Prompt Engineering for Business

รายละเอียดหลักสูตร

อบรม 1 วัน 6 ชั่วโมง (09:00-16:00 น.) รูปแบบบรรยายสลับแบบฝึกหัด สัดส่วนลงมือทำประมาณ 70% ระดับ Beginner ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานการเขียนโปรแกรม หลักสูตรนี้เน้นหลักการที่เป็นกลางต่อเครื่องมือ การฝึกปฏิบัติใช้ Microsoft 365 Copilot Chat เป็นเครื่องมือหลักเพื่อความปลอดภัยของข้อมูล ส่วน ChatGPT, Google Gemini และ Claude ใช้การสาธิตเปรียบเทียบโดยวิทยากร ผู้เรียนเตรียมบัญชี Microsoft 365 ที่ใช้งาน Copilot Chat ได้ตามนโยบายองค์กรของผู้เรียน การใช้งานเฉพาะในแอป Word, Excel, PowerPoint, Outlook และ Teams เรียนเชิงลึกได้ในหลักสูตร Microsoft 365 Copilot และ Copilot Studio การวัดผลมีแบบทดสอบก่อนและหลังเรียน 15 ข้อ การประเมิน Prompt Library ตามเกณฑ์ความชัดเจน ความสม่ำเสมอ และความปลอดภัย และแบบประเมินความพึงพอใจหลังการอบรม ผู้เรียนจะได้ Prompt Cheat Sheet, Checklist ตรวจสอบคำตอบ AI และ Prompt Library ที่ทดสอบแล้วกลับไปใช้งานจริง ซึ่งจัดเก็บได้ใน Microsoft Excel, SharePoint List หรือ Copilot Prompt Gallery ตามที่องค์กรเปิดใช้

Day 1: จากหลักการ สู่ Prompt Library ของหน่วยงาน

Section 1: LLM ทำงานอย่างไร ฉบับคนทำงาน

• ภาพรวมการทำงานของ Large Language Model ในมุมที่คนทำงานควรรู้
• Token และ Context Window กับปริมาณข้อมูลที่ AI รับได้ในแต่ละครั้ง
• การทำนายคำถัดไป และเหตุผลที่ AI ตอบต่างกันในแต่ละครั้ง
• ทำไมบริบทที่ชัดเจนจึงสำคัญต่อคุณภาพคำตอบมากกว่าตัวเครื่องมือ

Section 2: โครงสร้าง Prompt ที่ดี

• Framework Role, Context, Task, Format, Constraints และหน้าที่ของแต่ละส่วน
• แนวทาง CO-STAR: Context, Objective, Style, Tone, Audience, Response
• การเลือกใช้ Framework ให้เหมาะกับลักษณะของงาน
• ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยใน Prompt ที่สั้นและกำกวม
• แบบฝึกหัด: เขียน Prompt แบบเดิมเทียบกับแบบมีโครงสร้าง แล้วเปรียบเทียบผลลัพธ์

Section 3: เทคนิคหลักที่ใช้บ่อย

• Zero-shot: สั่งงานตรงโดยไม่ให้ตัวอย่าง และงานที่เหมาะกับวิธีนี้
• Few-shot: การให้ตัวอย่างเพื่อคุมรูปแบบและน้ำเสียงของคำตอบ
• การให้ AI คิดเป็นขั้นตอนสำหรับงานที่ต้องใช้เหตุผล
• การใช้ตัวคั่นข้อมูลแยกคำสั่งออกจากเนื้อหาที่ต้องประมวลผล
• การกำหนดรูปแบบผลลัพธ์ เช่น ตาราง Bullet หรือ JSON
• แบบฝึกหัด: ปรับ Prompt ด้วยแต่ละเทคนิคแล้วเทียบผลก่อนและหลัง

Section 4: Iterative Prompting

• การปรับ Prompt ทีละขั้นแทนการเริ่มเขียนใหม่ทุกครั้ง
• การขอให้ AI วิจารณ์และปรับปรุงคำตอบของตัวเอง
• การให้ AI ถามข้อมูลที่ขาดก่อนตอบ เพื่อลดการเดาเอง
• แบบฝึกหัด: ปรับ Prompt ของงานจริงหลายรอบจนได้ผลลัพธ์ที่ใช้ได้

Section 5: หลักการเดียว หลายเครื่องมือ

• สาธิตการใช้ Prompt เดียวกันกับ Copilot, ChatGPT, Gemini และ Claude
• จุดต่างที่ส่งผลต่อการใช้งาน: การแนบไฟล์ การค้นเว็บ และขนาดบริบท
• ข้อพิจารณาด้านข้อมูลของแต่ละเครื่องมือและการเลือกใช้ตามนโยบายองค์กร
• เหตุผลที่ฝึกบน Microsoft 365 Copilot Chat เพื่อความปลอดภัยของข้อมูล

Section 6: Prompt สำหรับงานเอกสารและการสื่อสาร

• ร่างอีเมลถึงลูกค้าและซัพพลายเออร์ให้ได้น้ำเสียงที่เหมาะกับผู้รับ
• สรุปรายงานยาวและรายงานประจำวันให้เหลือประเด็นที่ต้องรู้
• สรุปการประชุมเป็นประเด็นหลัก ผู้รับผิดชอบ และสิ่งที่ต้องทำต่อ
• แปลภาษาไทย อังกฤษ และภาษาอื่น โดยคงศัพท์เทคนิคให้ถูกต้อง
• แบบฝึกหัด: ร่างอีเมลและสรุปเอกสารจากโจทย์งานจริง

Section 7: Prompt สำหรับการวิเคราะห์และแก้ปัญหา

• ใช้ AI ช่วยไล่หาสาเหตุที่แท้จริงด้วย 5 Why
• จัดกลุ่มสาเหตุของปัญหาด้วย Fishbone Diagram
• วิเคราะห์สถานการณ์และทางเลือกด้วย SWOT และ Pros and Cons
• เปรียบเทียบทางเลือกอย่างมีเกณฑ์ด้วย Decision Matrix
• แบบฝึกหัด: วิเคราะห์ปัญหาคุณภาพในสายการผลิตหรือกรณีศึกษาที่วิทยากรเตรียมให้

Section 8: Prompt Chaining และ Prompt Template

• การแบ่งงานใหญ่เป็นขั้นตอนต่อเนื่อง ให้ผลของขั้นก่อนเป็นข้อมูลของขั้นถัดไป
• การออกแบบ Prompt Template ที่มีตัวแปรให้เพื่อนร่วมงานนำไปใช้ซ้ำได้
• การเขียนคำอธิบายประกอบ Template ให้คนอื่นใช้ได้โดยไม่ต้องถาม
• แบบฝึกหัด: เปลี่ยนงานที่ทำซ้ำหนึ่งงานให้เป็น Prompt Template

Section 9: ตรวจสอบคุณภาพและความเสี่ยงของคำตอบ AI

• Checklist ตรวจความถูกต้องของคำตอบก่อนนำไปใช้
• การตรวจแหล่งที่มาและการรับมือกับข้อมูลที่ AI แต่งขึ้นเอง
• การสังเกต Bias ในคำตอบและผลต่อการตัดสินใจ
• ข้อมูลที่ไม่ควรนำเข้า AI และการตัดข้อมูลลับออกก่อนใช้งาน

Section 10: Workshop: Department Prompt Library

• เลือกงาน 5-10 งานที่ทำซ้ำในหน่วยงาน จากงานของผู้เรียนเองหรือกรณีศึกษาที่วิทยากรเตรียมให้
• เขียน Prompt Template ของแต่ละงานด้วยโครงสร้างและเทคนิคที่เรียนมา
• ทดสอบกับ Copilot Chat แล้วให้คะแนนคุณภาพของผลลัพธ์
• ประเมินชุด Prompt ตามเกณฑ์ความชัดเจน ความสม่ำเสมอ และความปลอดภัย
• Workshop: รวบรวมเป็น Prompt Library กลางของหน่วยงานที่นำไปแชร์ใช้ในองค์กร