Generative AI ในงานวิจัย: ปลดล็อกพลัง AI ด้วยเทคนิค PROMPT เพื่อทบทวนวรรณกรรมอย่างมืออาชีพ 

วิดีโอนี้จะเจาะลึกการใช้ Generative AI (GAI) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models) ในการประมวลผลคำถามและสร้างคำตอบที่เฉพาะเจาะจงและครอบคลุม GAI คือ นวัตกรรมเพื่อมนุษย์ ไม่ใช่แทนที่มนุษย์

GAI Search แตกต่างจากการค้นหาแบบดั้งเดิมอย่างไร? GAI สามารถ เข้าใจบริบทและความตั้งใจของผู้ใช้ ได้ดีกว่า ทำให้สามารถให้ข้อมูลที่ตรงประเด็นและมีประโยชน์มากขึ้น และสามารถ รวบรวมและสรุปข้อมูลจากหลายแหล่ง ได้ โดยที่ผู้ใช้ไม่ต้องเปิดหลายลิงก์และสรุปด้วยตนเอง นอกจากนี้ GAI ยังสามารถ ตอบคำถามต่อเนื่องและให้คำแนะนำ ได้ด้วย รวมถึง สามารถสร้างเนื้อหาที่ไม่มีอยู่ก่อน ได้ด้วย。

หัวใจสำคัญคือ 'การเขียน PROMPT ที่ดี' หากต้องการให้ AI เก่งขึ้นและสร้างผลลัพธ์ที่ต้องการ คุณต้องเรียนรู้ 4 องค์ประกอบหลักในการเขียน PROMPT:

1. Persona: ระบุบทบาทของผู้ถามคำถาม เช่น นักวิจัย นักศึกษา หรือผู้เชี่ยวชาญ

2. Task: ระบุสิ่งที่ต้องการทราบ วัตถุประสงค์ หรือผลลัพธ์ (เช่น ใช้คำกริยา "เขียน," "สรุป," หรือ "เปรียบเทียบ")

3. Context: ให้บริบท รายละเอียดเพิ่มเติม หรือระบุกลุ่มเป้าหมาย

4. Format: กำหนดรูปแบบผลลัพธ์ที่ต้องการ เช่น จัดรูปแบบเป็นข้อ ๆ

สำหรับคำถามที่ซับซ้อน งานเชิงสร้างสรรค์ หรือการวิเคราะห์ข้อมูล ควรใช้เทคนิคขั้นสูง เช่น Few-Shot Prompting (การเรียนรู้จากตัวอย่างไม่กี่ตัวอย่าง) หรือ Chain of Thought (COT) (การให้โมเดลผ่านขั้นตอนการให้เหตุผลหลายขั้นตอน)

เครื่องมือ AI สำหรับทบทวนวรรณกรรม: วิดีโอจะแนะนำเครื่องมือที่ใช้ AI ช่วยในการค้นหาและเรียบเรียงข้อมูลงานวิชาการ เช่น Perplexity, ResearchRabbit (ที่เปรียบเสมือน "Spotify สำหรับงานวิจัย"), Connected Papers, SciSpace, และ Consensus

ข้อควรระวังในการใช้ AI: โปรดจำไว้ว่า AI คือ เพื่อนร่วมทางบนถนนแห่งการค้นคว้า ห้ามคัดลอกข้อความจาก AI โดยตรง และ ต้องตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลเสมอ และใช้ร่วมกับแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ ผู้ใช้ยังคงต้องรับผิดชอบและรับผิดชอบต่อเนื้อหาทั้งหมดที่สร้างขึ้นโดย AI