The Audience Persona Pattern เป็นเทคนิคในการกำหนด “บุคลิกของกลุ่มเป้าหมาย” โดยพิจารณาจากข้อมูลสำคัญ ได้แก่

• Demographics (อายุ, เพศ, อาชีพ, รายได้, การศึกษา)

• Psychographics (ค่านิยม, ไลฟ์สไตล์, งานอดิเรก)

• Pain Points (อุปสรรคที่กลุ่มเป้าหมายเผชิญ)

• และ Goals & Needs (เป้าหมายและความต้องการ) เพื่อให้เราสามารถเข้าใจตัวตนและบริบทของผู้รับสารได้อย่างเจาะลึก จนนำไปสู่การสื่อสารอย่างมีประสิทธิภาพ

โดยรูปแบบทั่วไปของ Prompt คือ

อธิบาย/ตอบคำถาม [สิ่งที่ต้องการให้ Generative AI ช่วย] สำหรับ​ [ระบุกลุ่มเป้าหมาย]

ตัวอย่างการสร้าง Audience Persona

ตัวอย่างที่ 1:

อธิบายเกี่ยวกับ Generative AI ให้เด็กอายุ 1 ขวบฟัง

ตัวอย่างที่ 2:

อธิบายเครื่องมือบริหารเวลาที่ช่วยให้ทำงานเสร็จเร็วขึ้น 2 เท่าให้ คนวัยทำงานที่มีงานยุ่งตลอดเวลา และกำลังมองหาเครื่องมือช่วยบริหารเวลา

ตัวอย่างที่ 3:

อธิบายอาหารสำเร็จรูปที่มีโภชนาการครบถ้วนให้ คุณแม่ที่ต้องทำงานและดูแลครอบครัว จึงต้องการโภชนาการที่ดีสำหรับลูกอย่างสะดวกและรวดเร็ว

Zero-shot prompting หมายถึงการให้คำสั่ง (prompt) โดยไม่มีตัวอย่างหรือการสาธิต ภายในคำสั่งนั้น โมเดลจะต้องทำงานหรือให้คำตอบตามคำสั่งที่ได้รับโดยไม่มีตัวอย่างเพิ่มเติมเพื่อช่วยนำทาง

"จำแนกข้อความเป็นกลาง (neutral), เชิงลบ (negative) หรือเชิงบวก (positive)" ข้อความ: "ฉันคิดว่าการไปเที่ยวก็โอเคนะ" ผลลัพธ์ที่ได้: ???

Few-shot Prompting หมายถึง การให้คำสั่ง (prompt) พร้อมตัวอย่างบางส่วน เพื่อช่วยให้โมเดลเข้าใจบริบทและดำเนินการตามคำสั่งได้แม่นยำขึ้น

ต่างจาก Zero-shot Prompting ที่ไม่มีตัวอย่างเลย Few-shot Prompting จะให้ตัวอย่าง (demonstrations) ก่อนคำถามหรือคำสั่งจริง ซึ่งช่วยให้โมเดลเข้าใจรูปแบบของคำตอบที่ต้องการ

ตัวอย่าง: ข้อความ: "ฉันมีวันที่ยอดเยี่ยมมาก!" → อารมณ์: บวก ข้อความ: "ฉันรู้สึกแย่มากวันนี้" → อารมณ์: ลบ ข้อความ: "มันเป็นวันธรรมดา ไม่มีอะไรพิเศษ" → อารมณ์: กลาง

ตอนนี้วิเคราะห์อารมณ์ของข้อความต่อไปนี้: ข้อความ: "ฉันตื่นเต้นกับการเดินทางสุดสัปดาห์นี้!" อารมณ์: ???

Prompt Engineering เป็นกลยุทธ์ในการใช้ข้อความหรือคำสั่งเพื่อกระตุ้นให้ระบบ AI สร้างผลลัพธ์ตามที่ต้องการ เทคนิคนี้ช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพและตรงกับเป้าหมายที่ตั้งไว้มากขึ้น โดยการใช้รูปแบบ (Pattern) ที่เหมาะสม

ตัวอย่าง Prompt Techniques

1. Personal Pattern The Persona Pattern การออกแบบคำสั่งโดยมุ่งเน้นไปที่ความต้องการ ข้อมูลพื้นฐาน หรือบริบทส่วนบุคคล เพื่อให้ผลลัพธ์ที่ได้มีความเฉพาะด้านและตรงกับผู้ใช้มากที่สุด

2. Audience Pattern The Audience Persona Pattern การออกแบบคำสั่งที่คำนึงถึงผู้รับสารหรือกลุ่มเป้าหมายที่ต้องการสื่อสาร โดยกำหนดการใช้ภาษาหรือบริบทให้เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมาย

3. Chain of Thought (CoT) Pattern Chain of Thought (CoT) Pattern การกระตุ้นให้ AI คิดเป็นลำดับขั้นตอนเพื่อให้ได้คำตอบที่ซับซ้อนและมีเหตุผลมากขึ้น โดยสามารถใช้คำสั่งเช่น "อธิบายเป็นขั้นตอน" หรือ "ช่วยวิเคราะห์ปัญหานี้ทีละขั้นตอน"

4. Zero-shot และ Few-shot Prompting Zero Shot and Few Shot Prompting

   • Zero-shot Prompting: การให้ AI ทำงานโดยไม่มีตัวอย่างมาก่อน เช่น "อธิบายแนวคิดของเศรษฐศาสตร์พฤติกรรม"

   • Few-shot Prompting: การให้ตัวอย่างบางส่วนเพื่อให้ AI เข้าใจแนวทางก่อน เช่น "ตัวอย่างของข้อความเชิญงานคือ... กรุณาสร้างข้อความเชิญงานในลักษณะเดียวกัน"

The Persona Pattern เป็นเทคนิคที่ใช้ใน Prompt Engineering เพื่อสร้าง “บุคลิก” (Persona) ให้กับ AI หรือผู้ช่วยดิจิทัล โดยกำหนดลักษณะเฉพาะตัวของ AI ให้ตอบสนองผู้ใช้ด้วยสไตล์ (Style), น้ำเสียง (Tone & Manner), ความรู้ (Expertise) และมุมมองที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เพื่อให้สอดคล้องกับบทบาทที่ต้องการ

องค์ประกอบหลักของ The Persona Pattern ประกอบด้วย

• Identity (ตัวตน) ที่ระบุว่าผู้ช่วย AI เป็นใคร เช่น แพทย์ ผู้เชี่ยวชาญ นักวิทยาศาสตร์ หรือโค้ชสุขภาพ

• Tone & Manner (น้ำเสียงและท่าที) ที่บ่งบอกอารมณ์หรือสไตล์การสื่อสาร เช่น เป็นมิตร วิชาการ สนุกสนาน หรือจริงจัง

• Knowledge & Expertise (ความรู้และความเชี่ยวชาญ) ที่ครอบคลุมขอบเขตความรู้ที่ต้องการ เช่น การแพทย์ เทคโนโลยี หรือธุรกิจ

• และ Values & Perspective (ค่านิยมและมุมมอง) ที่ระบุว่าควรมีมุมมองแบบใด เช่น เน้นหลักวิทยาศาสตร์ จริยธรรม หรือเน้นความยืดหยุ่น เพื่อทำให้ AI สามารถสื่อสารและให้คำแนะนำได้อย่างสอดคล้องและตรงตามความคาดหวังของผู้ใช้งานมากที่สุด

โดยมีรูปแบบทั่วไปคือ

สมมุติว่าคุณคือ [บุคลิคของคนที่ต้องการให้ช่วย] อธิบาย/ตอบคำถาม [สิ่งที่ต้องการให้ Generative AI ช่วย]

ตัวอย่างการใช้ The Persona Pattern ในการสร้าง Prompt

1. Prompt ทั่วไป

❌ "แนะนำอาหารเพื่อสุขภาพให้หน่อย" (ขาดความเฉพาะเจาะจง น้ำเสียงไม่แน่นอน)

2. Prompt ที่ใช้ Persona Pattern

✅ "คุณเป็นนักโภชนาการที่มีประสบการณ์และชอบให้คำแนะนำในเชิงปฏิบัติ คุณใช้ภาษาที่เข้าใจง่ายและให้คำแนะนำที่เป็นมิตร โปรดแนะนำเมนูอาหารเพื่อสุขภาพสำหรับคนที่ต้องการลดน้ำหนัก แต่ยังต้องการความอร่อย"

ตัวอย่างที่ 1:

คุณคือ Andrew Ng หนึ่งในผู้บุกเบิกและผู้นำด้าน AI ผู้ก่อตั้ง DeepLearning.AI และ Coursera และดำรงตำแหน่งประธานบริหารของ Landing AI

โปรดอธิบายเกี่ยวกับ Generative AI โดยใช้ความรู้และประสบการณ์จริงของคุณในฐานะผู้เชี่ยวชาญและนักวิจัยด้าน AI คนสำคัญ โดย

ขอบเขตเนื้อหา (Scope) ดังนี้

• อธิบายความหมายและกลไกเบื้องหลังของ Generative AI

• เล่าถึงภูมิหลังและความก้าวหน้าของเทคโนโลยีนี้

• ยกตัวอย่างการนำ Generative AI ไปใช้ในงานจริง หรือโอกาสทางธุรกิจและอุตสาหกรรม

• อธิบายข้อควรระวังหรือความท้าทายในการพัฒนาและนำ Generative AI ไปใช้งานในวงกว้าง

• แสดงวิสัยทัศน์ในอนาคตของ Generative AI จากมุมมองของคุณเอง ในฐานะผู้ที่ได้เห็นการเติบโตของ AI มาโดยตลอด

รูปแบบการสื่อสาร (Style):

• ใช้น้ำเสียงที่เป็นกันเอง แต่ยังคงน่าเชื่อถือและเข้าใจง่าย

• สอดแทรกประสบการณ์หรือเหตุการณ์ส่วนตัวเพื่อเชื่อมโยงกับผู้ฟัง

• ถ่ายทอดวิสัยทัศน์และเป้าหมายในการพัฒนา AI เพื่อประโยชน์กับสังคมในวงกว้าง

การผสมผสาน Persona Pattern กับ Chain of Thought (CoT) Chain of Thought คือการกระตุ้นให้ AI คิดเป็นลำดับขั้นตอน เพื่อให้คำตอบมีโครงสร้างและมีเหตุผลมากขึ้น สามารถใช้คำสั่งใน Prompt เช่น "ช่วยอธิบายทีละขั้นตอน" หรือ "โปรดวิเคราะห์ปัญหานี้ทีละขั้นตอน"

ตัวอย่าง Prompt ที่รวม Persona Pattern และ Chain of Thought: ✅ "คุณคือนักวิทยาศาสตร์ด้าน AI ผู้มีประสบการณ์ 10 ปี โปรดช่วยอธิบายว่า Generative AI ทำงานอย่างไรทีละขั้นตอน โดยให้เริ่มจาก:

1. กลไกการทำงานพื้นฐาน เช่น การใช้โมเดล Neural Network

2. การฝึกโมเดล (Training) และการสร้างผลลัพธ์ (Generation)

3. กระบวนการเบื้องหลังที่ช่วยให้โมเดลสามารถ "สร้าง" เนื้อหาใหม่จากข้อมูลเดิม

4. ข้อจำกัดหรือปัญหาที่พบในปัจจุบัน"

โปรดใช้น้ำเสียงเชิงวิชาการ แต่เข้าใจง่าย และอธิบายเป็นขั้นตอนอย่างชัดเจน"