พื้นฐานการใช้ AIการเขียน Prompt

รวมข้อความ ภาพ และข้อมูลโดยไม่ปนแหล่ง

ใช้ evidence table ผูก claim กับ modality, source, location, confidence และ conflict

เป้าหมาย: สังเคราะห์หลายสื่อโดยรักษา provenance · ใช้เวลาประมาณ 15 นาที

Capture → Extract → Verify → Interpret

รักษาต้นฉบับและตรวจการรับรู้ก่อนสรุปความหมาย

Capture

ตรวจสิทธิ์ consent คุณภาพ ไฟล์ และ coverage

Extract

สกัดพร้อมหน้า เวลา พื้นที่ ผู้พูด และ confidence

Verify

เทียบชื่อ ตัวเลข หน่วย และช่วงสำคัญกับต้นฉบับ

Interpret

สรุปโดยแยก claim evidence uncertainty และ escalation

จุดตรวจตาม modality

หลักฐาน

สกัด หลักฐาน พร้อมตำแหน่งหลักฐานและทำเครื่องหมายสิ่งที่ไม่แน่ใจ

ใช้ผลสกัดเพื่อช่วยตรวจ ไม่แทนต้นฉบับ

provenance

สกัด provenance พร้อมตำแหน่งหลักฐานและทำเครื่องหมายสิ่งที่ไม่แน่ใจ

อย่ารวมทุกอย่างเป็น prompt เดียวโดยไร้ที่มา ให้สกัดแต่ละ modality เป็น schema แล้วเชื่อมด้วย entity/time ที่ตรวจแล้ว

entity

สกัด entity พร้อมตำแหน่งหลักฐานและทำเครื่องหมายสิ่งที่ไม่แน่ใจ

conflict

สกัด conflict พร้อมตำแหน่งหลักฐานและทำเครื่องหมายสิ่งที่ไม่แน่ใจ

ข้อผิดพลาดที่ซ่อนอยู่

ให้สรุปทันทีจากไฟล์

ไม่รู้ว่าผิดตอนอ่านหรือคิด

แยก extraction จาก interpretation

ไม่มี page/timestamp

ตรวจย้อนกลับไม่ได้

บังคับ evidence location

อัปโหลดใบหน้าและเสียงเกินจำเป็น

เพิ่มความเสี่ยง PDPA

ปกปิด ตัดช่วง และจำกัด retention

ออกแบบขั้นตอนตรวจ

ตรวจสินค้าเสียหายจากภาพ กล่อง ข้อความ LINE OA และข้อมูลขนส่ง

กำหนดคุณภาพอินพุต การสกัด evidence การตรวจ ความเป็นส่วนตัว และทางส่งต่อ

ดูคำตอบตัวอย่าง

เก็บไฟล์ต้นฉบับที่มีสิทธิ์ สกัดพร้อม page/timestamp/region และ confidence ตรวจชื่อ ตัวเลข หน่วยกับต้นฉบับ ปกปิดข้อมูลบุคคลตาม PDPA แยกข้อเท็จจริงจากการอนุมาน และส่งให้เจ้าของงานเมื่อ evidence ไม่พอ

สิทธิ์/consent
คุณภาพ
ตำแหน่งหลักฐาน
ตรวจตัวเลข
uncertainty
privacy/escalation

บันทึกช่วยจำ

เก็บสื่อเท่าที่จำเป็นและกำหนดผู้เข้าถึงกับระยะเวลาเก็บ
งานสุขภาพ กฎหมาย การเงิน และความปลอดภัยต้องมีผู้เชี่ยวชาญตรวจ

สรุปบทเรียนนี้

รักษาต้นฉบับ
สกัดพร้อมตำแหน่ง
ตรวจ perception ก่อน reasoning