AWS Exam Hub
AIP-C01
GenAI Developer Pro
ภาพรวมบทเรียนฝึกทำทบทวนFlashcardsMock Examคลังข้อสอบสถิติ
ภาพรวมบทเรียนฝึกทำทบทวน
บทเรียนทั้งหมด
เชื่อม FM, จัดการข้อมูล, RAG & Promptบทที่ 4/16 · ~12 นาที

Prompt Engineering, Prompt Management & Flows

เขียน prompt ให้ได้ผลคงที่ จัดการเวอร์ชันแบบรวมศูนย์ และต่อ prompt เป็น workflow

เทคนิคหลัก
เทคนิคคืออะไรใช้เมื่อ

Zero-shot

สั่งตรงๆ ไม่มีตัวอย่าง

งานง่าย โมเดลเก่ง

Few-shot

ใส่ตัวอย่าง input→output 2–5 ตัว

ต้องการ format/สไตล์เฉพาะ

Chain-of-Thought

ให้คิดเป็นขั้นตอนก่อนตอบ

โจทย์ตรรกะ/คำนวณ/หลายขั้น

Role / System prompt

กำหนดบทบาท ขอบเขต กฎ

คุมโทนและพฤติกรรม

Structured output

สั่งให้ตอบเป็น JSON ตาม schema / ใช้ tool schema

ระบบปลายทางต้อง parse ได้แน่นอน

Prompt chaining

แตกงานเป็นหลาย prompt ต่อกัน

งานซับซ้อน แต่ละขั้นตรวจสอบได้

Amazon Bedrock Prompt Management

  • สร้าง prompt template พร้อม ตัวแปร {{department}} {{tone}}
  • เก็บ versions (immutable) — ใช้ version ที่ผ่านการอนุมัติใน production และ rollback ได้
  • สร้าง variants เพื่อเทียบ prompt/โมเดลหลายแบบ (A/B)
  • ผูกกับ inference configuration และใช้ร่วมกับ Flows, Agents ได้
  • ทีมต่างๆ ใช้ prompt ชุดเดียวกัน → centrally manage + governance (track ด้วย CloudTrail)

Amazon Bedrock Flows

เครื่องมือสร้าง workflow ของ GenAI แบบ visual/no-code: ต่อ node อย่าง Prompt, Knowledge Base, Agent, Lambda, Condition, Iterator/Collector เข้าด้วยกัน แล้ว deploy เป็น version + alias

ตัวอย่าง Bedrock Flow ที่มี conditional branching
ตัวอย่าง Bedrock Flow ที่มี conditional branching
ออกสอบบ่อย

"ต้องการ ผลลัพธ์รูปแบบเดียวกันทุกครั้ง + ปรับโทนตามแผนก + จัดการ prompt จากศูนย์กลาง + ลดงาน orchestration" → Prompt Management (template + variables + versions) + Guardrails สำหรับ content safety + ให้ FM ตอบตาม output schema

กับดัก

อย่าเลือกคำตอบที่ให้ "เขียน Lambda post-processing เพื่อแก้ format เอง" ถ้ามีตัวเลือกที่ใช้ฟีเจอร์ managed (Prompt Management / structured output) — โจทย์มักต้องการ minimize maintenance

เช็กความเข้าใจ

ทีม 5 ทีมใช้ prompt คล้ายกันแต่ copy ไปแก้กันเอง ทำให้คุณภาพไม่สม่ำเสมอและ audit ไม่ได้ ควรใช้อะไร?

อ่านจบแล้ว? ลองทำข้อสอบเรื่องนี้เลย

การดึงความรู้ออกมาใช้ทันทีหลังอ่าน (retrieval practice) ช่วยให้จำได้นานขึ้นมาก

ฝึกข้อสอบเรื่องนี้
บทก่อนหน้า
Chunking, Embeddings & Vector Stores
บทถัดไป
Customize FM: Fine-tuning, Distillation & SageMaker