ข้ามไปยังเนื้อหาบทเรียน
เมนู
เข้าสู่ระบบ — เร็ว ๆ นี้
สารบัญบทที่ 72/8

พื้นฐานการใช้ AIการเขียน Prompt

ออกแบบ AI Workflow จาก trigger ถึงผลลัพธ์

แยกขั้นตอน deterministic, AI, tool และ human review เพื่อให้แต่ละส่วนทดสอบและเปลี่ยนได้

เป้าหมาย: วาด workflow ที่มีสัญญาข้อมูล สถานะ ความล้มเหลว และเงื่อนไขหยุด · ใช้เวลาประมาณ 16 นาที

กรอบออกแบบก่อนเปิดใช้งาน

กำหนดขอบเขตและหลักฐานให้ชัดก่อนเชื่อม AI เข้ากับงานจริง

Trigger

ระบุเหตุเริ่ม เวลา แหล่งที่มา และวิธีป้องกันเหตุซ้ำ

Transform

ตรวจ schema ล้างข้อมูล และปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลก่อนส่งโมเดล

Decide and act

แยกการแนะนำจากการกระทำ และจำกัดเครื่องมือกับสิทธิ์

Close

บันทึกผล หลักฐาน ผู้อนุมัติ และสถานะสุดท้ายหรือ rollback

กรณีงานธุรกิจไทย

ลูกค้าขอใบเสร็จ

Webhook รับ event → ตรวจเลขอ้างอิงในระบบ → AI ร่างคำตอบ → พนักงานส่ง

AI ไม่ต้องเห็นข้อมูลมากกว่าที่ใช้ร่าง และไม่แก้บัญชี

รายงานยอดรายวัน

ตั้งเวลา → query ยอด → ตรวจยอดรวม → AI สรุปความผิดปกติ → ผู้จัดการรับรายงาน

แยกการคำนวณจากการตีความ

จุดล้มเหลวและวิธีป้องกัน

ให้โมเดลทำทุกขั้นตอน

ผลไม่แน่นอนและหาสาเหตุยาก

ใช้กฎและ code กับ validation และ calculation

ไม่มีสถานะงาน

retry แล้วทำซ้ำหรือไม่รู้ว่าค้างตรงไหน

บันทึก received validated drafted approved sent failed

ไม่มีทางหยุด

loop เรียกเครื่องมือไม่จบ

จำกัดรอบ เวลา งบ และเงื่อนไข escalation

วาด workflow นัดหมาย

คลินิกขนาดเล็กต้องการให้ LINE OA ช่วยรับคำขอนัด แต่ไม่ให้ AI ยืนยันเวลาหรือให้คำแนะนำแพทย์

ออกแบบสถานะและเส้นแบ่งคนกับระบบ

ดูคำตอบตัวอย่าง

รับข้อความ → แยกเจตนา → ขอข้อมูลขั้นต่ำ → ตรวจช่องว่างจากระบบ → ร่างตัวเลือก → เจ้าหน้าที่อนุมัติ → ส่งและบันทึก หากมีอาการหรือเหตุฉุกเฉินให้หยุดและแสดงช่องทางฉุกเฉินตามนโยบาย

  • มี trigger
  • สถานะชัด
  • AI ไม่ยืนยันนัด
  • มี emergency stop
  • เก็บ audit trail
บันทึกช่วยจำ
  • วาด happy path และ failure path คู่กัน
  • แต่ละขั้นต้องมีเจ้าของและ SLA

สรุปบทเรียนนี้

  • แยกกฎ AI เครื่องมือ และคน
  • บันทึกสถานะทุกช่วง
  • กำหนด stop และ rollback ตั้งแต่การออกแบบ