ศิลปะการเขียนพรอมต์สำหรับ Typhoon
การเขียนพรอมต์ที่มีประสิทธิภาพเป็นทั้งศิลปะและวิทยาศาสตร์ที่สำคัญในการได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจากโมเดล Typhoon คู่มือนี้ให้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและเทคนิคที่ปรับให้เหมาะกับความสามารถด้านภาษาไทยของ Typhoon โดยเฉพาะ
แนวทางการเขียนพรอมต์พื้นฐาน
สำหรับผลลัพธ์ที่ดีที่สุดกับโมเดล Typhoon เราแนะนำแนวทางปฏิบัติพื้นฐานเหล่านี้:
- ใส่คำแนะนำในรอบแรก: วางคำแนะนำทั้งหมดไว้ที่จุดเริ่มต้นของการสนทนาเพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้นและผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันมากขึ้น
- ชัดเจนและกระชับ: พรอมต์ของคุณควรเข้าใจง่ายในขณะที่ให้บริบทเพียงพอ หลีกเลี่ยงศัพท์เฉพาะที่ไม่จำเป็นหรือคำทางเทคนิคที่ซับซ้อนเกินไป
- เน้นการสนทนารอบเดียว: แม้ว่าการสนทนาหลายรอบจะได้รับการสนับสนุน แต่ Typhoon มักทำงานได้ดีที่สุดในการแลกเปลี่ยนรอบเดียว
- เริ่มใหม่สำหรับหัวข้อใหม่: ใช้เซสชันแชทใหม่สำหรับคำถามที่ไม่เกี่ยวข้องแทนที่จะดำเนินการต่อในเธรดเดิม
- ใช้ภาษาอังกฤษสำหรับคำแนะนำ ภาษาไทยสำหรับบริบท: ให้คำแนะนำระบบเป็นภาษาอังกฤษในขณะที่รวมบริบท/เอกสารภาษาไทยตามความจำเป็น
- ใช้ตัวอย่างแบบ few-shot: เมื่อเป็นไปได้ ให้สาธิตสิ่งที่คุณต้องการด้วยตัวอย่างแทนที่จะเพียงแค่อธิบาย
ชัดเจนและกระชับ
ตัวอย่าง:
❌ "อธิบายวิธีการที่หลากหลายและซับซ้อนซึ่งสัมพันธ์กับการทำเกษตรกรรมยั่งยืนในภูมิภาคตะวันออกเฉียงเหนือของประเทศไทย"
✅ "อธิบายวิธีการทำเกษตรกรรมยั่งยืนแบบต่างๆ ที่ใช้ในภาคอีสานของไทย"ใช้ตัวอย่างที่เฉพาะเจาะจง
การให้ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมช่วยให้โมเดลเข้าใจความคาดหวังของคุณได้ดีขึ้น
ตัวอย่าง:
❌ "เขียนนิทานพื้นบ้านไทย"
✅ "เขียนนิทานพื้นบ้านไทยเกี่ยวกับกระต่ายฉลาดที่หลอกล่อจระเข้เพื่อข้ามแม่น้ำ โดยรวมองค์ประกอบของการเล่านิทานแบบไทยดั้งเดิม เช่น บทเรียนทางศีลธรรมและฉากธรรมชาติ"ข้อความระบบ (System Messages) เทียบกับข้อความผู้ใช้ (User Messages)
ข้อความระบบช่วยกำหนดพฤติกรรมของโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าการรวมคำแนะนำเดียวกันในข้อความผู้ใช้:
# มีประสิทธิภาพ: ใช้ข้อความระบบสำหรับคำแนะนำmessages = [ {"role": "system", "content": "You are a Thai language tutor. Always respond in Thai and correct any grammatical mistakes in the user's Thai."}, {"role": "user", "content": "สวัสดีครับ ผมอยากเรียน ภาษาไทย"}]
# มีประสิทธิภาพน้อยกว่า: ใส่คำแนะนำในข้อความผู้ใช้messages = [ {"role": "user", "content": "You are a Thai language tutor. Always respond in Thai and correct any grammatical mistakes. Here's my message: สวัสดีครับ ผมอยากเรียน ภาษาไทย"}]การสร้างพรอมต์ที่มีประสิทธิภาพ
ใช้การจัดรูปแบบเพื่อความชัดเจน
ใช้การจัดรูปแบบ markdown เพื่อทำให้พรอมต์ของคุณอ่านง่ายขึ้น:
แปลข้อความต่อไปนี้จากภาษาไทยเป็นภาษาอังกฤษ:
**ข้อความต้นฉบับ**:การท่องเที่ยวแห่งประเทศไทยได้ประกาศแผนการส่งเสริมการท่องเที่ยวในปี 2567 โดยมุ่งเน้นการท่องเที่ยวเชิงวัฒนธรรมและความยั่งยืน
**คำแนะนำเพิ่มเติม**:- รักษาน้ำเสียงทางการ- คงความหมายทั้งหมดไว้- ใช้คำศัพท์ด้านการท่องเที่ยวที่เหมาะสมให้ตัวอย่าง (Few-Shot Prompting)
การแสดงตัวอย่างช่วยให้โมเดลเข้าใจรูปแบบและสไตล์ที่คุณต้องการ:
แปลประโยคต่อไปนี้จากภาษาอังกฤษเป็นภาษาไทยในรูปแบบทางการ:
ตัวอย่าง 1:อังกฤษ: "The meeting will be held on Monday."ไทย: "การประชุมจะจัดขึ้นในวันจันทร์"
ตัวอย่าง 2:อังกฤษ: "Please submit your report by Friday."ไทย: "กรุณาส่งรายงานของท่านภายในวันศุกร์"
ประโยคที่ต้องการแปล:"The committee has decided to postpone the annual conference until further notice."จัดโครงสร้างตัวอย่างอย่างชาญฉลาด
เพิ่มตัวอย่างหนึ่งหรือสองตัวอย่างเมื่อโมเดลไม่ปฏิบัติตามคำแนะนำของคุณ แต่อย่าใส่มากเกินไป
ตัวอย่าง:
"แปลประโยคภาษาอังกฤษต่อไปนี้เป็นภาษาไทยแบบทางการ
ตัวอย่าง:อังกฤษ: I would like to schedule a meeting with you next week.ไทย: ผมขอนัดประชุมกับคุณในสัปดาห์หน้า
โปรดแปล: The committee has decided to postpone the event until further notice."จำกัดตัวอย่าง Few-Shot
โมเดล LLM สมัยใหม่มักทำงานได้ดีกว่าด้วยคำแนะนำที่ชัดเจนมากกว่าการใช้ตัวอย่างมากมาย หากจำเป็น ให้ใช้ตัวอย่าง few-shot ไม่เกิน 5 ตัวอย่าง
กลยุทธ์การเขียนพรอมต์เฉพาะงาน
การแปล
สำหรับงานแปล ระบุน้ำเสียง บริบท และคำศัพท์เฉพาะทางใด ๆ:
แปลข้อความต่อไปนี้จากภาษาไทยเป็นภาษาอังกฤษ โดยใช้สำนวนทางธุรกิจที่เป็นทางการ:
"บริษัทของเรามีความยินดีที่จะแจ้งให้ทราบว่าเราได้ขยายการดำเนินงานไปยังตลาดใหม่ในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ซึ่งจะช่วยเพิ่มโอกาสทางธุรกิจและการเติบโตในอนาคต"การสร้างเนื้อหา
ระบุความยาว สไตล์ รูปแบบ และกลุ่มเป้าหมายอย่างเฉพาะเจาะจง:
เขียนบทความการท่องเที่ยวเกี่ยวกับเชียงใหม่ โดยมีรายละเอียดดังนี้:
- ความยาวประมาณ 3 ย่อหน้า- กลุ่มเป้าหมายคือนักท่องเที่ยวต่างชาติที่สนใจวัฒนธรรมท้องถิ่น- เน้นสถานที่ที่ไม่เป็นที่รู้จักแต่มีคุณค่าทางวัฒนธรรม- ใช้ภาษาที่กระตุ้นความสนใจและสร้างแรงบันดาลใจ- แนะนำช่วงเวลาที่เหมาะสมในการเยี่ยมชมการสรุป
ระบุความยาว ประเด็นสำคัญที่ต้องรวม และรูปแบบที่ต้องการ:
สรุปบทความต่อไปนี้เกี่ยวกับผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในประเทศไทย:
- สรุปให้กระชับไม่เกิน 3 ประโยค- เน้นผลกระทบหลักและมาตรการรับมือที่เสนอ- รักษาข้อมูลทางสถิติที่สำคัญ
[บทความ...]การสร้างและอธิบายโค้ด
ให้บริบทเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมและข้อกำหนดเฉพาะ:
เขียนโค้ด Python สำหรับเว็บแอปพลิเคชันอย่างง่ายที่ใช้ภาษาไทยในการแสดงผล โดยมีคุณสมบัติดังนี้:
- ใช้ Flask เป็นเฟรมเวิร์ค- มีหน้าหลักที่แสดงข้อความทักทายภาษาไทย- มีฟอร์มสำหรับกรอกชื่อและข้อความ- เมื่อส่งฟอร์ม ให้แสดงข้อความตอบกลับเป็นภาษาไทย- รองรับการแสดงผลอักขระภาษาไทยอย่างถูกต้อง
อธิบายโค้ดแต่ละส่วนเป็นภาษาไทยอย่างละเอียดเทคนิคการเขียนพรอมต์ขั้นสูง
ปรับเปลี่ยนพรอมต์เพื่อการตอบสนองที่สร้างสรรค์
วิธีการเขียนพรอมต์ที่แตกต่างกันสามารถให้ผลลัพธ์ที่หลากหลายและสร้างสรรค์มากขึ้น
ตัวอย่าง:
พรอมต์ 1: "เขียนบทกวีเกี่ยวกับกรุงเทพฯ ในฤดูฝน"พรอมต์ 2: "สมมติว่าคุณเป็นพ่อค้าแม่ค้าริมถนนในกรุงเทพฯ ช่วงมรสุม อธิบายสิ่งที่คุณเห็น ได้ยิน และรู้สึก"พรอมต์ 3: "ฝนตกในกรุงเทพฯ ทำให้คุณรู้สึกอย่างไร? เขียนบทกวีสั้นๆ เกี่ยวกับความรู้สึกนี้"ลองและปรับแต่ง
เริ่มต้นด้วยพรอมต์ง่ายๆ จากนั้นค่อยๆ เพิ่มข้อจำกัดหรือข้อมูลเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ใกล้เคียงกับสิ่งที่คุณต้องการมากขึ้น
ตัวอย่าง:
พรอมต์เริ่มต้น: "สรุปแนวโน้มเศรษฐกิจของประเทศไทย"พรอมต์ที่ปรับแล้ว: "สรุปแนวโน้มเศรษฐกิจของประเทศไทยสำหรับปี 2568 โดยเน้นที่การฟื้นตัวของการท่องเที่ยวและภาคเทคโนโลยี"พรอมต์ที่ปรับเพิ่มเติม: "สรุปแนวโน้มเศรษฐกิจของประเทศไทยสำหรับปี 2568 โดยเน้นที่การฟื้นตัวของการท่องเที่ยวและภาคเทคโนโลยี รวมสถิติสำคัญและนำเสนอในรูปแบบ 5 หัวข้อสั้นๆ"Chain-of-Thought Prompting
กระตุ้นให้โมเดลแก้ปัญหาทีละขั้นตอน:
โจทย์คณิตศาสตร์: หากร้านค้าขายเสื้อยืดในราคา 350 บาท ลดราคา 15% แล้วยังเก็บภาษีมูลค่าเพิ่ม 7% ลูกค้าจะต้องจ่ายเงินทั้งหมดเท่าไร
แก้โจทย์นี้ทีละขั้นตอน อธิบายแต่ละขั้นตอนอย่างละเอียด และแสดงวิธีการคำนวณที่ชัดเจนRole-Based Prompting
กำหนดบทบาทเฉพาะให้โมเดลเพื่อรับการตอบสนองในสไตล์เฉพาะ:
คุณเป็นนักภาษาศาสตร์ที่เชี่ยวชาญด้านภาษาไทยโบราณ โปรดอธิบายความแตกต่างระหว่างภาษาไทยสมัยสุโขทัยและภาษาไทยปัจจุบัน พร้อมยกตัวอย่างประโยคและคำศัพท์ที่เปลี่ยนแปลงไปการระบุรูปแบบ
ระบุรูปแบบผลลัพธ์ที่คาดหวังอย่างชัดเจน:
วิเคราะห์ข้อความรีวิวร้านอาหารต่อไปนี้และให้ผลลัพธ์ในรูปแบบ JSON ที่มีฟิลด์ดังนี้:- sentiment: "positive", "neutral", หรือ "negative"- key_positives: [จุดเด่นของร้าน เป็น array]- key_negatives: [จุดที่ควรปรับปรุง เป็น array]- overall_score: คะแนนจาก 1-10
ข้อความรีวิว: "ร้านนี้อาหารรสชาติดีมาก โดยเฉพาะต้มยำกุ้ง แต่บริการค่อนข้างช้า และราคาสูงกว่าร้านอื่นในละแวกเดียวกัน บรรยากาศร้านตกแต่งสวย ที่จอดรถสะดวก"ระบุผลลัพธ์อย่างตรงไปตรงมา
หากคุณต้องการเฉพาะ JSON ให้ระบุอย่างชัดเจน ซึ่งจะป้องกันไม่ให้โมเดลแสดงกระบวนการให้เหตุผล
ตัวอย่าง:
"แปลงข้อมูลร้านอาหารไทยนี้เป็นรูปแบบ JSON ส่งคืนเฉพาะ JSON ที่ถูกต้องโดยไม่มีคำอธิบายหรือข้อความเพิ่มเติมใดๆ:
ชื่อร้าน: บ้านสวนที่อยู่: สุขุมวิท 55เวลาเปิด: 11:00 - 22:00ประเภทอาหาร: อาหารไทย, อาหารอีสาน"หลีกเลี่ยงพรอมต์ที่ซับซ้อนเกินไป
ความซับซ้อนสามารถลดประสิทธิภาพของโมเดลแทนที่จะปรับปรุง
ตัวอย่าง:
❌ "วิเคราะห์ความสัมพันธ์ที่หลากหลายระหว่างภูมิทัศน์ทางการเมืองของไทย ปัจจัยกำหนดทางเศรษฐกิจ ปัจจัยทางสังคมวัฒนธรรม และข้อพิจารณาทางภูมิศาสตร์ เพื่อสังเคราะห์การประเมินอย่างครอบคลุมเกี่ยวกับโอกาสการลงทุนที่อาจเกิดขึ้นในระเบียงเศรษฐกิจภาคตะวันออก โดยคำนึงถึงบรรทัดฐานทางประวัติศาสตร์ กรอบกฎระเบียบ และการคาดการณ์ในอนาคตตามแบบจำลองทางเศรษฐกิจต่างๆ"
✅ "โอกาสการลงทุนหลักในระเบียงเศรษฐกิจภาคตะวันออกของไทยมีอะไรบ้าง? พิจารณาปัจจัยทางการเมือง เศรษฐกิจ และกฎระเบียบ"กลยุทธ์การนำไปใช้ขั้นสูง
ใช้โค้ดสำหรับการแยกผลลัพธ์
บ่อยครั้งที่การแยกผลลัพธ์ของโมเดลด้วยโค้ดทำได้ง่ายกว่าการทำให้พรอมต์สมบูรณ์แบบ
ตัวอย่าง:
const extractCodeBlock = (text) => { // นิพจน์ปกติสำหรับการจับคู่บล็อกโค้ดพร้อมรั้ว const codeBlockRegex = /\`\`\`(?:[a-zA-Z0-9]+)?([\s\S]*?)\`\`\`/gm;
// อาร์เรย์สำหรับเก็บบล็อกโค้ดที่แยกออกมาทั้งหมด const extractedBlocks = [];
// ค้นหาบล็อกโค้ดทั้งหมดและแยกเนื้อหา let match; while ((match = codeBlockRegex.exec(text)) !== null) { // match[1] มีเนื้อหาระหว่างรั้วโค้ด extractedBlocks.push(match[1].trim()); }
// ส่งคืนบล็อกโค้ดที่แยกออกมาทั้งหมด return extractedBlocks;}ใช้โมเดลที่เน้นการให้เหตุผลสำหรับงานที่ซับซ้อน
เมื่องานของคุณต้องใช้การคิดหลายขั้นตอนหรือการแก้ไข ให้ใช้โมเดลที่เน้นการให้เหตุผล
ตัวอย่าง:
"ฉันต้องการสร้างกลยุทธ์การตลาดที่ครอบคลุมสำหรับร้านอาหารริมทางไทยเปิดใหม่ที่มุ่งเป้าหมายไปที่นักท่องเที่ยวและคนท้องถิ่น โปรดคิดทีละขั้นตอนเกี่ยวกับการวิจัยตลาด การวางตำแหน่ง การกำหนดราคา ช่องทางการส่งเสริมการขาย และข้อพิจารณาทางวัฒนธรรม"ใช้ลูปการตอบกลับ
ปัญหาหลายอย่างสามารถแก้ไขได้ผ่านการตอบกลับและการปรับแต่งแบบวนซ้ำ
ตัวอย่าง:
กระบวนการเริ่มต้น: อินพุต → LLM → เอาต์พุตกระบวนการที่ปรับแต่งแล้ว: JSON.parse(เอาต์พุต) → เกิดข้อผิดพลาด → LLM → เอาต์พุตที่ปรับแต่งแล้ว
"การตอบสนองก่อนหน้านี้ของคุณมีข้อผิดพลาดในการแปลง JSON โปรดแก้ไขปัญหาต่อไปนี้และส่งคืนเฉพาะ JSON ที่ถูกต้อง: ขาดเครื่องหมายจุลภาคหลังฟิลด์ 'name'"แบ่งงานที่ซับซ้อน
สำหรับงานที่ท้าทาย ให้ใช้วิธีการแบ่งและพิชิต
ตัวอย่าง: แทนที่จะใช้:
❌ "โปรดสร้างการนำเสนอจากข้อมูลการวิจัยตลาดนี้" [ข้อมูลจำนวนมาก]ลองใช้:
✅ ขั้นตอนที่ 1: "โปรดระบุข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ 5 ข้อจากข้อมูลการวิจัยตลาดนี้" [ข้อมูล]✅ ขั้นตอนที่ 2: "สำหรับข้อมูลเชิงลึกที่ 1 ให้สร้างสไลด์ที่มีหัวข้อที่น่าสนใจ 3 จุดสนับสนุน และข้อเสนอแนะการแสดงภาพ"✅ ขั้นตอนที่ 3: "จัดระเบียบสไลด์ทั้ง 5 ชิ้นนี้ให้เป็นเรื่องราวที่สอดคล้องกันและไหลลื่นเชิงตรรกะ"ใช้คำแนะนำที่ชัดเจน
ระบุเฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับสไตล์ รูปแบบ และข้อจำกัด
ตัวอย่างสำหรับสไตล์:
"อธิบายเทคโนโลยีบล็อกเชนในภาษาที่เด็กไทยอายุ 5 ขวบจะเข้าใจ"ตัวอย่างสำหรับการจัดรูปแบบ:
"ตอบคำถามนี้เกี่ยวกับประวัติศาสตร์ไทยและให้การอ้างอิงเป็นตัวเลข [1], [2], ฯลฯ รวมการอ้างอิงเต็มรูปแบบที่ท้ายคำตอบของคุณ"ตัวอย่างสำหรับข้อจำกัด:
"ตอบคำถามเกี่ยวกับการดูแลสุขภาพนี้โดยอิงจากข้อมูลในเอกสารที่แนบมาเท่านั้น หากเอกสารไม่มีข้อมูลที่เกี่ยวข้อง โปรดปฏิเสธที่จะตอบอย่างสุภาพ"ใช้แหล่งข้อมูลภายนอก
ใช้ RAG (Retrieval-Augmented Generation) หรือความสามารถในการค้นหาเว็บเพื่อลดการสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง
ตัวอย่าง:
"โดยใช้แนวทางการรักษาทางการแพทย์ของไทยที่แนบมา ตอบคำถามต่อไปนี้เกี่ยวกับแนวทางการรักษาโรคเบาหวาน รวมเฉพาะข้อมูลที่ระบุไว้อย่างชัดเจนในเอกสารเท่านั้น"การแก้ไขปัญหาทั่วไป
โมเดลสร้างภาษาไทยเมื่อต้องการภาษาอังกฤษ (หรือในทางกลับกัน)
ระบุภาษาที่คุณต้องการในข้อความระบบของคุณอย่างชัดเจน:
# ข้อความระบบสำหรับบังคับให้ตอบเป็นภาษาอังกฤษ{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant. Always respond in English only, regardless of the language used in the query."}
# ข้อความระบบสำหรับบังคับให้ตอบเป็นภาษาไทย{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant. Always respond in Thai only, regardless of the language used in the query."}คำตอบยาวเกินไปหรือสั้นเกินไป
ระบุความยาวและรูปแบบที่ต้องการ:
# สำหรับคำตอบที่สั้นกว่า"อธิบายวิธีการทำต้มยำกุ้งแบบดั้งเดิม โดยให้ตอบไม่เกิน 3 ประโยค"
# สำหรับคำตอบที่ยาวกว่าและมีรายละเอียด"อธิบายประวัติและความสำคัญของอาหารไทยในวัฒนธรรมไทยอย่างละเอียด โดยแบ่งเป็นหัวข้อย่อยดังนี้: ประวัติความเป็นมา, วัตถุดิบสำคัญ, เทคนิคการปรุงเฉพาะ, และอิทธิพลจากวัฒนธรรมอื่น ให้ตอบอย่างละเอียดอย่างน้อย 500 คำ"คำตอบซ้ำซากหรือกว้างเกินไป
ใช้พารามิเตอร์ temperature และคำแนะนำเฉพาะเพื่อรับคำตอบที่หลากหลายมากขึ้น:
# ใช้ temperature สูงขึ้นสำหรับคำตอบที่สร้างสรรค์มากขึ้น# ตั้งค่า temperature=0.8 กับพรอมต์นี้:"แนะนำสถานที่ท่องเที่ยวที่ไม่เป็นที่รู้จักแต่น่าสนใจในจังหวัดเชียงใหม่ อธิบายด้วยภาษาที่สร้างสรรค์และน่าสนใจ ห้ามแนะนำสถานที่ที่เป็นที่นิยมแล้ว เช่น ดอยสุเทพ หรือ ถนนคนเดินท่าแพ"ข้อพิจารณาด้านภาษา
เลือกภาษาตามความสำคัญ
หากภาษาไทยที่เป็นธรรมชาติสำคัญกว่าการปฏิบัติตามคำแนะนำอย่างแม่นยำ ให้เขียนพรอมต์เป็นภาษาไทย
ตัวอย่าง:
❌ "Write a casual conversation between two Thai teenagers discussing their favorite music."
✅ "เขียนบทสนทนาระหว่างวัยรุ่นไทยสองคนที่กำลังคุยกันเรื่องเพลงที่ชอบ ใช้ภาษาวัยรุ่นที่เป็นธรรมชาติ"ใช้ภาษาอังกฤษสำหรับคำแนะนำ ภาษาไทยสำหรับเนื้อหา
เขียนพรอมต์เป็นภาษาอังกฤษ แต่รวมเอกสารหรือคำถามของผู้ใช้เป็นภาษาไทยเพื่อให้โมเดลเข้าใจได้ดีขึ้น
ตัวอย่าง:
"Summarize the main points of this Thai news article:
[ข่าวเศรษฐกิจไทย: ธนาคารแห่งประเทศไทยประกาศมาตรการใหม่เพื่อกระตุ้นเศรษฐกิจ...]"แม่แบบพรอมต์สองภาษา
สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องทำงานกับผู้ใช้ทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษ:
# ข้อความระบบสำหรับผู้ช่วยสองภาษา{"role": "system", "content": "You are a bilingual Thai-English assistant. Respond in the same language the user used in their query. If they use Thai, respond in Thai. If they use English, respond in English. For mixed language queries, use the predominant language in your response."}
# ตัวอย่าง few-shot เพื่อสาธิตความสามารถด้านสองภาษา{"role": "user", "content": "What is the weather like in Bangkok today?"}{"role": "assistant", "content": "I don't have real-time weather data, but Bangkok typically has a tropical climate. You would need to check a weather service for today's specific forecast in Bangkok."}
{"role": "user", "content": "อาหารไทยยอดนิยมมีอะไรบ้าง"}{"role": "assistant", "content": "อาหารไทยยอดนิยมมีหลากหลาย เช่น ต้มยำกุ้ง ผัดไทย ส้มตำ แกงเขียวหวาน มัสมั่น ผัดกะเพรา ต้มข่าไก่ และข้าวผัด แต่ละภูมิภาคของประเทศไทยก็มีอาหารเด่นๆ ที่แตกต่างกันไปตามวัฒนธรรมท้องถิ่น"}บทสรุป
การเขียนพรอมต์ที่มีประสิทธิภาพเป็นทั้งศิลปะและวิทยาศาสตร์ที่พัฒนาขึ้นด้วยการฝึกฝน ทดลองใช้วิธีการที่แตกต่างกันเพื่อค้นหาสิ่งที่เหมาะสมที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ จำไว้ว่าโมเดล Typhoon ได้รับการปรับให้เหมาะกับภาษาไทย ดังนั้นการใช้ประโยชน์จากความสามารถด้านภาษาไทยจะให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
สำหรับตัวอย่างเพิ่มเติมและพรอมต์ที่มีผู้ร่วมสนับสนุนจากชุมชน เข้าร่วม ชุมชน Discord ของเราซึ่งผู้ใช้แบ่งปันเทคนิคและแม่แบบการเขียนพรอมต์ที่มีประสิทธิภาพ