ค..ตนดูระบบคอม

ความหมาย Prompt, Context, Knowledge,  RAG Workflow และ AI Agent Prompt Engineering คือ ศิลปะและกระบวนการออกแบบ ปรับปรุง และจัดโครงสร้างคำสั่ง (Prompt) เพื่อสั่งการปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) เช่น โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง แม่นยำ และตรงตามความต้องการมากที่สุด Context Engineering คือการออกแบบและเตรียมข้อมูลแวดล้อม (Context) ทั้งคู่มือ ตัวอย่าง กฎเกณฑ์ และเครื่องมือป้อนให้ AI หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ทำงานได้อย่างแม่นยำ ต่างจาก Prompt Engineering ที่เน้นแค่การคิดคำถามหรือคำสั่งที่ดี Knowledge Engineering  คือ วิศวกรรมความรู้ (Knowledge Engineering หรือ KE) คือ กระบวนการรวบรวม จัดโครงสร้าง และแปลงความเชี่ยวชาญหรือภูมิปัญญาของมนุษย์ให้อยู่ในรูปแบบที่คอมพิวเตอร์และระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถเข้าใจและนำไปประมวลผลได้ Retrieval Engineering คือศาสตร์และกระบวนการออกแบบ สร้าง และปรับแต่งระบบดึงข้อมูล (Retrieval Systems) เพื่อป้อนบริบทที่ถูกต้องแม่นยำที่สุดให้กับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)  วิศวกรรมเอเจนต์ (Agent Engineering) คือกระบวนการทำซ...

LLM Research  Architecture and Model Design Efficient Training and Scaling Inference Efficiency and KV Cache Sparse Attention and Long Context Reasoning and Test-Time Compute Reinforcement Learning and RLVR Agent Systems and Tool Use Coding Agents and Software Engineering Diffusion Language Models Model Evaluation and Benchmarks Core Topics Research Inference-Time Compute & Reasoning Hybrid & Alternative Architectures Long-Context & Sparse Attention Agent Systems & Tool Use Themes Constitutional Distillation Multimodal Grounding Data Curation at Scale

 การสร้าง Master Prompt AI กำลังเปลี่ยนจาก Prompt Engineering สู่ Context Engineering ในช่วงปี 2023–2025 เกือบทุกๆองค์กรให้ความสำคัญกับ Prompt Engineering หรือการเขียนคำสั่งให้ AI เข้าใจความต้องการของผู้ใช้มากที่สุด แต่เมื่อเข้าสู่ปี 2026–2027 แนวคิดดังกล่าวกำลังพัฒนาไปอีกขั้น สิ่งที่โมเดล AI รุ่นใหม่ เช่น Claude, Gemini, ChatGPT และ DeepSeek ต้องการ ไม่ใช่เพียงคำสั่งที่ละเอียด แต่เป็น บริบท (Context) เป้าหมาย (Goal) เครื่องมือ (Tools) หน่วยความจำ (Memory) และกระบวนการตรวจสอบคุณภาพ (Verification) ด้วยเหตุนี้ แนวคิด Master Prompt จึงกลายเป็นมาตรฐานใหม่ของการสร้าง AI Agent ที่สามารถทำงานแทนมนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ Master Prompt คืออะไร Master Prompt คือชุดคำสั่งระดับสูงที่กำหนดกรอบการทำงานทั้งหมดของ AI ตั้งแต่ บทบาท (Role) เป้าหมาย (Goal) ข้อจำกัด (Constraints) วิธีวิเคราะห์ปัญหา รูปแบบผลลัพธ์ เครื่องมือที่สามารถใช้งาน วิธีตรวจสอบคำตอบ แนวทางการปรับปรุงคำตอบก่อนส่งออก แทนที่จะสั่ง AI ทีละคำถาม Master Prompt จะทำให้ AI เข้าใจ "วิธีคิด" และ "มาตรฐานการทำงาน" ตั้งแต่ต...

บทคัดย่อ (Abstract) การพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative Artificial Intelligence: Generative AI) ได้เปลี่ยนแปลงแนวทางการออกแบบระบบสารสนเทศอย่างมีนัยสำคัญ จากเดิมที่แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models: LLMs) มีบทบาทเพียงการสร้างข้อความหรือการตอบคำถาม ได้พัฒนาไปสู่ระบบที่สามารถวางแผน ตัดสินใจ ใช้เครื่องมือภายนอก เรียนรู้จากบริบท และดำเนินงานตามเป้าหมายได้ด้วยตนเอง ซึ่งเรียกว่า AI Agent หรือ Agentic AI ศาสตร์ที่ว่าด้วยการออกแบบ พัฒนา และบริหารจัดการระบบดังกล่าว เรียกว่า Agentic Engineering ซึ่งเป็นสหวิทยาการที่ผสมผสานองค์ความรู้ด้านปัญญาประดิษฐ์ วิศวกรรมซอฟต์แวร์ วิทยาการข้อมูล การจัดการความรู้ และสถาปัตยกรรมระบบกระจาย (Distributed Systems) บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสังเคราะห์องค์ความรู้เกี่ยวกับ 30 แนวคิดหลักของ Agentic Engineering โดยจัดกลุ่มแนวคิดตามลำดับชั้นของการออกแบบระบบ ตั้งแต่ระดับพื้นฐานของแบบจำลองภาษา การจัดการบริบท (Context Engineering) การจัดเก็บองค์ความรู้ (Memory และ Retrieval-Augmented Generation: RAG) การวางแผนและให้เหตุผล (Reasoning and P...

ประเด็นสำคัญๆ Context Engineering — การจัดการบริบท Long Context Usage — ใช้ข้อมูลยาวให้คุ้ม Structured Prompting — การตั้งคำสั่งแบบมีโครงสร้าง Controlled Chain-of-Thought — ควบคุมกระบวนการคิด Multi-step Workflow — การสั่งงานเป็นขั้นตอน Code & Refactor Mode — เขียนและปรับปรุงโค้ด Data Extraction — การดึงข้อมูลเชิงโครงสร้าง Few-shot Prompting — การให้ตัวอย่างก่อนสั่งงาน Prompt Iteration — การปรับปรุงคำสั่งแบบวนซ้ำ Guardrails & Constraints — การตั้งข้อจำกัดและควบคุมผลลัพธ์ 1) Context Engineering (ไม่ใช่แค่ Prompt) Claude เก่งมากกับ “บริบทระยะยาว” วิธีใช้ ใส่ข้อมูลทั้งหมดในครั้งเดียว (ไฟล์ / brief / requirement) ใช้คำสั่ง: “Use the above context as source of truth” 👉 ลด hallucination ได้ชัดเจน 2) ใช้ไฟล์ยาว ๆ ให้คุ้ม (Long Context Advantage) Claude เด่นเรื่องอ่านเอกสารยาว ใช้กับ งานวิจัย / paper โค้ดทั้ง repo สัญญากฎหมาย 👉 ให้มัน “สรุป + วิเคราะห์ + critique” พร้อมกัน 3) Structured Prompting (สั่งแบบมีโครง) Claude ตอบดีขึ้นมากถ้าโครงชัด Template ...

บทนำ:  ทำไม Vibe Coding ถึงกลายเป็นเทรนด์ใหม่ของนักพัฒนา ในยุคที่ AI Coding Assistant อย่าง OpenAI, GitHub, และเครื่องมืออย่าง Cursor หรือ Replit ทำให้การเขียนโค้ดเร็วขึ้นอย่างก้าวกระโดด แนวคิด “Vibe Coding” จึงเกิดขึ้น Vibe Coding ไม่ใช่แค่การ “ปล่อย Flow แล้วเขียนโค้ดเร็ว ๆ” แต่ในเชิง Software Engineering มันคือ การเข้าสู่ Flow โดยมีกรอบ Architecture, Constraint และ Production Discipline ควบคุมคุณภาพ บทความนี้จะพาคุณลงลึกตั้งแต่แนวคิด วิศวกรรมระบบ โครงสร้างทีม ไปจนถึง Production Checklist โดยออกแบบให้เหมาะกับสาย Startup, Scale และ Enterprise Vibe Coding คืออะไร Vibe Coding คือแนวคิดการพัฒนาโปรแกรมที่เน้น “อารมณ์–ฟีลลิ่ง–ประสบการณ์” ของผลิตภัณฑ์เป็นตัวตั้ง มากกว่าการเริ่มจากสเปกเชิงเทคนิคหรือโครงสร้างระบบแบบดั้งเดิม โดยนำ AI assist มาช่วยในการพัฒนาซอฟต์แวร์ เป็นตัวเร่งในการพัฒนาให้เร็วขึ้น x10 x100 ตามลำดับ กล่าวคือ Vibe Coding = UX-first + Rapid Iteration + AI-assisted Development หลักการ Core Engineering ที่ทำให้ Vibe Coding ไม่พัง 1. Start with Architecture ต้องเริ่มตัวสถาปัตยก...