บทนำ
หัวใจหลักของวิศวกรรมที่รวดเร็วคือศิลปะแห่งการเล่นแร่แปรธาตุการสนทนาด้วย AI เป็นที่ที่การประดิษฐ์คำถามหรือคำแนะนำอย่างพิถีพิถันเข้ากับโลกแห่งโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ โดยเปลี่ยนคำถามพื้นฐานให้เป็นคำตอบที่ตรงเป้าหมาย เฉพาะเจาะจง และมีประโยชน์อย่างเหลือเชื่อ คิดว่านี่เป็นสะพานภาษาที่เชื่อมโยงความตั้งใจของมนุษย์กับความสามารถของ AI ระเบียบวินัยเชิงกลยุทธ์นี้ไม่ใช่แค่การถามคำถามเท่านั้น มันเกี่ยวกับการถาม ขวา คำถามใน ขวา วิธีที่จะได้รับ มีประสิทธิภาพมากที่สุด คำตอบ
วิศวกรรมที่รวดเร็วนั้นมาจากสาขาการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) โดยมีเป้าหมายเพื่อค้นหาคำหรือวลีวิเศษที่กระตุ้นการตอบสนองที่ต้องการมากที่สุดจาก AI เหมือนกับการรู้วิธีที่ถูกต้องในการถูตะเกียงวิเศษ ในกรณีนี้ หลอดไฟนั้นเป็น AI ขั้นสูงอย่าง DALL-E ซึ่งได้รับการตั้งโปรแกรมให้สร้างภาพใดๆ ก็ตามที่คุณฝันถึงได้ แต่ไม่ใช่แค่เรื่องรูปภาพเท่านั้น ไม่ว่าจะเป็นข้อความเป็นข้อความ ข้อความเป็นรูปภาพ หรือแม้แต่ข้อความเป็นเสียง งานฝีมือของวิศวกรรมที่รวดเร็วนั้นเกี่ยวข้องกับการปรับแต่ง การปรับแต่ง และเพิ่มประสิทธิภาพอินพุตเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ไม่เพียงแต่แม่นยำ แต่ยังสอดคล้องอย่างใกล้ชิดกับของเรา ความต้องการที่ซับซ้อนของมนุษย์และเป้าหมายทางธุรกิจ
พรอมต์ เอ็นจิเนียริ่ง คืออะไร?
วิศวกรรมพร้อมท์นั้นคล้ายกับการมีรหัสโกงในวิดีโอเกม แต่สำหรับการโต้ตอบกับ AI เป็นเรื่องเกี่ยวกับการสร้างพร้อมท์ (คิดคำสั่งหรือคำถาม) ด้วยความแม่นยำและความชัดเจนที่ AI ไม่เพียงแต่เข้าใจ แต่ยังให้การตอบสนองที่แทบจะตะลึง นี่คือจุดที่วิศวกรพร้อมท์มืออาชีพใช้เวลาทั้งวันไปกับการทดลอง วิเคราะห์ และค้นหาว่าอะไรทำให้ AI สอดคล้องกับเจตนาของมนุษย์ แต่เดี๋ยวก่อน มันไม่ใช่สโมสรพิเศษ! ใครก็ตามที่เคยขอให้ Siri ตั้งปลุกหรือใช้ Google Assistant เพื่อค้นหาสูตรอาหาร โดยพื้นฐานแล้วได้ฝึกฝนวิศวกรรมที่รวดเร็วมาบ้างแล้ว
ในขอบเขตของโมเดล AI เช่น โมเดลภาษาขนาดใหญ่หรือโมเดลข้อความเป็นรูปภาพ วิศวกรรมพร้อมท์อาจมีตั้งแต่คำถามง่ายๆ เช่น "ทฤษฎีบทเล็กของแฟร์มาต์คืออะไร" ไปจนถึงคำสั่งที่สร้างสรรค์ เช่น “เขียนบทกวีเกี่ยวกับใบไม้ในฤดูใบไม้ร่วง” เป็นเรื่องเกี่ยวกับการใช้ถ้อยคำ การระบุสไตล์ บริบท หรือแม้แต่การกำหนดบทบาทให้กับ AI เคยเห็นการเรียนรู้ภาษาเหล่านั้นเมื่อคุณเติมลำดับคำให้สมบูรณ์หรือไม่? นั่นเป็นการดำเนินการด้านวิศวกรรมที่รวดเร็ว โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การเรียนรู้แบบไม่กี่ขั้นตอนเพื่อสอน AI ผ่านตัวอย่าง
ความแตกต่างระหว่างการแจ้งเตือนที่ดีและไม่ดีอาจเป็นได้ทั้งกลางวันและกลางคืนในแง่ของคุณภาพของการตอบสนองของ AI ข้อความแจ้งที่จัดทำมาอย่างดีสามารถนำไปสู่คำตอบที่รวดเร็ว แม่นยำ และเกี่ยวข้อง ในขณะที่ข้อความที่จัดทำไม่ดีอาจส่งผลให้เกิดคำตอบที่คลุมเครือ ผิดเป้าหมาย หรือแม้แต่ไร้สาระ ความแตกต่างนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการตั้งค่าแบบมืออาชีพ โดยที่ประสิทธิภาพ ความเร็ว และความแม่นยำเป็นสิ่งสำคัญที่สุด
ประโยชน์ของพร้อมท์วิศวกรรม
การกระตุ้นเตือนที่มีประสิทธิภาพไม่ใช่แค่การได้คำตอบที่ถูกต้องเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการไปถึงจุดนั้นให้เร็วขึ้นอีกด้วย ในบริบททางธุรกิจ ซึ่งเวลาคือเงิน วิศวกรรมที่พร้อมท์สามารถลดเวลาที่ใช้ในการดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากโมเดล AI ได้อย่างมาก ประสิทธิภาพนี้เป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับบริษัทที่รวม AI เข้ากับแอปพลิเคชันที่ต้องคำนึงถึงเวลา
ยิ่งไปกว่านั้น วิศวกรรมที่รวดเร็วไม่ใช่การหลอกลวงเพียงครั้งเดียว ข้อความแจ้งที่คิดมาอย่างดีเพียงข้อความเดียวสามารถนำไปใช้ได้หลากหลาย ปรับเปลี่ยนได้ในสถานการณ์ต่างๆ ช่วยเพิ่มความสามารถในการปรับขนาดของโมเดล AI ความสามารถในการปรับตัวนี้ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจที่ต้องการขยายขีดความสามารถด้าน AI โดยไม่ต้องคิดค้นระบบใหม่สำหรับแอปพลิเคชันใหม่แต่ละรายการ
สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด การปรับแต่งคือจุดที่วิศวกรรมที่รวดเร็วโดดเด่นอย่างแท้จริง ด้วยการปรับแต่งการตอบสนองของ AI ให้ตรงกับความต้องการทางธุรกิจเฉพาะหรือความชอบของผู้ใช้ วิศวกรรมที่รวดเร็วจะมอบประสบการณ์เฉพาะตัวที่ไม่เหมือนใคร การปรับแต่งนี้มีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่ต้องการจัดเอาต์พุต AI ให้สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจที่ชัดเจน
เราพร้อมที่จะเจาะลึกเข้าไปในโลกแห่งวิศวกรรมอันน่าทึ่งอันน่าทึ่งนี้แล้วหรือยัง? เรามาสำรวจว่าเทคนิคนี้ปรับเปลี่ยนรูปแบบการโต้ตอบของเรากับ AI อย่างไร ทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ประสิทธิผล และปรับให้เหมาะกับความต้องการของเรา
เรื่องราวของสองการแจ้งเตือน: กรณีของ Chatbot อีคอมเมิร์ซ
ลองนึกภาพคุณกำลังดำเนินธุรกิจอีคอมเมิร์ซที่เชี่ยวชาญด้านอุปกรณ์กลางแจ้ง คุณได้ตัดสินใจที่จะรวมแชทบอท AI เจนเนอเรชั่นเพื่อช่วยลูกค้าในการค้นหาผลิตภัณฑ์บนเว็บไซต์ของคุณ สถานการณ์นี้แสดงให้เห็นอย่างสมบูรณ์แบบถึงความสำคัญของพร้อมท์ที่มีโครงสร้างดีและสร้างขึ้นไม่ดีในวิศวกรรมพร้อมท์
สถานการณ์ที่ 1: พรอมต์ที่เข้าใจผิด
สมมติว่าแชทบอตถูกตั้งโปรแกรมด้วยพรอมต์ที่ออกแบบมาไม่ดี ลูกค้าถามว่า “ฉันจะอบอุ่นได้อย่างไรขณะตั้งแคมป์” ในตอนนี้ ข้อความแจ้งเตือนที่ออกแบบมาอย่างดีควรทำให้แชทบอตแนะนำผลิตภัณฑ์ต่างๆ เช่น ถุงนอนหุ้มฉนวน เครื่องทำความร้อนแบบพกพา หรือชุดระบายความร้อน อย่างไรก็ตาม เนื่องจากลักษณะของการแจ้งเตือนที่คลุมเครือและผิดทิศทาง AI อาจตีความว่า "อยู่อย่างอบอุ่น" ในความหมายทั่วไปมากกว่า ด้วยเหตุนี้ แชทบอตจึงตอบสนองด้วยเคล็ดลับทั่วไปในการรักษาความอบอุ่น เช่น เดินไปรอบๆ หรือดื่มเครื่องดื่มร้อน ซึ่งไม่ได้ตอบสนองความต้องการของลูกค้าในการค้นหาผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องบนเว็บไซต์ของคุณ
นี่เป็นตัวอย่างคลาสสิกของข้อความแจ้งที่ผิดพลาด ไม่เพียงแต่ล้มเหลวในการตอบสนองความต้องการเฉพาะของลูกค้าเท่านั้น แต่ยังพลาดโอกาสในการแนะนำพวกเขาไปสู่การซื้อที่มีศักยภาพอีกด้วย
สถานการณ์ที่ 2: พร้อมท์ทันที
ทีนี้ลองพลิกสคริปต์แล้วลองจินตนาการว่าพรอมต์นั้นได้รับการออกแบบมาอย่างดี ลูกค้ารายเดียวกันถามคำถามเดียวกัน แต่คราวนี้ AI ได้รับคำแนะนำจากการปรับแต่งอย่างละเอียดทันทีเพื่อตีความและตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์ เมื่อเข้าใจบริบทและการตั้งค่าอีคอมเมิร์ซ แชทบอตจะตอบกลับพร้อมคำแนะนำสำหรับอุปกรณ์ตั้งแคมป์หุ้มฉนวนความร้อนคุณภาพสูงที่มีอยู่บนไซต์ของคุณ และอาจเชื่อมโยงไปยังหน้าผลิตภัณฑ์เฉพาะด้วย
การตอบสนองนี้ตอบสนองความต้องการของลูกค้าโดยตรง ปรับปรุงประสบการณ์การช้อปปิ้ง และเพิ่มโอกาสในการขาย โดยแสดงให้เห็นว่าข้อความแจ้งที่จัดทำขึ้นอย่างดีสามารถนำไปสู่การโต้ตอบที่มีประสิทธิภาพ เกี่ยวข้อง และมีประสิทธิผล ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อทั้งลูกค้าและธุรกิจของคุณได้อย่างไร
การปรับบริบทของสถานการณ์:
ลองนึกภาพคุณกำลังเปิดร้านขายอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ออนไลน์ ลูกค้าส่งข้อความว่า “ฉันได้รับหูฟังผิดรุ่น ฉันขอสิ่งที่ถูกต้องส่งมาให้ฉันได้ไหม” นี่เป็นสถานการณ์ทั่วไปที่วิศวกรรมที่พร้อมท์สามารถเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับแผนกความพึงพอใจของลูกค้าได้
การสร้างพรอมต์
ขั้นแรก เราต้องกำหนดขั้นตอนสำหรับโมเดล AI ของเรา เราบอกว่า “นี่คือการสนทนาระหว่างลูกค้าที่สับสนกับตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้าที่มุ่งเน้นการแก้ปัญหาและตอบสนอง” จากนั้นเราจะนำเสนอคำถามของลูกค้าตามที่เป็นอยู่ สิ่งนี้จะกำหนดบริบทที่ชัดเจนสำหรับ AI เกี่ยวกับธรรมชาติของการโต้ตอบและบทบาทที่ต้องการ
ตอนนี้ เรามาแนะนำ AI เกี่ยวกับวิธีการเริ่มต้นการตอบสนองกันดีกว่า เราอาจพูดว่า “คำตอบจากตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้า: สวัสดี ขอขอบคุณที่ติดต่อเราเกี่ยวกับคำสั่งซื้อของคุณ เราเสียใจจริงๆ สำหรับความสับสน ใช่ เราทำได้” ซึ่งบ่งชี้ว่าคำตอบควรรับทราบปัญหา แสดงความเห็นอกเห็นใจ และมุ่งสู่การแก้ไขปัญหาเชิงบวก
การตอบสนองของโมเดล
เมื่อป้อนข้อความแจ้งนี้ลงในโมเดล AI ที่ได้รับการปรับแต่งมาอย่างดี คุณอาจได้รับคำตอบดังนี้:
- “ใช่ เราสามารถช่วยในเรื่องนั้นได้อย่างแน่นอน คุณช่วยยืนยันหมายเลขคำสั่งซื้อของคุณได้ไหม เพื่อที่เราจะได้จัดส่งหูฟังที่ถูกต้องไปให้คุณ”
- “ใช่ เราสามารถจัดการเรื่องนี้ให้กับคุณได้ เราจะจัดส่งรุ่นที่ถูกต้องให้กับคุณทันที และนี่คือป้ายชำระเงินล่วงหน้าสำหรับการส่งคืนสินค้าที่ไม่ถูกต้อง”
พลังแห่งคำแนะนำที่สร้างมาอย่างดี
ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นถึงพลังแห่งความแม่นยำในด้านวิศวกรรมที่รวดเร็ว ด้วยการกำหนดบทบาท บริบท และผลลัพธ์ที่ต้องการอย่างชัดเจน AI สามารถสร้างคำตอบที่ไม่เพียงแต่เกี่ยวข้องและเป็นประโยชน์ แต่ยังสอดคล้องกับมาตรฐานการบริการลูกค้าของบริษัทของคุณอีกด้วย
นอกจากนี้ แนวทางนี้ยังสามารถปรับแต่งได้อย่างละเอียดตามนโยบายของบริษัทและรูปแบบการโต้ตอบกับลูกค้า ด้วยการปรับปรุงเพิ่มเติม การตอบสนองที่สร้างโดย AI เหล่านี้จะสอดคล้องกับเสียงของแบรนด์และการบริการลูกค้ามากยิ่งขึ้น
พรอมต์คืออะไร
การแจ้งเตือนในขอบเขตของ AI นั้นคล้ายคลึงกับพิมพ์เขียว: แม่นยำ ให้คำแนะนำ และมีทิศทาง พวกเขาทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างความตั้งใจของมนุษย์กับการดำเนินการของ AI โดยแปลความปรารถนาและคำถามของเราให้เป็นงานที่โมเดล AI สามารถเข้าใจและดำเนินการได้
ที่ง่ายที่สุด ข้อความแจ้งคือคำสั่งหรือคำถามที่ส่งตรงไปยังโมเดล AI แต่มีอะไรมากกว่าที่ตาเห็น ข้อความแจ้งเป็นสูตรลับที่กำหนดว่าโมเดล AI สามารถตอบสนองวัตถุประสงค์ได้อย่างมีประสิทธิภาพเพียงใด ไม่ว่าจะเป็นการตอบคำถาม การสร้างข้อความ หรือแม้แต่การสร้างรูปภาพ
คำแนะนำ: หัวใจสำคัญของพรอมต์
คำสั่งคือหัวใจของการแจ้งเตือน มันบอก AI อย่างชัดเจนถึงสิ่งที่เราคาดหวัง เช่น “สรุปผลการวิจัยหลักในรายงานที่แนบมาด้วย” ในที่นี้ คำสั่งมีความชัดเจน ตรงประเด็น และไม่มีช่องว่างให้คลุมเครือ
บริบท: การตั้งค่าเวที
บริบทคือฉากหลังที่ AI ปฏิบัติงาน โดยกำหนดกรอบการตอบสนองของ AI เพื่อให้มั่นใจว่ามีความเกี่ยวข้องและสอดคล้องกับสถานการณ์ปัจจุบัน ตัวอย่างเช่น การเพิ่ม "การพิจารณางานวิจัยล่าสุดเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ" ลงในคำสั่งของเราทำให้งานของ AI อยู่ในขอบเขตที่เฉพาะเจาะจง และทำให้การมุ่งเน้นมีความคมชัดมากขึ้น
ข้อมูลอินพุต: เชื้อเพลิงสำหรับ AI
ข้อมูลอินพุตเป็นวัตถุดิบที่ AI ใช้งานได้ ในตัวอย่างของเรา มันคือ “รายงานที่แนบมา” องค์ประกอบนี้มีความสำคัญเนื่องจากมีเนื้อหาเฉพาะที่ AI จำเป็นต้องประมวลผลและตอบสนอง
ตัวบ่งชี้ผลลัพธ์: การกำหนดรูปแบบการตอบสนอง
ตัวบ่งชี้เอาต์พุตจะกำหนดรูปแบบหรือสไตล์ของการตอบสนองของ AI ในกรณีของเรา “นำเสนอบทสรุปของคุณในรูปแบบนักข่าว” จะสั่งให้ AI ปรับใช้โทนเสียงและรูปแบบเฉพาะ เพื่อให้มั่นใจว่าผลลัพธ์จะตรงตามความต้องการด้านโวหารของเรา
แนวคิดทางเทคนิคที่คุณควรรู้เกี่ยวกับพร้อมท์วิศวกรรม
วิศวกรรมที่รวดเร็วนั้นก็เหมือนกับการเป็นเชฟสอนภาษา ไม่ใช่แค่การผสมส่วนผสมเท่านั้น แต่เป็นการสร้างสรรค์สูตรอาหารที่ดึงเอารสชาติที่ดีที่สุดออกมา เพื่อให้ถูกต้อง คุณจำเป็นต้องเข้าใจแนวคิดทางเทคนิคหลักบางประการ เรามาเจาะลึกถึงส่วนผสมพื้นฐานเหล่านี้ของวิศวกรรมที่รวดเร็วกันดีกว่า
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
หัวใจสำคัญของวิศวกรรมที่รวดเร็วอยู่ที่การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ลองนึกภาพ NLP ในฐานะโรงเรียนสอนภาษาของ AI ซึ่งเครื่องจักรเรียนรู้ไม่เพียงแต่เพื่อ 'ได้ยิน' ภาษามนุษย์ แต่ยังเพื่อทำความเข้าใจและตอบสนองต่อภาษานั้นตามบริบท เป็นสาขาเฉพาะทางภายใน AI ที่เปลี่ยนภาษาให้เป็นรูปแบบที่คอมพิวเตอร์สามารถแยกแยะและทำความเข้าใจได้ หากไม่มี NLP เพื่อน AI ของเราคงจะสูญเสียการแปลไปมาก!
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)
ถัดไปคือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สิ่งเหล่านี้คือตัวช่วยสำคัญของโลกภาษา AI ซึ่งได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อทำนายลำดับคำ พวกเขาเป็นเหมือนนักประพันธ์ในขอบเขต AI ที่พยายามค้นหาคำถัดไปในประโยคตามสิ่งที่พูดไปก่อนหน้านี้ LLM มีบทบาทสำคัญในการเข้าใจบริบทและสร้างข้อความที่สมเหตุสมผลและมีความเกี่ยวข้อง
หม้อแปลง
Transformers ไม่ใช่หุ่นยนต์ปลอมตัว แต่เป็นเครื่องยนต์ที่ขับเคลื่อน LLM จำนวนมาก รวมถึงซีรีส์ GPT อันโด่งดังด้วย เหล่านี้เป็นโครงข่ายประสาทเชิงลึกประเภทพิเศษที่ปรับให้เหมาะกับภาษา ลองนึกภาพพวกมันเป็นเลนส์โฟกัสของ AI ช่วยให้มันมุ่งความสนใจไปที่ส่วนต่างๆ ของประโยคเพื่อทำความเข้าใจว่าคำต่างๆ เกี่ยวข้องกันอย่างไร กลไกความสนใจของหม้อแปลงไฟฟ้าเป็นเหมือนสปอตไลต์ เน้นย้ำถึงสิ่งสำคัญในคำพูด
พารามิเตอร์
พารามิเตอร์คือปุ่มหมุนและปุ่มหมุนของโมเดล AI ที่ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดระหว่างการฝึก แม้ว่าวิศวกรพร้อมท์จะไม่ปรับแต่งสิ่งเหล่านี้โดยตรง แต่การรู้เกี่ยวกับสิ่งเหล่านั้นจะช่วยให้เข้าใจว่าเหตุใดโมเดล AI อาจตอบสนองต่อการแจ้งเตือนของคุณในลักษณะใดลักษณะหนึ่ง เป็นกฎพื้นฐานที่เป็นแนวทางในเกมภาษาของ AI
ราชสกุล
โทเค็นเป็นเหมือนขนมปังและเนยของโมเดลภาษา AI ซึ่งเป็นหน่วยข้อความที่โมเดลอ่านและทำความเข้าใจ คิดว่าโทเค็นเป็นส่วนผสมแต่ละอย่างในสูตรภาษาของคุณ อาจมีตั้งแต่ตัวอักษรตัวเดียว เช่น 'a' ไปจนถึงทั้งคำ เช่น 'apple' เมื่อสร้างการแจ้งเตือน สิ่งสำคัญคือต้องรู้ว่า LLM สามารถจัดการโทเค็นได้จำนวนหนึ่งเท่านั้น ซึ่งมีขนาดเท่ากับชามผสมของคุณ
หลายรูปแบบ
ในที่สุดก็มีความหลากหลาย นี่คือจุดที่โมเดล AI มีความหลากหลายเป็นพิเศษ โดยไม่เพียงแต่จัดการกับข้อความเท่านั้น แต่ยังรวมถึงรูปภาพ เสียง หรือแม้แต่โค้ดด้วย ในงานวิศวกรรมพร้อมท์ หมายความว่าคุณสามารถสร้างพร้อมต์ที่สร้างเอาต์พุตทั้งหมดได้ ขึ้นอยู่กับว่าโมเดล AI ทำอะไรได้บ้าง เหมือนมีห้องครัวที่คุณสามารถทำอะไรก็ได้ตั้งแต่เค้กไปจนถึงหม้อปรุงอาหาร!
ด้วยแนวคิดเหล่านี้ ตอนนี้คุณก็พร้อมที่จะดำดิ่งสู่โลกแห่งวิศวกรรมที่รวดเร็วยิ่งขึ้น การทำความเข้าใจด้านเทคนิคเหล่านี้ก็เหมือนกับการมีเครื่องมือในครัวที่เหมาะสม สิ่งเหล่านี้จะทำให้คุณมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้นในการสร้างการแจ้งเตือน AI ที่สมบูรณ์แบบเหล่านั้น
ตุ้มน้ำหนักในวิศวกรรมพร้อมท์
ในด้านวิศวกรรมที่รวดเร็ว แนวคิดเรื่อง "น้ำหนัก" มีบทบาทสำคัญในการกำหนดทิศทางของโมเดล AI และมีอิทธิพลต่อประเภทของการตอบสนองหรือเนื้อหาที่สร้างขึ้น คิดว่าตุ้มน้ำหนักเป็นสปอตไลต์ โดยส่องแสงสว่างขึ้นในบางส่วนของการแจ้งเตือนเพื่อให้โดดเด่นยิ่งขึ้นใน 'จิตใจ' ของ AI
น้ำหนักมีอิทธิพลต่อการตอบสนองของ AI อย่างไร
น้ำหนักในข้อความแจ้งไม่ใช่คุณสมบัติที่เหมือนกันในโมเดล AI ทั้งหมด แต่มักพบเห็นได้ในแพลตฟอร์มที่มีระดับของการปรับแต่งในข้อความแจ้ง น้ำหนักเหล่านี้สามารถนำมาใช้ผ่านไวยากรณ์หรือสัญลักษณ์พิเศษ ซึ่งระบุว่าคำหรือองค์ประกอบใดในพรอมต์ควรให้ความสำคัญมากกว่า
การถ่วงน้ำหนักในบริบทที่ต่างกัน
แม้ว่าจะมีการกล่าวถึงการถ่วงน้ำหนักบ่อยครั้งในงานสร้างภาพ (เช่น DALL-E หรือ Midjourney) ซึ่งการปรับแต่งเล็กน้อยสามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันอย่างมากมาย แนวคิดนี้สามารถใช้ได้กับโมเดลกำเนิดอื่นๆ อย่างเท่าเทียมกัน เช่น การจัดการกับข้อความหรือโค้ด
ตัวอย่างการปฏิบัติของการถ่วงน้ำหนัก
ลองพิจารณาตัวอย่างสมมุติเหล่านี้เพื่อทำความเข้าใจว่าน้ำหนักเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์อย่างไร:
- การสร้างภาพด้วยการเดินทางช่วงกลาง:ในข้อความแจ้งแรก AI อาจสร้างภาพที่ทั้งมหาสมุทรและพระอาทิตย์ตกมีความเท่าเทียมกัน อย่างไรก็ตาม การเพิ่มน้ำหนัก “::” ถัดจาก “มหาสมุทร” จะทำให้โฟกัสของ AI เปลี่ยนไป และอาจสร้างภาพที่มหาสมุทรเป็นองค์ประกอบหลัก โดยอาจมีพระอาทิตย์ตกที่มีบทบาทรองมากขึ้น
- Prompt: “มหาสมุทร พระอาทิตย์ตก”
- แก้ไขพรอมต์ด้วยน้ำหนัก: “มหาสมุทร ::, พระอาทิตย์ตก”
- โมเดลแบบข้อความ:ในข้อความแจ้งแบบถ่วงน้ำหนัก AI จะถูกกระตุ้นให้เน้นไปที่มุมมองของพ่อมดหรือบทบาทของพ่อมดในเรื่องมากขึ้น ซึ่งอาจนำไปสู่การเล่าเรื่องที่การกระทำ ความคิด หรือภูมิหลังของพ่อมดมีรายละเอียดมากกว่ามังกร
- Prompt: “เขียนเรื่องราวเกี่ยวกับพ่อมดและมังกร”
- การเปลี่ยนแปลงพร้อมท์ด้วยน้ำหนัก: “เขียนเรื่องราวเกี่ยวกับพ่อมด :: และมังกร”
ผลกระทบของการถ่วงน้ำหนัก
การเพิ่มน้ำหนักสามารถเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์ได้อย่างมาก ในบริบทของเครื่องสร้างภาพ การปรับน้ำหนักสามารถเปลี่ยนฉากจากพระอาทิตย์ตกที่ชายหาดอันเงียบสงบไปเป็นทิวทัศน์ที่น่าทึ่งและมีมหาสมุทรเป็นส่วนใหญ่โดยมีพระอาทิตย์ตกเป็นพื้นหลัง ในทำนองเดียวกัน ในการสร้างข้อความ อาจเปลี่ยนจุดเน้นการเล่าเรื่องหรือรายละเอียดเชิงลึกที่ให้ไว้เกี่ยวกับตัวละครหรือธีมบางตัว
ตอนนี้ เรามาเจาะลึกโลกที่หลากหลายของเทคนิคการกระตุ้นเตือน ซึ่งแต่ละวิธีมีเอกลักษณ์เฉพาะในการกำหนดรูปแบบการตอบสนองของ AI
รายการเทคนิคการแจ้ง
#1: การแจ้งแบบ Zero-Shot
ความงามของการเตือนแบบ Zero-Shot อยู่ที่ความเรียบง่ายและความสามารถรอบด้าน เหมือนกับการถามคำถามกับผู้เชี่ยวชาญโดยไม่ต้องให้ข้อมูลพื้นฐาน ความรู้และประสบการณ์ที่กว้างขวางของผู้เชี่ยวชาญทำให้พวกเขาเข้าใจและตอบสนองได้อย่างถูกต้องตามสิ่งที่พวกเขารู้อยู่แล้ว
การประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ความรู้สึก
มาเจาะลึกตัวอย่างเชิงปฏิบัติ: การวิเคราะห์ความรู้สึก สมมติว่าคุณกำลังวิเคราะห์คำติชมของลูกค้า และเจอรีวิวที่ระบุว่า "ฉันมีวันที่แสนวิเศษที่สวนสนุก" ในการแจ้งเตือนแบบ Zero-shot คุณจะต้องถามโมเดล AI โดยตรงว่า "ประโยคต่อไปนี้มีความรู้สึกอย่างไร: 'ฉันมีวันที่แสนวิเศษที่สวนสาธารณะ'"
โมเดลภาษาที่ใช้ประโยชน์จากการฝึกอบรมที่ครอบคลุมในการทำความเข้าใจความรู้สึก สามารถจัดประเภทข้อความนี้ได้อย่างถูกต้องว่าเป็นเชิงบวก แม้ว่าจะไม่ได้รับตัวอย่างการฝึกอบรมเฉพาะสำหรับงานนี้ก็ตาม ความสามารถในการอนุมานความรู้สึกจากประโยคเดียวได้อย่างแม่นยำนี้แสดงให้เห็นถึงความเข้าใจโดยธรรมชาติของโมเดลเกี่ยวกับความแตกต่างทางภาษา
ความอเนกประสงค์ของ Zero-Shot Prompting
การกระตุ้นแบบ Zero-shot ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการวิเคราะห์ความรู้สึกเท่านั้น มีประสิทธิภาพเท่าเทียมกันในงานต่างๆ รวมถึงการจำแนกประเภท (เช่น การตรวจจับสแปม) การแปลงข้อความ (เช่น การแปลหรือการสรุป) และการสร้างข้อความธรรมดา วิธีการนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในการสร้างการตอบกลับที่รวดเร็วและทันท่วงทีสำหรับคำถามที่หลากหลาย
อีกตัวอย่างหนึ่ง: การวิเคราะห์ความรู้สึกแบบผสม
ลองพิจารณาอีกสถานการณ์หนึ่งที่คุณกำลังประเมินรีวิวโรงแรม: “ห้องพักกว้างขวาง แต่การบริการแย่มาก” เมื่อใช้ Zero-shot prompting คุณจะขอให้โมเดล “ดึงความรู้สึกออกจากบทวิจารณ์ต่อไปนี้” หากไม่มีการฝึกอบรมเกี่ยวกับงานเฉพาะนี้ล่วงหน้า แบบจำลองยังคงสามารถประมวลผลพร้อมท์และตัดสินได้ว่ารีวิวมีความคิดเห็นที่หลากหลาย กล่าวคือ เป็นบวกต่อความกว้างขวางของห้องแต่เป็นเชิงลบต่อการบริการ
ความสามารถนี้ซึ่งอาจดูตรงไปตรงมาสำหรับมนุษย์ ถือเป็นความสามารถที่โดดเด่นมากสำหรับ AI มันแสดงให้เห็นไม่เพียงแต่ความเข้าใจภาษาเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความสามารถในการแยกวิเคราะห์ความรู้สึกที่ซับซ้อนและเหมาะสมยิ่งอีกด้วย
#2: การแจ้งเพียงไม่กี่ช็อต
การแจ้งเตือนเพียงไม่กี่ช็อตช่วยเพิ่มความเข้าใจของ AI โดยการให้ตัวอย่างหลายๆ ตัวอย่าง ซึ่งโดยปกติจะเป็น 2-5 ตัวอย่างซึ่งเป็นแนวทางในผลลัพธ์ของโมเดล เทคนิคนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานที่ต้องใช้บริบทหรือสไตล์เฉพาะ ช่วยให้แบบจำลองปรับแต่งการตอบสนองได้แม่นยำยิ่งขึ้น
การประยุกต์ใช้ในการสร้างบทกวีโคลงสั้น ๆ
การประยุกต์ใช้ในการสร้างบทกวีโคลงสั้น ๆ
ลองพิจารณางานสร้างบทกลอนเกี่ยวกับคืนเดือนหงาย ซึ่งเป็นความท้าทายเฉพาะบริบทมากขึ้น ต่อไปนี้เป็นวิธีการทำงานของการแจ้งเพียงไม่กี่ช็อต:
ป้อนข้อมูลพร้อมท์ให้กับโมเดล:
“เขียนโคลงกลอนเกี่ยวกับดอกทานตะวัน:
1 ตัวอย่าง:
'ดอกทานตะวันที่มีกลีบสดใส
อาบแดดอย่างยินดีท่ามกลางแสงแดด
2 ตัวอย่าง:
'ดอกทานตะวันสูงตระหง่านในฤดูร้อน
พยักหน้าในขณะที่สายลมพัด
ตอนนี้ให้เขียนโคลงกลอนเกี่ยวกับคืนเดือนหงาย”
ในสถานการณ์นี้ แบบจำลองจะได้รับตัวอย่างโคลงสั้น ๆ เกี่ยวกับดอกทานตะวันสองตัวอย่าง สิ่งเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นกรอบในการสอน AI ถึงสไตล์และโครงสร้างที่คาดหวังในผลลัพธ์ เมื่อขอให้เขียนเกี่ยวกับคืนเดือนหงาย แบบจำลองจะใช้ตัวอย่างเหล่านี้เพื่อสร้างโคลงสั้น ๆ ที่มีสไตล์คล้ายกัน
การตอบสนองที่คาดหวัง:
“แสงจันทร์สาดแสงสีเงิน
อาบน้ำโลกในค่ำคืนอันเงียบสงบ”
โมเดลใช้ประโยชน์จากโครงสร้างและรูปแบบสัมผัสจากตัวอย่าง และนำไปใช้กับหัวข้อใหม่ นี่แสดงให้เห็นว่าการกระตุ้นเตือนเพียงไม่กี่ช็อตสามารถช่วยควบคุมกระบวนการสร้างสรรค์ของโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพได้อย่างไร
การแจ้งเพียงไม่กี่ช็อตในบริบทที่ต่างกัน
การกระตุ้นเตือนแบบไม่กี่ช็อตนั้นมีประโยชน์หลายอย่าง นอกเหนือไปจากงานสร้างสรรค์ เช่น บทกวี มีประสิทธิภาพเท่าเทียมกันในโดเมนที่มีโครงสร้างหรือทางเทคนิคมากกว่า ตัวอย่างเช่น ในบริบททางธุรกิจ เช่น การจัดการรายได้ในธุรกิจการบริการ ข้อความแจ้งสั้นๆ อาจมีลักษณะดังนี้:
คำแนะนำ: “ฉันให้หัวข้อ 'การจัดการรายได้ในการต้อนรับ' แก่คุณ และคุณให้รายการกลยุทธ์ในรูปแบบนี้แก่ฉัน:
กลยุทธ์ที่ 1: การกำหนดราคาแบบไดนามิก
กลยุทธ์ที่ 2: การจัดการผลผลิต
กลยุทธ์ที่ 3: จองเกินจำนวน
โปรดดำเนินการรายการต่อไป”
ด้วยข้อความแจ้งนี้ โมเดล AI จะแสดงรายการกลยุทธ์ในรูปแบบเดียวกันต่อไป ซึ่งอาจรวมถึงตัวเลือกต่างๆ เช่น ส่วนลดระยะเวลาการเข้าพัก หรือการจัดการช่องทาง ตัวอย่างเริ่มแรกทำหน้าที่เป็นพิมพ์เขียว ซึ่งเป็นแนวทางให้โมเดลสร้างเนื้อหาที่สอดคล้องกับรูปแบบและเนื้อหาที่ระบุ
#3: ห่วงโซ่แห่งความคิดพร้อมท์
การกระตุ้นแบบลูกโซ่แห่งความคิด (CoT) ปฏิวัติวิธีที่โมเดล AI จัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนหลายขั้นตอนโดยการเลียนแบบกระบวนการให้เหตุผลเหมือนมนุษย์ เทคนิคนี้แบ่งปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นองค์ประกอบที่ง่ายขึ้น ช่วยให้โมเดล AI สามารถนำทางผ่านแต่ละขั้นตอนอย่างมีเหตุผลก่อนที่จะได้คำตอบสุดท้าย มีประโยชน์อย่างยิ่งในงานที่ต้องใช้เหตุผลโดยละเอียด เช่น ปัญหาทางคณิตศาสตร์หรือสถานการณ์การตัดสินใจที่ซับซ้อน
การประยุกต์ในการแก้ปัญหา
พิจารณาปัญหาทางคณิตศาสตร์หลายขั้นตอนที่แตกต่างกันเพื่อทำความเข้าใจ CoT prompt ให้ดีขึ้น:
ข้อความแจ้ง: “อลิซมีส้ม 15 ผล เธอกินส้ม 2 ลูก แล้วเพื่อนของเธอก็ให้ส้มเพิ่มอีก 5 ลูก ตอนนี้อลิซมีส้มกี่ลูกแล้ว?”
ในการใช้ CoT prompting เราจะแยกปัญหาออกเป็นคำถามเล็กๆ น้อยๆ ที่สามารถจัดการได้ง่ายกว่า:
- คำแนะนำเบื้องต้น: “อลิซมีส้ม 15 ผล”
- คำแนะนำระดับกลาง: “อลิซกินส้มได้กี่ผลหลังจากกินไป 2 ลูก?”
- คำตอบระดับกลาง: “อลิซมีส้ม 13 ผล”
- ข้อความถัดไป: “อลิซมีส้ม 13 ลูก”
- ข้อความแจ้งระดับกลาง: “อลิซจะได้ส้มกี่ผลหลังจากได้รับเพิ่มอีก 5 ผล”
- คำตอบสุดท้าย: “ตอนนี้อลิซมีส้ม 18 ลูกแล้ว”
วิธีการนี้จะแนะนำ AI ตลอดแต่ละขั้นตอนของปัญหา คล้ายกับวิธีที่มนุษย์จะเข้าใกล้มัน การทำเช่นนี้จะช่วยเพิ่มความสามารถในการแก้ปัญหาของโมเดลและเพิ่มความเข้าใจในงานที่ซับซ้อนให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น
ห่วงโซ่แห่งความคิดในการตัดสินใจ
ลองใช้ CoT เพื่อกระตุ้นให้เกิดสถานการณ์การตัดสินใจทางธุรกิจ:
พร้อมท์: “คุณจัดการร้านหนังสือที่มีหนังสืออยู่ในคลัง 200 เล่ม คุณขายหนังสือได้ 40 เล่มในระหว่างการขาย และต่อมาได้หนังสือเพิ่มอีก 70 เล่ม ตอนนี้มีหนังสืออยู่ในคลังของคุณกี่เล่ม?”
การใช้ CoT prompting ปัญหาจะแบ่งออกเป็นดังนี้:
- พรอมต์เริ่มต้น: “คุณเริ่มต้นด้วยหนังสือ 200 เล่ม”
- ข้อความแจ้งระดับกลาง: “ขายได้ 40 เล่มเหลือกี่เล่ม?”
- คำตอบระดับกลาง: “คุณมีหนังสือ 160 เล่ม”
- ข้อความถัดไป: “คุณมีหนังสือ 160 เล่ม”
- ข้อความแจ้งระดับกลาง: “คุณจะมีหนังสือกี่เล่มหลังจากเพิ่ม 70 เล่ม?”
- คำตอบสุดท้าย: “ตอนนี้คุณมีหนังสืออยู่ในคลัง 230 เล่ม”
การเพิ่มประสิทธิภาพ CoT Prompting
การกระตุ้นเตือนแบบลูกโซ่สามารถปรับปรุงได้โดยการใส่วลี “ลองคิดดูทีละขั้นตอน” ซึ่งได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพแม้ว่าจะไม่มีตัวอย่างการถามตอบที่เฉพาะเจาะจงหลายรายการก็ตาม แนวทางนี้ทำให้ CoT prompting สามารถปรับขนาดได้และใช้งานง่ายมากขึ้น เนื่องจากไม่จำเป็นต้องมีตัวอย่างที่มีรายละเอียดมากมาย
ผลกระทบต่อโมเดลภาษาขนาดใหญ่
CoT prompting มีประสิทธิภาพอย่างยิ่งเมื่อนำไปใช้กับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น PaLM ของ Google ช่วยเพิ่มความสามารถของโมเดลในการทำงานที่ซับซ้อนได้อย่างมาก บางครั้งก็มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลที่ได้รับการปรับแต่งเฉพาะงานด้วยซ้ำ เทคนิคนี้สามารถปรับปรุงเพิ่มเติมได้โดยการปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียดบนชุดข้อมูลการให้เหตุผล CoT ซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถในการตีความและการใช้เหตุผล
#4: การเตือนซ้ำๆ
การเตือนซ้ำเป็นกลยุทธ์แบบไดนามิกและมีประสิทธิภาพในงานวิศวกรรมพร้อมท์ มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานที่ซับซ้อนหรือละเอียดอ่อน ซึ่งความพยายามครั้งแรกอาจไม่ให้ผลลัพธ์ที่ต้องการ แนวทางนี้เกี่ยวข้องกับการปรับแต่งและขยายผลลัพธ์ของโมเดลผ่านชุดคำสั่งติดตามผล ซึ่งช่วยให้สามารถสำรวจหัวข้อที่มีอยู่ได้ในเชิงลึกมากขึ้น
การประยุกต์ในการวิจัยด้านการดูแลสุขภาพ
ลองใช้การกระตุ้นเตือนซ้ำๆ กับโครงการวิจัยด้านการดูแลสุขภาพ:
คำแนะนำเบื้องต้น: “ฉันกำลังค้นคว้าผลของการทำสมาธิต่อการลดความเครียด คุณสามารถให้ภาพรวมของการค้นพบในปัจจุบันได้หรือไม่”
สมมติว่าผลลัพธ์ของแบบจำลองมีจุดต่างๆ เช่น ระดับคอร์ติซอลที่ลดลง คุณภาพการนอนหลับที่ดีขึ้น และการทำงานของการรับรู้ที่ดีขึ้น
พร้อมติดตามผล 1: “น่าสนใจ คุณช่วยให้รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่การทำสมาธิส่งผลต่อระดับคอร์ติซอลได้ไหม”
แบบจำลองอาจเจาะลึกเข้าไปในกลไกทางชีววิทยา เช่น การกระตุ้นระบบประสาทพาราซิมพาเทติก การลดการผลิตฮอร์โมนความเครียด
พร้อมติดตามผล 2: “คุณภาพการนอนหลับที่ดีขึ้นช่วยลดความเครียดในผู้ฝึกสมาธิได้อย่างไร”
ในที่นี้ แบบจำลองนี้สามารถขยายความสัมพันธ์ระหว่างการนอนหลับและความเครียด โดยอภิปรายว่าการทำสมาธิมีส่วนช่วยให้สุขอนามัยในการนอนหลับดีขึ้นได้อย่างไร และส่งผลให้ระดับความเครียดลดลง
กระบวนการทำซ้ำนี้ช่วยให้สามารถสำรวจหัวข้อที่ซับซ้อนของการทำสมาธิและการลดความเครียดได้อย่างค่อยเป็นค่อยไปและละเอียดยิ่งขึ้น
การกระตุ้นเตือนซ้ำๆ ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์
อีกตัวอย่างหนึ่งอาจอยู่ในบริบทของการพัฒนาผลิตภัณฑ์:
คำแนะนำเบื้องต้น: “ฉันกำลังพัฒนาวัสดุบรรจุภัณฑ์ใหม่ที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม ข้อควรพิจารณาที่สำคัญคืออะไร”
แบบจำลองอาจสรุปปัจจัยต่างๆ เช่น ความสามารถในการย่อยสลายทางชีวภาพ ความคุ้มค่า และการยอมรับของผู้บริโภค
พร้อมติดตามผล 1: “คุณช่วยอธิบายเพิ่มเติมเกี่ยวกับความท้าทายในการสร้างสมดุลระหว่างความสามารถในการย่อยสลายทางชีวภาพและความคุ้มค่าได้หรือไม่”
แบบจำลองนี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการเลือกใช้วัสดุ กระบวนการผลิต และการแลกเปลี่ยนระหว่างผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและต้นทุนการผลิต
การติดตามผล 2: “กลยุทธ์ใดบ้างที่สามารถนำมาใช้เพื่อเพิ่มการยอมรับของผู้บริโภคต่อบรรจุภัณฑ์ที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม”
ในที่นี้ แบบจำลองอาจหารือเกี่ยวกับกลยุทธ์ทางการตลาด การให้ความรู้แก่ผู้บริโภค และความสำคัญของการแสดงให้เห็นถึงประโยชน์ด้านสิ่งแวดล้อมของบรรจุภัณฑ์ใหม่
กระบวนการพัฒนาพร้อมท์ซ้ำ
การกระตุ้นเตือนซ้ำๆ ไม่ใช่แค่การถามคำถามเพื่อติดตามผลเท่านั้น เป็นกระบวนการที่เป็นระบบซึ่งเกี่ยวข้องกับ:
- การสร้างไอเดีย: เริ่มต้นด้วยแนวคิดหรือคำถามกว้างๆ
- การดำเนินการ: สร้างพรอมต์เริ่มต้นตามแนวคิดของคุณ
- ผลการทดลอง: วิเคราะห์ผลลัพธ์จากแบบจำลอง AI
- การวิเคราะห์ข้อผิดพลาด: ระบุพื้นที่ที่ผลลัพธ์ไม่เป็นไปตามความคาดหวัง
- การวนซ้ำ: ปรับแต่งข้อความแจ้ง โดยผสมผสานคำแนะนำเฉพาะหรือบริบทเพิ่มเติม
- การทำซ้ำ: ทำซ้ำขั้นตอนจนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ
ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังสรุปคำอธิบายผลิตภัณฑ์สำหรับกลุ่มเป้าหมายเฉพาะ ข้อความแจ้งเริ่มแรกของคุณอาจกว้างเกินไป หลังจากวิเคราะห์ผลลัพธ์แล้ว คุณอาจทราบถึงความจำเป็นในการระบุผู้ชม ความยาวที่ต้องการ หรือรูปแบบ ข้อความแจ้งที่ตามมาสามารถรวมข้อมูลเฉพาะเหล่านี้เข้าด้วยกัน โดยค่อยๆ เน้นไปที่การสรุปที่สมบูรณ์แบบ
#5: การสร้างความรู้แจ้ง
ความรู้ที่สร้างขึ้นจะควบคุมแหล่งเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เพื่อสร้างคำตอบที่มีข้อมูลและเกี่ยวข้องกับบริบทมากขึ้น โดยเกี่ยวข้องกับการกระตุ้นแบบจำลองเพื่อสร้างความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับหัวข้อหนึ่งๆ ซึ่งจากนั้นจะทำหน้าที่เป็นพื้นฐานสำหรับการสอบถามที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นในภายหลัง
การประยุกต์ในการวิเคราะห์เชิงประวัติศาสตร์
พิจารณาสถานการณ์ที่เราต้องการเข้าใจผลกระทบของเหตุการณ์ทางประวัติศาสตร์ เช่น การปฏิวัติอุตสาหกรรม
พรอมต์เริ่มต้น: “ให้บทสรุปของการปฏิวัติอุตสาหกรรม”
แบบจำลองอาจสร้างการตอบสนองโดยสรุปประเด็นสำคัญของการปฏิวัติอุตสาหกรรม รวมถึงความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี การเปลี่ยนแปลงในการผลิต และผลกระทบทางสังคม
พร้อมติดตามผล: “จากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในช่วงการปฏิวัติอุตสาหกรรม ช่วงเวลานี้ส่งผลต่อเทคนิคการผลิตสมัยใหม่อย่างไร”
ด้วยการสร้างความรู้ที่สร้างขึ้นจากการแจ้งเตือนครั้งแรก แบบจำลองนี้สามารถให้คำตอบที่ละเอียดและเฉพาะเจาะจงบริบทมากขึ้นเกี่ยวกับอิทธิพลของการปฏิวัติอุตสาหกรรมที่มีต่อการผลิตสมัยใหม่
#6: การกระตุ้นทิศทาง
การกระตุ้นทิศทางเกี่ยวข้องกับการให้คำแนะนำหรือสัญญาณเฉพาะของ AI ซึ่งมักจะอยู่ในรูปแบบของคำหลัก เพื่อนำทางไปสู่ผลลัพธ์ที่ต้องการ เทคนิคนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในงานที่การรวมองค์ประกอบหรือธีมบางอย่างเป็นสิ่งสำคัญ
การประยุกต์ใช้ในการสร้างเนื้อหา
ลองจินตนาการว่าคุณกำลังสร้างโพสต์ในบล็อกเกี่ยวกับพลังงานหมุนเวียน และต้องการให้แน่ใจว่ามีคำหลักบางคำรวมอยู่ด้วย
พรอมต์เริ่มต้น: “เขียนภาพรวมโดยย่อเกี่ยวกับแหล่งพลังงานหมุนเวียน”
สมมติว่าแบบจำลองนี้ให้ภาพรวมทั่วไปของพลังงานหมุนเวียน
พร้อมท์การติดตามผลแบบกระตุ้นทิศทาง: “ตอนนี้ ให้รวมคำหลัก 'พลังงานแสงอาทิตย์' 'ความยั่งยืน' และ 'รอยเท้าคาร์บอน' ไว้ในบทสรุป 2-4 ประโยคของบทความ"
พร้อมท์นี้จะแนะนำโมเดลในการรวมคีย์เวิร์ดเฉพาะในการสรุป เพื่อให้มั่นใจว่าเนื้อหาสอดคล้องกับเป้าหมายเฉพาะเรื่องหรือ SEO
#7: การสร้างพรอมต์อัตโนมัติ
การสร้างพรอมต์อัตโนมัติเป็นแนวทางที่ล้ำหน้าใน AI โดยที่ระบบจะสร้างพรอมต์หรือคำถามขึ้นมาเอง ลองคิดดู: แทนที่จะต้องถามคำถามหรือคำแนะนำเฉพาะสำหรับ AI แทนที่จะต้องถามคำถามหรือคำแนะนำเฉพาะสำหรับ AI AI จะสร้างข้อความแจ้งเหล่านี้ด้วยตัวเอง มันเหมือนกับการสอน AI ให้ถามคำถามของตัวเองตามชุดแนวทางหรือวัตถุประสงค์ วิธีการนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเพราะช่วยประหยัดเวลา ลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ และอาจนำไปสู่การตอบสนองจาก AI ที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้น
มันทำงานอย่างไร
โดยทั่วไปการสร้างพร้อมท์อัตโนมัติเกี่ยวข้องกับขั้นตอนสำคัญสองสามขั้นตอน:
- การตั้งวัตถุประสงค์: ขั้นแรก เรากำหนดสิ่งที่เราต้องการจาก AI ซึ่งอาจเป็นการตอบคำถาม การสร้างรายงาน เป็นต้น
- การป้อนข้อมูลเริ่มต้น: เราให้ข้อมูลหรือข้อมูลพื้นฐานบางอย่างแก่ AI เพื่อเป็นจุดเริ่มต้น
- การสร้างทันทีโดย AI: ด้วยการใช้ข้อมูลเริ่มต้น AI จะสร้างชุดการแจ้งเตือนหรือคำถามของตัวเองเพื่อรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมหรือชี้แจงวัตถุประสงค์
- การตอบสนองและการปรับแต่ง: จากนั้น AI จะใช้ข้อความแจ้งที่สร้างขึ้นเองเหล่านี้เพื่อสร้างการตอบสนอง หากจำเป็น ก็สามารถปรับแต่งหรือสร้างพร้อมท์ใหม่ตามคำตอบก่อนหน้าเพื่อความแม่นยำที่มากขึ้น
การประยุกต์ใช้ในการดูแลสุขภาพ
ตอนนี้ เรามาประยุกต์ใช้แนวคิดนี้กับสถานพยาบาลเพื่อดูว่าแนวคิดนี้จะเปลี่ยนแปลงการดูแลผู้ป่วยได้อย่างไร
ขั้นตอนที่ 1: การตั้งค่าวัตถุประสงค์
ในสถานการณ์ด้านการดูแลสุขภาพ วัตถุประสงค์อาจเป็นเพื่อวินิจฉัยอาการของผู้ป่วยตามอาการของพวกเขา ข้อมูลเบื้องต้นอาจเป็นรายการอาการที่ผู้ป่วยอธิบาย
ขั้นตอนที่ 2: AI สร้างพรอมต์การวินิจฉัย
เมื่อใช้รายการอาการเริ่มต้น AI จะสร้างข้อความแจ้งหรือคำถามเฉพาะโดยอัตโนมัติเพื่อรวบรวมข้อมูลที่มีรายละเอียดมากขึ้น ตัวอย่างเช่น หากผู้ป่วยพูดถึงอาการเจ็บหน้าอกและหายใจไม่สะดวก AI อาจสร้างข้อความเตือนเช่น “ถามว่าอาการเจ็บหน้าอกแย่ลงหรือไม่เมื่อออกกำลังกาย” หรือ “สอบถามเกี่ยวกับระยะเวลาของการหายใจไม่สบาย”
ขั้นตอนที่ 3: รวบรวมข้อมูลและสร้างสมมติฐาน
เมื่อ AI ได้รับคำตอบสำหรับการแจ้งเตือนที่สร้างขึ้นเอง มันก็เริ่มสร้างสมมติฐานเกี่ยวกับอาการของผู้ป่วย ตัวอย่างเช่น อาจพิจารณาปัญหาที่เกี่ยวข้องกับหัวใจหรือการติดเชื้อทางเดินหายใจโดยพิจารณาจากการตอบสนอง
ขั้นตอนที่ 4: การปรับแต่งและยืนยันการวินิจฉัย
AI ยังคงปรับแต่งการแจ้งเตือนตามข้อมูลที่พัฒนาขึ้นอย่างต่อเนื่อง หากสงสัยว่ามีปัญหาเกี่ยวกับหัวใจ อาจแจ้งเตือนเกี่ยวกับอาการอื่นๆ เช่น อาการวิงเวียนศีรษะหรือเหนื่อยล้า กระบวนการทำซ้ำนี้ช่วยลดการวินิจฉัยที่เป็นไปได้ให้แคบลงและแนะนำการวินิจฉัยที่เป็นไปได้มากที่สุด
สรุป: การเพิ่มประสิทธิภาพในการวินิจฉัย
ด้วยวิธีนี้ การสร้างพรอมต์อัตโนมัติในการดูแลสุขภาพสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการวินิจฉัยผู้ป่วยได้อย่างมาก ช่วยให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถมุ่งเน้นไปที่สาเหตุที่เป็นไปได้มากที่สุดของอาการของผู้ป่วยได้อย่างรวดเร็ว และตัดสินใจโดยมีข้อมูลรอบด้านเกี่ยวกับการทดสอบหรือการรักษาเพิ่มเติม แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้ไม่เพียงแต่ปรับปรุงกระบวนการวินิจฉัยเท่านั้น แต่ยังสนับสนุนผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพในการให้การดูแลผู้ป่วยที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นอีกด้วย
#8: การสร้างแบบดึงข้อมูลแบบเสริม
การดึงข้อมูล-Augmented Generation (RAG) เป็นเทคนิค AI ที่ซับซ้อนที่ผสมผสานพลังของโมเดลภาษาเข้ากับความสามารถในการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลภายนอกหรือฐานความรู้ วิธีการนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับคำถามที่ต้องการข้อมูลล่าสุดหรือความรู้เฉพาะที่โมเดล AI ไม่ได้รับการฝึกฝน
วิธีการทำงานของรุ่นดึงข้อมูล-เสริม
- การประมวลผลแบบสอบถาม: เมื่อได้รับการสืบค้น จะถูกเข้ารหัสเป็นการแสดงเวกเตอร์ก่อน
- การดึงเอกสาร: การใช้เวกเตอร์นี้ ระบบจะค้นหาฐานข้อมูล (มักใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์) เพื่อค้นหาเอกสารที่เกี่ยวข้องมากที่สุด โดยทั่วไปการดึงข้อมูลนี้จะขึ้นอยู่กับความใกล้เคียงของเวกเตอร์เอกสารกับเวกเตอร์แบบสอบถาม
- บูรณาการข้อมูล: จากนั้นเอกสารที่ดึงมาจะถูกใช้เป็นส่วนหนึ่งของพรอมต์ไปยังโมเดลภาษา
- การสร้างการตอบสนอง: โมเดลภาษาจะสร้างการตอบกลับโดยอิงตามการสืบค้นต้นฉบับและข้อมูลจากเอกสารที่ดึงมา
การประยุกต์เชิงปฏิบัติ: การวิจัยทางการแพทย์
ลองนึกภาพสถานการณ์ในบริบทการวิจัยทางการแพทย์:
นักวิจัยถามว่า “วิธีการรักษาล่าสุดสำหรับโรคเบาหวานประเภท 2 ที่ค้นพบหลังปี 2020 คืออะไร”
- การเข้ารหัสแบบสอบถาม: คำถามถูกแปลงเป็นเวกเตอร์
- สืบค้นจากฐานข้อมูลทางการแพทย์: ระบบจะค้นหาวารสารทางการแพทย์และฐานข้อมูลเพื่อค้นหาผลล่าสุดเกี่ยวกับการรักษาโรคเบาหวานประเภท 2 และดึงบทความและการศึกษาที่เกี่ยวข้อง
- การเพิ่มพรอมต์: จากนั้น AI จะใช้ข้อมูลที่ดึงมานี้พร้อมกับคำถามเดิมเพื่อทำความเข้าใจบริบทได้ดีขึ้น
- การสร้างการตอบกลับอย่างมีข้อมูล: สุดท้ายนี้ AI จะให้คำตอบที่รวมข้อมูลเชิงลึกจากการวิจัยล่าสุด ทำให้ผู้วิจัยได้รับข้อมูลที่ทันสมัยและครอบคลุม
ข้อดีของการสร้างแบบดึงข้อมูล-เสริม
- ข้อมูลล่าสุด: มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับสาขาต่างๆ เช่น การแพทย์หรือเทคโนโลยีที่มีการพัฒนาใหม่ๆ บ่อยครั้ง
- ความลึกของความรู้: ช่วยให้ AI สามารถให้คำตอบที่ละเอียดและเจาะจงมากขึ้นโดยการเข้าถึงแหล่งข้อมูลภายนอกที่หลากหลาย
- ลดอคติ: ด้วยการอาศัยแหล่งข้อมูลภายนอก การตอบสนองของ AI จึงมีโอกาสน้อยที่จะได้รับอิทธิพลจากอคติใดๆ ที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึก
การดึงข้อมูล-Augmented Generation แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในความสามารถของ AI ในการให้การตอบสนองที่แม่นยำ ได้รับข้อมูล และเกี่ยวข้องกับบริบท โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์ที่การอัปเดตข้อมูลล่าสุดเป็นสิ่งสำคัญ เทคนิคนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าการตอบสนองของ AI ไม่เพียงแต่ขึ้นอยู่กับความรู้ที่มีอยู่แล้ว แต่ยังเสริมด้วยข้อมูลล่าสุดจากแหล่งภายนอกอีกด้วย
คุณสามารถอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับของเรา โพสต์ในบล็อกเกี่ยวกับการดึงข้อมูล-Augmented Generation.
ทักษะทางเทคนิคที่จำเป็นสำหรับวิศวกรพร้อมท์
การเป็นวิศวกรที่เชี่ยวชาญหรือจ้างงานเกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจการผสมผสานระหว่างทักษะทางเทคนิคและทักษะที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค ทักษะเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการใช้ประโยชน์จากศักยภาพของ AI และโมเดลเจนเนอเรทีฟในแอปพลิเคชันต่างๆ
- ความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับ NLP: ความรู้เกี่ยวกับอัลกอริธึมและเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นสิ่งจำเป็น ซึ่งรวมถึงการทำความเข้าใจความแตกต่างของภาษา ไวยากรณ์ และความหมายซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งในการสร้างการแจ้งเตือนที่มีประสิทธิภาพ
- ความคุ้นเคยกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่: จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญในโมเดลเช่น GPT-3.5, GPT-4, BERT ฯลฯ การทำความเข้าใจความสามารถและข้อจำกัดของโมเดลเหล่านี้ช่วยให้วิศวกรสามารถดึงศักยภาพสูงสุดของตนเองออกมาใช้ได้ทันที
- ทักษะการเขียนโปรแกรมและบูรณาการระบบ: ทักษะในการทำงานกับไฟล์ JSON และความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ Python เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการรวมโมเดล AI เข้ากับระบบ ทักษะเหล่านี้ช่วยในการจัดการและประมวลผลข้อมูลสำหรับงานวิศวกรรมที่รวดเร็ว
- ปฏิสัมพันธ์ของ API: ความรู้เกี่ยวกับ API เป็นพื้นฐานสำหรับการบูรณาการและการโต้ตอบกับโมเดล AI ทั่วไป ซึ่งอำนวยความสะดวกในการสื่อสารที่ราบรื่นระหว่างส่วนประกอบซอฟต์แวร์ต่างๆ
- การวิเคราะห์และตีความข้อมูล: ความสามารถในการวิเคราะห์การตอบสนองจากโมเดล AI ระบุรูปแบบ และทำการปรับเปลี่ยนตามข้อมูลเพื่อแจ้งเป็นสิ่งสำคัญ ทักษะนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการปรับปรุงการแจ้งเตือนและเพิ่มประสิทธิภาพ
- การทดลองและการวนซ้ำ: การดำเนินการทดสอบ A/B การติดตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพ และการปรับการแจ้งเตือนให้เหมาะสมอย่างต่อเนื่องตามผลตอบรับและเอาท์พุตของเครื่องจักรถือเป็นความรับผิดชอบหลัก
ความรับผิดชอบที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคในวิศวกรรมพร้อมท์
- การสื่อสารที่มีประสิทธิภาพ: การเสนอแนวคิดที่ชัดเจนและการทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพกับทีมงานข้ามสายงานถือเป็นสิ่งสำคัญ ซึ่งรวมถึงการรวบรวมและรวมความคิดเห็นของผู้ใช้เข้ากับการปรับแต่งโดยทันที
- การกำกับดูแลด้านจริยธรรม: การตรวจสอบให้แน่ใจว่าการแจ้งเตือนไม่ก่อให้เกิดการตอบสนองที่เป็นอันตรายหรือลำเอียงเป็นสิ่งสำคัญ ความรับผิดชอบนี้สอดคล้องกับแนวปฏิบัติด้านจริยธรรมของ AI และรักษาความสมบูรณ์ของการโต้ตอบของ AI
- ความเชี่ยวชาญด้านโดเมน: ความรู้เฉพาะทางในด้านเฉพาะเจาะจง ขึ้นอยู่กับการใช้งาน สามารถเพิ่มความเกี่ยวข้องและความแม่นยำของการแจ้งเตือนได้อย่างมาก
- การแก้ปัญหาอย่างสร้างสรรค์: การคิดอย่างสร้างสรรค์และสร้างสรรค์เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการพัฒนาโซลูชันใหม่ๆ ที่ก้าวข้ามขอบเขตของการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับ AI แบบเดิมๆ
ลดความซับซ้อนของเทคนิคพร้อมท์ที่ซับซ้อนด้วยนาโนเน็ต
เมื่อเราเจาะลึกเข้าไปในโลกแห่งวิศวกรรมพร้อมท์ เห็นได้ชัดว่าความซับซ้อนของเทคนิคพร้อมท์อาจกลายเป็นเรื่องทางเทคนิคได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อน นี่คือจุดที่ Nanonets ก้าวเข้ามาเป็นผู้เปลี่ยนเกม โดยเชื่อมช่องว่างระหว่างความสามารถ AI ขั้นสูงและแอปพลิเคชันที่ใช้งานง่าย
Nanonets: เครื่องมือลดความซับซ้อนของเวิร์กโฟลว์ AI ของคุณ
Nanonets ได้พัฒนาวิธีการที่เป็นนวัตกรรมใหม่เพื่อใช้ประโยชน์จากเทคนิคการแจ้งเตือนที่ซับซ้อนเหล่านี้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด โดยไม่ทำให้ผู้ใช้สับสนจนเกินไป ด้วยความเข้าใจว่าไม่ใช่ทุกคนที่เชี่ยวชาญด้าน AI หรือวิศวกรรมที่รวดเร็ว Nanonets จึงมอบโซลูชันที่ราบรื่น
ปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจอย่างง่ายดาย
Nanonets Workflow Builder เป็นฟีเจอร์ที่โดดเด่น ซึ่งออกแบบมาเพื่อแปลงภาษาธรรมชาติให้เป็นเวิร์กโฟลว์ที่มีประสิทธิภาพ เครื่องมือนี้ใช้งานง่ายและใช้งานง่ายอย่างเหลือเชื่อ ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ดำเนินการอัตโนมัติและปรับปรุงกระบวนการของตนได้อย่างง่ายดาย ไม่ว่าจะเป็นการจัดการข้อมูล การทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ หรือทำความเข้าใจกับการแจ้งเตือน AI ที่ซับซ้อน Nanonets ทำให้มันง่ายขึ้น เยี่ยมชมเราได้ที่แพลตฟอร์มเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติของเรา
ภาพรวมประสิทธิภาพของ Nanonets
เพื่อชื่นชมพลังและความเรียบง่ายของ Nanonets อย่างแท้จริง เรามีวิดีโอสั้น ๆ ที่สาธิตการทำงานของ Nanonets Workflow Builder วิดีโอนี้แสดงให้เห็นว่าคุณสามารถแปลงคำสั่งภาษาธรรมชาติให้เป็นขั้นตอนการทำงานที่มีประสิทธิภาพและคล่องตัวได้อย่างไร เป็นภาพประกอบที่ใช้งานได้จริงในการเปลี่ยนกระบวนการ AI ที่ซับซ้อนให้กลายเป็นแอปพลิเคชันที่ใช้งานง่าย
โซลูชั่นที่ปรับแต่งด้วยนาโนเน็ต
ทุกธุรกิจมีความต้องการเฉพาะตัว และ Nanonets ก็พร้อมตอบสนองความต้องการเฉพาะเหล่านั้น หากคุณรู้สึกทึ่งกับศักยภาพของ AI ในการปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจของคุณ แต่รู้สึกกังวลกับด้านเทคนิค Nanonets เสนอโซลูชั่นที่สมบูรณ์แบบ เราขอเชิญคุณกำหนดเวลาการโทรกับทีมงานของเราเพื่อสำรวจเพิ่มเติมว่า Nanonets สามารถเปลี่ยนการดำเนินธุรกิจของคุณได้อย่างไร เป็นโอกาสในการทำความเข้าใจว่า AI ขั้นสูงสามารถควบคุมได้อย่างไร ในลักษณะที่เรียบง่าย มีประสิทธิภาพ และเข้าถึงได้
ด้วย Nanonets ความซับซ้อนทางเทคนิคของวิศวกรรมที่รวดเร็วจะสามารถเข้าถึงได้และใช้ได้กับความต้องการทางธุรกิจของคุณ เป้าหมายของเราคือการเสริมศักยภาพให้กับคุณด้วยความสามารถขั้นสูงของ AI ซึ่งบรรจุในลักษณะที่เข้าใจง่ายและนำไปใช้งาน เพื่อให้มั่นใจว่าธุรกิจของคุณจะก้าวนำในโลกของเทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว
สรุป
ในโพสต์บนบล็อกนี้ เราได้เดินทางผ่านโลกที่ซับซ้อนของวิศวกรรมพร้อมท์ โดยเปิดเผยพื้นฐานของมันตั้งแต่ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับพร้อมท์ไปจนถึงเทคนิคที่ซับซ้อน เช่น การสร้างเสริมการดึงข้อมูลและการออกแบบพร้อมท์อัตโนมัติ เราได้เห็นแล้วว่าวิศวกรรมที่รวดเร็วไม่เพียงแต่เกี่ยวกับความเฉียบแหลมทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวข้องกับการพิจารณาอย่างสร้างสรรค์และจริยธรรมอีกด้วย เมื่อเชื่อมช่องว่างระหว่างฟังก์ชัน AI ที่ซับซ้อนเหล่านี้กับแอปพลิเคชันทางธุรกิจเชิงปฏิบัติ Nanonets จึงกลายเป็นผู้เล่นหลัก ช่วยให้กระบวนการใช้ประโยชน์จากเทคนิคการแจ้งเตือนขั้นสูงเหล่านี้ง่ายขึ้น ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถรวม AI เข้ากับขั้นตอนการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่ไปยุ่งกับความซับซ้อนทางเทคนิค
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://nanonets.com/blog/prompt-engineering/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 1
- 13
- 15%
- 160
- 200
- 2020
- 40
- 7
- 70
- a
- ความสามารถ
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- การยอมรับ
- สามารถเข้าถึงได้
- การเข้าถึง
- ความถูกต้อง
- ถูกต้อง
- แม่นยำ
- บรรลุ
- ประสบความสำเร็จ
- รับทราบ
- ได้รับ
- ข้าม
- กระทำ
- การกระทำ
- การปฏิบัติ
- การกระตุ้น
- อยากทำกิจกรรม
- ความเฉียบแหลม
- เพิ่ม
- นอกจากนี้
- เพิ่มเติม
- ที่อยู่
- ที่อยู่
- เก่ง
- การปรับเปลี่ยน
- นำมาใช้
- สูง
- ความก้าวหน้า
- ความก้าวหน้า
- หลังจาก
- กับ
- ตัวแทน
- ก่อน
- AI
- AI แชทบอท
- โมเดล AI
- จุดมุ่งหมาย
- การเล็ง
- คล้ายกัน
- ปลุก
- การเล่นแร่แปรธาตุ
- อัลกอริทึม
- อลิซ
- จัดแนว
- ชิด
- การวางแนว
- จัดแนว
- ทั้งหมด
- การอนุญาต
- ช่วยให้
- ตาม
- แล้ว
- ด้วย
- am
- น่าอัศจรรย์
- ความคลุมเครือ
- an
- การวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- วิเคราะห์
- และ
- อื่น
- คำตอบ
- ตอบ
- คำตอบ
- ใด
- ทุกคน
- สิ่งใด
- APIs
- Apple
- เหมาะสม
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- ประยุกต์
- ใช้
- การประยุกต์ใช้
- ขอขอบคุณ
- เข้าใกล้
- เป็น
- พื้นที่
- รอบ
- แถว
- ที่เดินทางมาถึง
- ศิลปะ
- บทความ
- บทความ
- AS
- ถาม
- ขอให้
- ด้าน
- ช่วยเหลือ
- ผู้ช่วย
- At
- ความพยายาม
- ความสนใจ
- ผู้ฟัง
- เติม
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- ใช้ได้
- ไป
- ฉากหลัง
- พื้นหลัง
- ไม่ดี
- ถุง
- สมดุล
- ตาม
- ขั้นพื้นฐาน
- รากฐาน
- BE
- ชายหาด
- ร้านเสริมสวยเกาหลี
- เพราะ
- กลายเป็น
- รับ
- ก่อน
- เริ่ม
- กำลัง
- ได้รับประโยชน์
- ประโยชน์ที่ได้รับ
- ที่ดีที่สุด
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- เกิน
- อคติ
- ลำเอียง
- อคติ
- บิต
- การผสมผสาน
- บล็อก
- ระเบิด
- พิมพ์เขียว
- ร้านหนังสือเกาหลี
- ช่วยเพิ่ม
- ทั้งสอง
- เขตแดน
- ขัน
- ยี่ห้อ
- ขนมปัง
- ความกว้าง
- แบ่ง
- ลมหายใจ
- สะพาน
- การแก้
- สดใส
- สว่าง
- นำ
- กว้าง
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- ธุรกิจ
- การประยุกต์ทางธุรกิจ
- ธุรกิจ
- แต่
- by
- เค้ก
- โทรศัพท์
- CAN
- ความสามารถในการ
- ความสามารถ
- คาร์บอน
- ซึ่ง
- กรณี
- ให้ความบันเทิง
- สาเหตุที่
- บาง
- โซ่
- ท้าทาย
- ความท้าทาย
- เปลี่ยนแปลง
- การเปลี่ยนแปลง
- ช่อง
- อักขระ
- chatbot
- ทางเลือก
- ความชัดเจน
- คลาสสิก
- การจัดหมวดหมู่
- แยกประเภท
- ชัดเจน
- อย่างเห็นได้ชัด
- ภูมิอากาศ
- อากาศเปลี่ยนแปลง
- อย่างใกล้ชิด
- รหัส
- ความรู้ความเข้าใจ
- การทำงานร่วมกัน
- รวม
- อย่างไร
- การสื่อสาร
- บริษัท
- บริษัท
- บริษัท
- สมบูรณ์
- ซับซ้อน
- ความซับซ้อน
- ความซับซ้อน
- ส่วนประกอบ
- ส่วนประกอบ
- ครอบคลุม
- คอมพิวเตอร์
- จดจ่อ
- แนวคิด
- แนวความคิด
- ข้อสรุป
- สภาพ
- การดำเนิน
- ยืนยัน
- สับสน
- การเชื่อมต่อ
- ดังนั้น
- พิจารณา
- การพิจารณา
- พิจารณา
- ก่อสร้าง
- ผู้บริโภค
- เนื้อหา
- สิ่งแวดล้อม
- ต่อ
- อย่างต่อเนื่อง
- อย่างต่อเนื่อง
- สนับสนุน
- ก่อ
- ตามธรรมเนียม
- การสนทนา
- การสนทนา
- แปลง
- แกน
- แก้ไข
- ค่าใช้จ่าย
- ได้
- หัตถกรรม
- ที่สร้างขึ้น
- สร้าง
- สร้าง
- การสร้าง
- การสร้าง
- ความคิดสร้างสรรค์
- วิกฤติ
- ทีมข้ามสายงาน
- สำคัญมาก
- ปัจจุบัน
- ลูกค้า
- ความพึงพอใจของลูกค้า
- บริการลูกค้า
- ลูกค้า
- การปรับแต่ง
- ตัดขอบ
- ดัล-อี
- ข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- วัน
- วัน
- การซื้อขาย
- ตัดสินใจ
- การตัดสินใจ
- การตัดสินใจ
- ลึก
- ลึกขึ้น
- ลึก
- กำหนด
- การกำหนด
- อย่างแน่นอน
- องศา
- การส่งมอบ
- มอบ
- คุ้ย
- แสดงให้เห็นถึง
- แสดงให้เห็นถึง
- แผนก
- ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับ
- ความลึก
- อธิบาย
- ออกแบบ
- ได้รับการออกแบบ
- ที่ต้องการ
- รายละเอียด
- รายละเอียด
- รายละเอียด
- การตรวจพบ
- กำหนด
- แน่นอน
- พัฒนา
- ที่กำลังพัฒนา
- พัฒนาการ
- การพัฒนา
- โรคเบาหวาน
- การวินิจฉัยโรค
- การวินิจฉัย
- DID
- ความแตกต่าง
- ต่าง
- DIG
- ย่อยอาหาร
- โดยตรง
- กำกับการแสดง
- การกำกับ
- ทิศทาง
- โดยตรง
- ชี้นำ
- วินัย
- ส่วนลด
- ค้นพบ
- สนทนา
- กล่าวถึง
- พูดคุย
- ความแตกต่าง
- การดำน้ำ
- หลาย
- แบ่งออก
- do
- เอกสาร
- เอกสาร
- ทำ
- doesn
- การทำ
- โดเมน
- โดเมน
- เด่น
- สวม
- ลง
- มังกร
- อย่างมาก
- เป็นคุ้งเป็นแคว
- ฝัน
- สอง
- ระยะเวลา
- ในระหว่าง
- พลวัต
- E-commerce
- แต่ละ
- ง่าย
- เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม
- การศึกษา
- มีประสิทธิภาพ
- มีประสิทธิภาพ
- ประสิทธิผล
- ผลกระทบ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ง่าย
- อิเล็กทรอนิกส์
- ธาตุ
- องค์ประกอบ
- ที่ฝัง
- โผล่ออกมา
- การเอาใจใส่
- ความสำคัญ
- การจ้างงาน
- จ้าง
- ให้อำนาจ
- ช่วยให้
- การเปิดใช้งาน
- เข้ารหัส
- การเข้ารหัส
- พลังงาน
- วิศวกร
- วิศวกรรม
- ชั้นเยี่ยม
- วิศวกร
- เครื่องยนต์
- เสริม
- ที่เพิ่มขึ้น
- ช่วย
- การเสริมสร้าง
- ทำให้มั่นใจ
- เพื่อให้แน่ใจ
- การสร้างความมั่นใจ
- ทั้งหมด
- สิ่งแวดล้อม
- พอ ๆ กัน
- พร้อม
- ความผิดพลาด
- โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
- แก่นแท้
- จำเป็น
- ฯลฯ
- ตามหลักจริยธรรม
- ร๊อค
- การประเมินการ
- แม้
- เหตุการณ์
- เคย
- ทุกคน
- ชัดเจน
- การพัฒนา
- เผง
- ตัวอย่าง
- ตัวอย่าง
- พิเศษ
- การปฏิบัติ
- แสดง
- ที่ขยาย
- คาดหวัง
- ความคาดหวัง
- ที่คาดหวัง
- ประสบการณ์
- ชำนาญ
- ความชำนาญ
- อธิบาย
- การสำรวจ
- สำรวจ
- ด่วน
- การขยาย
- กว้างขวาง
- ภายนอก
- สารสกัด
- ตา
- อำนวยความสะดวก
- ปัจจัย
- ล้มเหลว
- มีชื่อเสียง
- ที่น่าสนใจ
- เร็วขึ้น
- ความเมื่อยล้า
- ลักษณะ
- ข้อเสนอแนะ
- รู้สึก
- สองสาม
- สนาม
- สาขา
- รูป
- ไฟล์
- สุดท้าย
- ในที่สุด
- หา
- หา
- ผลการวิจัย
- ชื่อจริง
- ห้า
- พลิก
- โฟกัส
- ดังต่อไปนี้
- ดังต่อไปนี้
- รอยพระบาท
- สำหรับ
- ฟอร์ม
- รูป
- พื้นฐาน
- กรอบ
- บ่อย
- มัก
- เพื่อน
- ราคาเริ่มต้นที่
- เชื้อเพลิง
- เต็ม
- ฟังก์ชัน
- ฟังก์ชันการทำงาน
- พื้นฐาน
- ความรู้พื้นฐาน
- ต่อไป
- เกม
- เกมเปลี่ยน
- ช่องว่าง
- รวบรวม
- การรวบรวม
- เกียร์
- General
- สร้าง
- สร้าง
- สร้าง
- การสร้าง
- รุ่น
- กำเนิด
- กำเนิด AI
- เครื่องกำเนิดไฟฟ้า
- ได้รับ
- ได้รับ
- ให้
- กำหนด
- จะช่วยให้
- ให้
- เป็นสุข
- เหลือบ
- เป้าหมาย
- เป้าหมาย
- ไป
- ดี
- ค่อยๆ
- ค่อยๆ
- ให้คำแนะนำ
- แนะนำ
- แนวทาง
- คู่มือ
- ที่แนะนำ
- มี
- มือ
- จัดการ
- เป็นอันตราย
- เทียม
- ควบคุม
- สายรัด
- มี
- มี
- หัว
- การดูแลสุขภาพ
- ได้ยิน
- หัวใจสำคัญ
- หนัก
- ช่วย
- เป็นประโยชน์
- การช่วยเหลือ
- จะช่วยให้
- เธอ
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- ที่มีคุณภาพสูง
- ไฮไลต์
- คำแนะนำ
- การว่าจ้าง
- ทางประวัติศาสตร์
- ตี
- การต้อนรับขับสู้
- ร้อน
- ส่งไปโรงแรม
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- อย่างไรก็ตาม
- HTTPS
- เป็นมนุษย์
- มนุษย์
- i
- ความคิด
- ความนึกคิด
- ความคิด
- แยกแยะ
- if
- แสดงให้เห็นถึง
- ภาพ
- ภาพ
- ภาพ
- ส่งผลกระทบ
- การดำเนินการ
- การดำเนินการ
- ผลกระทบ
- ความสำคัญ
- การปรับปรุง
- in
- ลึกซึ้ง
- ประกอบด้วย
- รวม
- รวมถึง
- รวมทั้ง
- รวมเข้าด้วยกัน
- ผสมผสาน
- เพิ่มขึ้น
- เหลือเชื่อ
- ตัวบ่งชี้
- เป็นรายบุคคล
- บุคคล
- อุตสาหกรรม
- การปฏิวัติอุตสาหกรรม
- การติดเชื้อ
- มีอิทธิพล
- อิทธิพล
- ที่มีอิทธิพลต่อ
- ข้อมูล
- แจ้ง
- โดยธรรมชาติ
- แรกเริ่ม
- นวัตกรรม
- อินพุต
- ปัจจัยการผลิต
- สอบถาม
- สอบถามข้อมูล
- ข้อมูลเชิงลึก
- ตัวอย่าง
- แทน
- คำแนะนำการใช้
- รวบรวม
- การบูรณาการ
- บูรณาการ
- ความสมบูรณ์
- ความตั้งใจ
- ความตั้งใจ
- ความตั้งใจ
- การมีปฏิสัมพันธ์
- ปฏิสัมพันธ์
- ปฏิสัมพันธ์
- น่าสนใจ
- การตีความ
- เข้าไป
- บทนำ
- ใช้งานง่าย
- ล้ำค่า
- สินค้าคงคลัง
- เชิญ
- ที่เกี่ยวข้องกับ
- ISN
- ปัญหา
- ปัญหา
- IT
- การย้ำ
- ITS
- ตัวเอง
- JSON
- เพียงแค่
- การเก็บรักษา
- คีย์
- คำหลัก
- ชนิด
- ทราบ
- รู้ดี
- ความรู้
- ฉลาก
- ภูมิประเทศ
- ภาษา
- ใหญ่
- ต่อมา
- ล่าสุด
- นำ
- ชั้นนำ
- เรียนรู้
- การเรียนรู้
- น้อยที่สุด
- ความยาว
- เลนส์
- น้อยลง
- ให้
- จดหมาย
- ระดับ
- ยกระดับ
- การใช้ประโยชน์
- ตั้งอยู่
- เบา
- กดไลก์
- ความเป็นไปได้
- น่าจะ
- ข้อ จำกัด
- ถูก จำกัด
- การเชื่อมโยง
- รายการ
- รายการ
- น้อย
- ll
- มีเหตุผล
- ดู
- ดูเหมือน
- ที่ต้องการหา
- สูญหาย
- ลด
- เครื่อง
- เครื่อง
- มายากล
- หลัก
- รักษา
- ทำ
- ทำให้
- การทำ
- จัดการ
- จัดการได้
- การจัดการ
- การจัดการ
- การจัดการกับ
- ลักษณะ
- การผลิต
- หลาย
- การตลาด
- กลยุทธ์ทางการตลาด
- วัสดุ
- คณิตศาสตร์
- คณิตศาสตร์
- เรื่อง
- อาจ..
- me
- วิธี
- กลไก
- ทางการแพทย์
- การวิจัยทางการแพทย์
- ยา
- พบ
- มีคุณสมบัติตรงตาม
- กล่าวถึง
- ข่าวสาร
- วิธี
- มีระเบียบ
- พิถีพิถัน
- ตัวชี้วัด
- กลางการเดินทาง
- อาจ
- ใจ
- เข้าใจผิด
- พลาดท่า
- ผสม
- การผสม
- แบบ
- โมเดล
- ทันสมัย
- เงิน
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มีประสิทธิภาพมากขึ้น
- มากที่สุด
- ย้าย
- การย้าย
- หลาย
- เล่าเรื่อง
- โดยธรรมชาติ
- ประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- ธรรมชาติ
- นำทาง
- จำเป็น
- จำเป็นต้อง
- จำเป็น
- ต้อง
- ความต้องการ
- เชิงลบ
- เครือข่าย
- เกี่ยวกับประสาท
- เครือข่ายประสาทเทียม
- ใหม่
- ถัดไป
- คืน
- NLP
- ไม่
- ตอนนี้
- ความแตกต่าง
- จำนวน
- มากมาย
- วัตถุประสงค์
- วัตถุประสงค์
- มหาสมุทร
- of
- เสนอ
- การเสนอ
- เสนอ
- มักจะ
- on
- ONE
- คน
- ออนไลน์
- เพียง
- การดำเนินการ
- โอกาส
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- Options
- or
- ใบสั่ง
- องค์กร
- เป็นต้นฉบับ
- อื่นๆ
- ของเรา
- ออก
- ผล
- ผลลัพธ์
- เค้าโครง
- สรุป
- ดีกว่า
- เอาท์พุต
- เอาท์พุท
- การควบคุม
- ภาพรวม
- ที่ครอบงำ
- ของตนเอง
- แพคเกจ
- บรรจุภัณฑ์
- หน้า
- อาการเจ็บปวด
- ปาล์ม
- พารามิเตอร์
- สำคัญยิ่ง
- สวนสาธารณะ
- ส่วนหนึ่ง
- ในสิ่งที่สนใจ
- โดยเฉพาะ
- ส่วน
- ผู้ป่วย
- รูปแบบ
- สมบูรณ์
- อย่างสมบูรณ์
- ดำเนินการ
- การปฏิบัติ
- ดำเนินการ
- บางที
- ระยะเวลา
- คน
- ส่วนบุคคล
- มุมมอง
- วลี
- กายภาพ
- การออกกำลังกาย
- ภาพ
- เป็นจุดสำคัญ
- สถานที่
- เวที
- แพลตฟอร์ม
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- เล่น
- ผู้เล่น
- เล่น
- เล่น
- กรุณา
- บทกวี
- จุด
- จุด
- นโยบาย
- แบบพกพา
- บวก
- เป็นไปได้
- อาจ
- โพสต์
- ที่มีศักยภาพ
- ที่อาจเกิดขึ้น
- อำนาจ
- powering
- ประยุกต์
- การปฏิบัติ
- จำเป็นต้อง
- ความแม่นยำ
- คาดการณ์
- การตั้งค่า
- ชำระเงินล่วงหน้า
- นำเสนอ
- สวย
- ก่อน
- ก่อน
- ปัญหา
- การแก้ปัญหา
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ก่อ
- การผลิต
- ผลิตภัณฑ์
- การพัฒนาผลิตภัณฑ์
- การผลิต
- ประสิทธิผล
- ผลิตภัณฑ์
- มืออาชีพ
- มืออาชีพ
- โปรแกรม
- โครงการ
- โดดเด่น
- แจ้ง
- ที่พิสูจน์แล้ว
- ให้
- ให้
- ผู้ให้บริการ
- ให้
- การให้
- ซื้อ
- วัตถุประสงค์
- ผลัก
- หลาม
- Q & A
- คุณภาพ
- คำสั่ง
- คำถาม
- คำถาม
- รวดเร็ว
- อย่างรวดเร็ว
- ทีเดียว
- เศษผ้า
- พิสัย
- ดิบ
- RE
- อ่าน
- พร้อม
- ตระหนักถึง
- จริงๆ
- ดินแดน
- ที่ได้รับ
- ที่ได้รับ
- การได้รับ
- เมื่อเร็ว ๆ นี้
- สูตร
- แนะนำ
- ลด
- ลดลง
- ลด
- ลด
- การลดลง
- ปรับแต่ง
- การฟอก
- เกี่ยวกับ
- สร้างใหม่
- ที่เกี่ยวข้อง
- ความสัมพันธ์
- ความสัมพันธ์กัน
- ตรงประเด็น
- อาศัย
- ยังคง
- โดดเด่น
- ทดแทน
- พลังงานทดแทน
- ทำซ้ำ
- ซ้ำ
- รายงาน
- การแสดง
- เป็นตัวแทนของ
- แสดงให้เห็นถึง
- ต้องการ
- จำเป็นต้องใช้
- ความต้องการ
- การวิจัย
- นักวิจัย
- คล้าย
- การก่อร่างใหม่
- ความละเอียด
- ตอบสนอง
- คำตอบ
- การตอบสนอง
- ความรับผิดชอบ
- ความรับผิดชอบ
- การตอบสนอง
- ผล
- ผลสอบ
- การแก้ไข
- การคืน
- รายได้
- ทบทวน
- การปฏิวัติ
- ปฏิวัติ
- ขวา
- บทบาท
- บทบาท
- ห้อง
- กฎระเบียบ
- วิ่ง
- s
- กล่าวว่า
- การขาย
- เดียวกัน
- ความพอใจ
- กล่าว
- คำพูด
- พูดว่า
- scalability
- ที่ปรับขนาดได้
- สถานการณ์
- สถานการณ์
- ฉาก
- กำหนด
- โครงการ
- โรงเรียน
- ต้นฉบับ
- เอเชียตะวันออกเฉียงใต้
- ไร้รอยต่อ
- ค้นหา
- ค้นหา
- รอง
- ลับ
- เห็น
- ดูเหมือน
- เห็น
- ขาย
- Selling
- อรรถศาสตร์
- ส่ง
- ความรู้สึก
- ส่ง
- ประโยค
- ความรู้สึก
- ความรู้สึก
- SEO
- ลำดับ
- ชุด
- ให้บริการ
- ให้บริการอาหาร
- บริการ
- ชุด
- ชุดอุปกรณ์
- การตั้งค่า
- การตั้งค่า
- หลาย
- รูปร่าง
- รูปร่าง
- การสร้าง
- เธอ
- เปลี่ยน
- กะ
- ส่อง
- ส่องแสง
- เรือ
- ช้อปปิ้ง
- สั้น
- น่า
- สำคัญ
- อย่างมีความหมาย
- เงิน
- คล้ายคลึงกัน
- เหมือนกับ
- ง่าย
- ที่เรียบง่าย
- ความง่าย
- ช่วยลดความยุ่งยาก
- เดียว
- เว็บไซต์
- ขนาด
- ความสามารถ
- ทักษะ
- นอนหลับ
- มีขนาดเล็กกว่า
- So
- สังคม
- ผลกระทบทางสังคม
- ซอฟต์แวร์
- ส่วนประกอบซอฟต์แวร์
- โซลา
- พลังงานแสงอาทิตย์
- ทางออก
- มุ่งเน้นการแก้ปัญหา
- โซลูชัน
- บาง
- บางครั้ง
- ซับซ้อน
- เสียง
- แหล่งที่มา
- สแปม
- พิเศษ
- เฉพาะ
- ความเชี่ยวชาญ
- โดยเฉพาะ
- เฉพาะ
- ที่ระบุไว้
- สเปกตรัม
- ความเร็ว
- ใช้จ่าย
- ไฟฉายสว่างจ้า
- การแพร่กระจาย
- ระยะ
- มาตรฐาน
- ยอดเยี่ยม
- เริ่มต้น
- ที่เริ่มต้น
- เริ่มต้น
- คำแถลง
- เข้าพัก
- การเข้าพัก
- คัดท้าย
- ลำต้น
- ขั้นตอน
- ขั้นตอน
- ยังคง
- จัดเก็บ
- เรื่องราว
- ซื่อตรง
- ยุทธศาสตร์
- กลยุทธ์
- กลยุทธ์
- เพรียวลม
- คล่องตัว
- ช่วยเพิ่มความคล่องตัว
- ความเครียด
- โครงสร้าง
- โครงสร้าง
- การศึกษา
- สไตล์
- หรือ
- ภายหลัง
- อย่างเช่น
- แนะนำ
- สรุป
- สรุป
- ฤดูร้อน
- แสงแดด
- พระอาทิตย์ตกดิน
- ยิ่งใหญ่
- รองรับ
- การพัฒนาอย่างยั่งยืน
- อาการ
- อาการ
- วากยสัมพันธ์
- ระบบ
- ระบบ
- ต่อสู้
- การแก้ปัญหา
- ช่างตัดเสื้อ
- ปรับปรุง
- การตัดเสื้อ
- นำ
- คุย
- เป้าหมาย
- งาน
- งาน
- การเรียนการสอน
- ทีม
- ทีม
- วิชาการ
- ทักษะทางเทคนิค
- เทคนิค
- เทคนิค
- เทคโนโลยี
- เทคโนโลยี
- บอก
- บอก
- เงื่อนไขการใช้บริการ
- น่ากลัว
- การทดสอบ
- ข้อความ
- กว่า
- ขอบคุณ
- ที่
- พื้นที่
- ข้อมูล
- โลก
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- เกี่ยวกับใจความ
- ธีม
- แล้วก็
- ที่นั่น
- ร้อน
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- คิด
- คิด
- นี้
- เหล่านั้น
- แต่?
- คิดว่า
- ตลอด
- เห็บ
- เวลา
- ไวต่อเวลา
- เคล็ดลับ
- ไปยัง
- ราชสกุล
- TONE
- เกินไป
- เครื่องมือ
- เครื่องมือ
- หัวข้อ
- ไปทาง
- ไปทาง
- การติดตาม
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- แปลง
- การแปลง
- เปลี่ยน
- หม้อแปลงไฟฟ้า
- หม้อแปลง
- การเปลี่ยนแปลง
- การแปลภาษา
- การรักษา
- การรักษา
- เรียก
- อย่างแท้จริง
- พยายาม
- การหมุน
- ผลัดกัน
- บิด
- tweaking
- การปรับแต่ง
- สอง
- ชนิด
- โรคเบาหวานประเภท 2
- ชนิด
- ตามแบบฉบับ
- เป็นปกติ
- เปิดเผย
- พื้นฐาน
- เข้าใจ
- ความเข้าใจ
- เข้าใจ
- เป็นเอกลักษณ์
- ที่ไม่ซ้ำกัน
- หน่วย
- จนกระทั่ง
- ทันเหตุการณ์
- ให้กับคุณ
- เมื่อ
- us
- มือสอง
- มีประโยชน์
- ผู้ใช้งาน
- ที่ใช้งานง่าย
- ผู้ใช้
- ใช้
- การใช้
- มักจะ
- ต่างๆ
- กว้างใหญ่
- อย่างมากมาย
- Ve
- อเนกประสงค์
- ความเก่งกาจ
- กับ
- วีดีโอ
- วิดีโอเกม
- จำเป็น
- เสียงพูด
- ต้องการ
- ผู้สมัครที่รู้จักเรา
- คือ
- ทาง..
- we
- Website
- น้ำหนัก
- อะไร
- ความหมายของ
- อะไรก็ตาม
- ล้อ
- เมื่อ
- ว่า
- ที่
- ในขณะที่
- WHO
- ทั้งหมด
- ทำไม
- จะ
- กับ
- ภายใน
- ไม่มี
- คำ
- คำ
- งาน
- เวิร์กโฟลว์
- ขั้นตอนการทำงาน
- การทำงาน
- โรงงาน
- โลก
- จะ
- เขียน
- ผิด
- ใช่
- ผล
- คุณ
- ของคุณ
- YouTube
- ลมทะเล
- เป็นศูนย์