เขียน Prompt ให้ได้คำตอบครบถ้วนจาก ChatGPT: สูตร RGCF+C ใช้ได้จริง

หลายครั้งถาม ChatGPT แล้วได้คำตอบ “ยาวแต่ไม่โดน” — ปัญหามักไม่ได้อยู่ที่โมเดล แต่อยู่ที่ วิธีเขียน Prompt ของเราเอง ทางลัดคือใช้โครงสร้าง RGCF+C ให้ครบถ้วนก่อนกดส่ง

RGCF+C = Role → Goal → Context → Format + Constraints

  • Role (บทบาท): ให้โมเดลสวมบทที่ต้องการ (เช่น IT Support, Network Engineer, อาจารย์)
  • Goal (เป้าหมาย): ใช้ผลลัพธ์ไปทำอะไร (คู่มือ, สคริปต์, รายงาน)
  • Context (บริบท): ผู้ฟังคือใคร/ข้อกำหนดอ้างอิง/ขอบเขตงาน
  • Format (รูปแบบผลลัพธ์): ตาราง, bullet, step-by-step, โค้ดบล็อก/JSON
  • Constraints (ข้อกำหนด): ภาษา, ความยาว, ข้อห้าม, ต้องมีตัวอย่าง/อ้างอิง

แนวทางทางการของ OpenAI เน้น “เขียนคำสั่งให้เฉพาะเจาะจง, มีบริบท, และปรับแบบวนรอบ (iterative)” เพื่อให้คุณภาพคำตอบสม่ำเสมอ และแนะนำให้ใช้รูปแบบเอาต์พุตที่ตรวจสอบได้เมื่อต้องการความเป๊ะของโครงสร้าง. OpenAI Platform+2OpenAI Platform+2

ทำไม RGCF+C ถึงได้ผล

  • กำหนด “มุมมองและโทน” ด้วย Role → โมเดลไม่เดาเอง
  • Goal และ Context → กันคำตอบหลุดประเด็น
  • Format → บังคับรูปแบบให้อ่านง่าย ใช้งานจริง
  • Constraints → ลดความเยิ่นเย้อ/เลือกศัพท์/จำกัดความยาว

สำหรับงานโปรดักชัน แนะนำตรวจความปลอดภัยของเอาต์พุตและวางกระบวนการตรวจทานตาม Safety Best Practices/Safety Checks ของ OpenAI. OpenAI Platform+1

เทมเพลต Prompt (คัดลอกใช้ได้ทันที)

Role: [ให้โมเดลสวมบท เช่น IT Support/Network Engineer/อาจารย์]
Goal: [จะเอาผลลัพธ์ไปทำอะไร]
Context: [ผู้ฟังคือใคร/มาตรฐานที่ต้องอ้างอิง/ขอบเขตงาน]
Format: [ตาราง/bullet/step-by-step/JSON/โค้ดบล็อก]
Constraints: [ภาษา/ความยาว/คำที่เลี่ยง/ต้องมีตัวอย่างหรืออ้างอิง]

ตัวอย่างใช้งานจริง

1) ตัวอย่างสำหรับ IT Support

Role: คุณคือ IT Support ในองค์กร 200 คน
Goal: เขียนคู่มือแก้ปัญหา Wi-Fi หลุดสำหรับพนักงานทั่วไป
Context: ผู้ใช้ไม่ใช่สายเทคนิค ต้องอธิบายแบบทำตามได้ทันที
Format: ขั้นตอนแบบ bullet list + คำอธิบายแต่ละข้อไม่เกิน 2 บรรทัด
Constraints: ภาษาไทยทั้งหมด ความยาวรวมไม่เกิน 300 คำ ให้มีข้อควรติดต่อ Service Desk ท้ายเรื่อง

ผลลัพธ์ที่ต้องการ: ลิสต์ขั้นตอนสั้น กระชับ ใช้ได้จริง เช่น ตรวจสวิตช์ Wi-Fi → ลืม/จำรหัส → รีสตาร์ตอุปกรณ์ → Forget & Reconnect → ตรวจ VPN/Proxy → เปิด Ticket

2) ตัวอย่างสำหรับ Network Engineer

Role: คุณคือ Network Engineer ดูแล Data Center
Goal: สรุปแนวทางออกแบบ VLAN แยกแผนก (HR, Finance, IT) เพื่อลด Broadcast Domain
Context: ใช้ประกอบสไลด์นำเสนอหัวหน้าแผนก IT; ต้องมีเหตุผลด้านความปลอดภัย/การจัดการ
Format: ตาราง (แผนก | VLAN ID | IP Range | ACL/หมายเหตุ) + bullet ข้อดี/ความเสี่ยง
Constraints: ภาษาไทย แต่คงศัพท์เทคนิคอังกฤษ, ความยาวรวมไม่เกิน 500 คำ

ผลลัพธ์ที่ต้องการ: ตาราง VLAN + หมายเหตุเรื่อง ACL, Inter-VLAN Routing, DHCP Relay, Monitoring และข้อดีเชิง Security/Performance

เคล็ดลับเพิ่มความเป๊ะ (ทำแล้วเห็นผลทันที)

  • ตัวอย่างเอาต์พุต (few-shot): แปะตัวอย่าง “คำตอบที่ดี” 1 ชุดให้โมเดลยึด
  • บังคับรูปแบบ: ขอเป็นตาราง/JSON หากต้องการความเป๊ะของสคีมา (ดู “Structured Outputs”) OpenAI Platform
  • Iterate: ขอ “ร่างแรก → ปรับ → รุ่นสมบูรณ์” (แนวทางที่ OpenAI แนะนำ) OpenAI Platform
  • กำหนดสิ่งที่ไม่ต้องทำ: เช่น “ไม่ต้องอธิบายศัพท์พื้นฐาน” เพื่อลดของฟุ่มเฟือย
  • คุมคุณภาพในโปรดักชัน: วาง Safety checks/oversight สำหรับคอนเทนต์เสี่ยง OpenAI Platform

FAQ (สำหรับคนเริ่มใช้/ทีมงาน)

ถาม: ต้องใส่ Role ทุกครั้งไหม
ตอบ: แนะนำอย่างยิ่ง เพราะช่วยล็อกโทน/มุมมอง ลดการเดา และเพิ่มความสม่ำเสมอของผลลัพธ์ (ดูแนวทาง “Prompting/Prompt engineering”) OpenAI Platform

ถาม: อยากได้เอาต์พุตแบบตารางหรือ JSON ให้ทำยังไง
ตอบ: ระบุ Format เป็น “ตาราง/JSON” และถ้าอยากคุมสคีมาจริงจัง ใช้ Structured Outputs เพื่อบังคับรูปแบบให้ตรวจสอบได้ OpenAI Platform

ถาม: ทำไมต้องปรับคำสั่งแบบวนรอบ
ตอบ: งานจริงมีบริบทซับซ้อน การ iterate คือแนวปฏิบัติมาตรฐานที่ช่วยรีดคุณภาพและลดเวลาแก้ทีหลัง (อ้างอิงแนวทาง OpenAI) OpenAI Platform