกโดย Meta AI ในปี 2020 และเป็นวิธีสำคัญในการต่อสู้กับ hallucination และรับรองความทันสมัยของข้อมูล
- **Chunking:** การแบ่งข้อความขนาดใหญ่ออกเป็นส่วนย่อย (chunk) เพื่อให้พอดีกับ context window ของโมเดล กลยุทธ์ต่างๆ ได้แก่ การแบ่งตามประโยค ย่อหน้า หรือ token (แบบมีการทับซ้อน)
- **การสรุปความ:** การบีบอัดข้อความยาวหรือประวัติการสนทนาเพื่อถ่ายทอดความหมายหลักในบริบทที่จำกัด

## เทคนิคการปรับปรุงการให้เหตุผล (Reasoning)

เทคนิคเหล่านี้มุ่งเน้นให้โมเดล "คิด" อย่างรอบคอบและมีโครงสร้างมากขึ้น ประสิทธิภาพของหลายเทคนิค โดยเฉพาะ CoT จะแสดงให้เห็นชัดในโมเดลขนาดใหญ่ (โดยทั่วไปมากกว่า 100 พันล้านพารามิเตอร์)

- **Chain-of-Thought (CoT):** การสั่งให้โมเดลสร้างการให้เหตุผลทีละขั้นตอนก่อนให้คำตอบสุดท้าย ช่วยปรับปรุงผลลัพธ์อย่างมีนัยสำคัญในด้านคณิตศาสตร์ ตรรกะ และงานหลายขั้นตอน
  - **Zero-shot CoT:** รูปแบบที่ง่ายที่สุด ไม่ต้องการตัวอย่าง การเพิ่มวลีเช่น «ลองคิดทีละขั้นตอน» (Let's think step by step) ลงใน prompt ก็สามารถกระตุ้นลูกโซ่การให้เหตุผลได้
- **รูปแบบต่างๆ ของ CoT:**
  - **Auto-CoT:** การสร้างตัวอย่างการให้เหตุผลอัตโนมัติสำหรับ few-shot prompting
  - **Self-Consistency:** การสร้างลูกโซ่การให้เหตุผลหลายชุดและเลือกคำตอบที่พบบ่อยที่สุดโดยการ "โหวต" ซึ่งช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือ
  - **Tree-of-Thoughts (ToT):** การสำรวจเส้นทางการให้เหตุผลหลายเส้นทางในรูปแบบต้นไม้ โดยสามารถย้อนกลับและประเมินขั้นตอนระหว่างกลางได้ เทคนิคนี้แสดงประสิทธิภาพสูงในงานที่ซับซ้อน เช่น ช่วยเพิ่มอัตราความสำเร็จในการแก้ "Game of 24" จากประมาณ 4% เป็นประมาณ 74%
  - **Graph-of-Thought (GoT), LogiCoT** และอื่นๆ ที่มุ่งเน้นการให้เหตุผลที่ซับซ้อนหรือตรวจสอบได้ทางตรรกะ
- **ReAct (Reason and Act):** เทคนิคที่พัฒนาต่อยอดจาก CoT เป็นวงจรแบบวนซ้ำที่โมเดลสลับระหว่างขั้นตอนการให้เหตุผล (Thought) และการกระทำโดยใช้เครื่องมือ (Act) โดยอัปเดตความเข้าใจตามผลการสังเกต (Observation)
- **Self-Refine:** กระบวนการวนซ้ำที่โมเดลสร้างคำตอบก่อน จากนั้นวิจารณ์คำตอบนั้น และสุดท้ายปรับปรุงตามการวิจารณ์ของตัวเอง วงจร "สร้าง-วิจารณ์-ปรับปรุง" นี้สามารถทำซ้ำได้หลายครั้ง
- **Take a Step Back Prompting:** โมเดลจะกำหนดหลักการทั่วไปหรือสิ่งที่เป็นนามธรรมก่อน จากนั้นจึงนำไปประยุกต์ใช้กับงานเฉพาะ

## เทคนิคขั้นสูง: ตัวแทนและเครื่องมือ

- **Tool Usage / Function Calling:** การให้ LLM สามารถเรียกใช้ API ภายนอกได้ (การค้นหา เครื่องคิดเลข ฐานข้อมูล) โมเดลจะสร้างคำขอที่มีโครงสร้างสำหรับการเรียกใช้เครื่องมือ ซึ่งแอปพลิเคชันจะดำเนินการและส่งผลลัพธ์กลับมายังโมเดล LLM ยุคใหม่ (GPT-4, Claude 3) มีการสนับสนุนฟังก์ชันนี้ในตัว
- **Agents:** ระบบที่ใช้ LLM เป็นฐาน ซึ่งสามารถวางแผน ใช้เครื่องมือ และดำเนินการเพื่อบรรลุเป้าหมายได้อย่างอิสระ มักใช้วงจรคล้าย ReAct framework ต่างๆ (LangChain, AutoGen, CrewAI) ช่วยให้การสร้างระบบเหล่านี้ทำได้ง่ายขึ้น
- **ระบบหลายตัวแทน (Multi-agent Systems):** การโต้ตอบระหว่าง agent ที่เชี่ยวชาญหลายตัวเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน

## เทคนิคการลดข้อผิดพลาดและ Hallucination

- **RAG:** การผูกคำตอบกับข้อมูลเชิงข้อเท็จจริงที่ดึงมาได้
- **คำสั่งจำกัดขอบเขตคำตอบ:** การกำหนดให้ตอบเฉพาะจากบริบทที่ให้ไว้เท่านั้น หรือให้ระบุความไม่แน่ใจ (เช่น "หากไม่ทราบคำตอบ ให้บอกว่า 'ไม่ทราบ'")
- **การขอการอ้างอิง:** การกำหนดให้โมเดลระบุแหล่งที่มาหรืออ้างอิงส่วนของบริบทที่คำตอบอ้างอิงถึง
- **การตรวจสอบและการวิจารณ์ตัวเอง:** การใช้เทคนิคเช่น **Chain-of-Verification (CoVe)** (การสร้างคำตอบแล้วตรวจสอบและแก้ไขในภายหลัง), Self-Refine หรือการขอให้โมเดลตรวจสอบคำตอบของตัวเองเพื่อหาข้อผิดพลาดโดยตรง
- **CoT:** การให้เหตุผลทีละขั้นตอนโดยตัวมันเองสามารถลดข้อผิดพลาดเชิงตรรกะได้

## เทคนิคการประเมินและการวนซ้ำ

แม้ว่าการประเมินจะเป็นกระบวนการแยกต่างหาก แต่บางแง่มุมของมันเป็นส่วนหนึ่งของ Prompt Engineering:

- **A/B Testing ของ Prompt:** การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของ prompt เวอร์ชันต่างๆ กับงานเดียวกัน
- **การใช้ LLM เพื่อการประเมิน:** การใช้โมเดลที่มีประสิทธิภาพสูง (เช่น GPT-4) เพื่อประเมินคุณภาพของคำตอบที่สร้างโดย prompt หรือโมเดลอื่น (LLM-as-a-Judge)

## Pattern ของ Prompt

โครงสร้างที่ใช้ซ้ำได้ทั่วไป:

- **Persona Pattern**
- **Output Customization Pattern**
- **Question Refinement Pattern**
- **Cognitive Verifier / Self-Critique Pattern**
- **Step-by-Step / Chain-of-Thought Pattern**
- **Template Pattern**

## เอกสารอ้างอิง

- Radford, A. et al. (2019). *Language Models are Unsupervised Multitask Learners*. PDF.
- Brown, T. B. et al. (2020). *Language Models are Few-Shot Learners*. arXiv:2005.14165.
- Lewis, P. et al. (2020). *Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks*. arXiv:2005.11401.
- Li, X. L.; Liang, P. (2021). *Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation*. arXiv:2101.00190.
- Liu, Y. et al. (2021). *Fantastically Ordered Prompts and Where to Find Them: Overcoming Few-Shot Prompt Order Sensitivity*. arXiv:2104.08786.
- Bai, Y. et al. (2022). *Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback*. arXiv:2212.08073.
- Wei, J. et al. (2022). *Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models*. arXiv:2201.11903.
- Wang, X. et al. (2022). *Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models*. arXiv:2203.11171.
- Kojima, T. et al. (2022). *Large Language Models are Zero-Shot Reasoners*. arXiv:2205.11916.
- Zhang, Z. et al. (2022). *Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models*. arXiv:2210.03493.
- Zhou, D. et al. (2022). *Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models*. arXiv:2205.10625.
- Yao, S. et al. (2022). *ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models*. arXiv:2210.03629.
- Besta, M. et al. (2023). *Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models*. arXiv:2308.09687.
- Madaan, A. et al. (2023). *Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback*. arXiv:2303.17651.
- Schick, T. et al. (2023). *Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools*. arXiv:2302.04761.
- Rafailov, R. et al. (2023). *Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model*. arXiv:2305.18290.
- Wang, Y. et al. (2023). *Self-Instruct: Aligning Language Models with Self-Generated Instructions*. arXiv:2212.10560.
- Yao, S. et al. (2023). *Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models*. arXiv:2305.10601.
- Chen, S. Y. et al. (2023). *Extending Context Window of Large Language Models via Positional Interpolation*. arXiv:2306.15595.
- Chang, K. et al. (2024). *Efficient Prompting Methods for Large Language Models: A Survey*. arXiv:2404.01077.
- Genkina, D. (2024). *AI Prompt Engineering Is Dead*. *IEEE Spectrum*. <a href="https://spectrum.ieee.org/prompt-engineering-is-dead" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a>.
- Li, Z. et al. (2024). *Prompt Compression for Large Language Models: A Survey*. arXiv:2410.12388.
- Liang, X. et al. (2024). *Internal Consistency and Self-Feedback in Large Language Models: A Survey*. arXiv:2407.14507.
- Han, H. et al. (2025). *Retrieval-Augmented Generation with Graphs (GraphRAG)*. arXiv:2501.00309.
- Li, W. et al. (2025). *A Survey of Automatic Prompt Engineering: An Optimization Perspective*. arXiv:2502.11560.
- Wu, Z. et al. (2025). *The Dark Side of Function Calling: Pathways to Jailbreaking Large Language Models*. *EMNLP 2025*. PDF.
- Yang, B. et al. (2025). *Hallucination Detection in Large Language Models with Metamorphic Relations*. arXiv:2502.15844.

## ดูเพิ่มเติม

- โมเดลภาษาขนาดใหญ่
- Chain-of-Thought Prompting
- Hallucination และคำตอบที่ไม่ถูกต้องของ LLM