# Prompt Techniques

Prompt Engineering เป็นกลยุทธ์ในการใช้ข้อความหรือคำสั่งเพื่อกระตุ้นให้ระบบ AI สร้างผลลัพธ์ตามที่ต้องการ เทคนิคนี้ช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพและตรงกับเป้าหมายที่ตั้งไว้มากขึ้น โดยการใช้รูปแบบ (Pattern) ที่เหมาะสม

#### ตัวอย่าง Prompt Techniques

1. <mark style="color:red;">**Personal Pattern**</mark> [The Persona Pattern](/cmu-matthew-ai/prompt/techniques/the-persona-pattern.md)\
   การออกแบบคำสั่งโดยมุ่งเน้นไปที่ความต้องการ ข้อมูลพื้นฐาน หรือบริบทส่วนบุคคล เพื่อให้ผลลัพธ์ที่ได้มีความเฉพาะด้านและตรงกับผู้ใช้มากที่สุด
2. <mark style="color:red;">**Audience Pattern**</mark> [The Audience Persona Pattern](/cmu-matthew-ai/prompt/techniques/the-audience-persona-pattern.md)\
   การออกแบบคำสั่งที่คำนึงถึงผู้รับสารหรือกลุ่มเป้าหมายที่ต้องการสื่อสาร โดยกำหนดการใช้ภาษาหรือบริบทให้เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมาย
3. [<mark style="color:red;">**Chain of Thought (CoT) Pattern**</mark>](/cmu-matthew-ai/prompt/techniques/chain-of-thought-pattern.md) [Chain of Thought (CoT) Pattern](/cmu-matthew-ai/prompt/techniques/chain-of-thought-pattern.md)\
   การกระตุ้นให้ AI คิดเป็นลำดับขั้นตอนเพื่อให้ได้คำตอบที่ซับซ้อนและมีเหตุผลมากขึ้น โดยสามารถใช้คำสั่งเช่น "อธิบายเป็นขั้นตอน" หรือ "ช่วยวิเคราะห์ปัญหานี้ทีละขั้นตอน"
4. [<mark style="color:red;">**Zero-shot และ Few-shot Prompting**</mark>](/cmu-matthew-ai/prompt/techniques/zero-shot-and-few-shot-prompting.md)  [Zero Shot and Few Shot Prompting](/cmu-matthew-ai/prompt/techniques/zero-shot-and-few-shot-prompting.md)
   * **Zero-shot Prompting:** การให้ AI ทำงานโดยไม่มีตัวอย่างมาก่อน เช่น "อธิบายแนวคิดของเศรษฐศาสตร์พฤติกรรม"
   * **Few-shot Prompting:** การให้ตัวอย่างบางส่วนเพื่อให้ AI เข้าใจแนวทางก่อน เช่น "ตัวอย่างของข้อความเชิญงานคือ... กรุณาสร้างข้อความเชิญงานในลักษณะเดียวกัน"


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.tlic.cmu.ac.th/cmu-matthew-ai/prompt/techniques.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.