Below is your Thailand-tailored version of the blogpost “Fine-Tuning vs Prompt Engineering Explained” — rewritten to fit Thai readers:

✔ ภาษาอ่านง่าย
✔ โทนความรู้ / ให้ประโยชน์
✔ ไม่ขายของตรง ๆ
✔ เหมาะสำหรับผู้นำองค์กร นักพัฒนา และสาย Data/AI ในไทย

AI กลายเป็นเทคโนโลยีสำคัญขององค์กรไทยมากขึ้นเรื่อย ๆ ไม่ว่าจะเป็นงานเอกสาร งานบริการลูกค้า งานโรงงาน หรือระบบอัตโนมัติ ต่างก็เริ่มพึ่งพา AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และทำงานได้เร็วขึ้น

แต่คำถามที่หลายองค์กรมักเจอคือ:

“ควรใช้ Prompt Engineering ให้เก่งขึ้น หรือควร Fine-Tune โมเดลให้เหมาะกับบริษัทเราเลยดี?”

ทั้งสองวิธีช่วยเพิ่มความสามารถของ AI ได้เหมือนกัน แต่ใช้ในสถานการณ์ที่ต่างกันอย่างมาก การเลือกผิดอาจทำให้เสียเวลาและงบประมาณโดยไม่จำเป็น ส่วนการเลือกถูกจะทำให้ได้ผลลัพธ์ดี คุ้มค่า และปรับใช้เร็ว

บทความนี้อธิบายให้เข้าใจง่ายว่า:

Prompt Engineering คืออะไร
Fine-Tuning คืออะไร
ใช้ตอนไหน? อะไรคุ้มกว่า?
ตัวอย่างจริงที่ใกล้กับบริบทไทย

1. Prompt Engineering คืออะไร?

Prompt Engineering คือการ ออกแบบคำสั่ง รูปแบบข้อความ หรือโครงสร้างคำขอ เพื่อให้ AI ตอบหรือทำงานได้ดีขึ้น — โดย ไม่ต้องฝึกโมเดลใหม่

ตัวอย่างการใช้งาน

“ช่วยเขียนสรุปเอกสารนี้แบบ bullet point”
“ช่วยแปลงข้อความนี้ให้เป็นภาษาแบบสุภาพสำหรับลูกค้า”
“ดึงข้อมูลชื่อ-เบอร์โทร-อีเมล จากข้อความนี้”
“ทำตัวเป็นผู้ช่วยลูกค้าและตอบให้เป็นทางการ”

จุดเด่น

ไม่ต้องใช้ข้อมูลฝึก
เร็ว ประหยัด ปรับได้ทันที
เหมาะกับงานทั่วไปที่ไม่ซับซ้อน
ทดลองหลายแบบได้ง่าย

มันเหมือน การให้คำสั่งชัดเจนกับพนักงานที่มีความสามารถสูงอยู่แล้ว — ไม่ใช่การสอนทักษะใหม่

เหมาะกับงานแบบนี้

การเขียนเนื้อหา / รีไรท์
สรุปข้อมูล
จัดประเภทแบบง่าย
Extract ข้อมูล (เช่น เอกสารไทย, ใบเสนอราคา, ใบแจ้งหนี้)
Chatbot พื้นฐาน
อัตโนมัติ Flow ต่าง ๆ ในองค์กร

2. Fine-Tuning คืออะไร?

Fine-Tuning คือการนำข้อมูลของบริษัทหรือข้อมูลจากอุตสาหกรรมเฉพาะทาง มา ฝึก AI เพิ่ม เพื่อให้โมเดลเรียนรู้ภาษา สไตล์ หรือความรู้ใหม่ ๆ

มันเปลี่ยนน้ำหนักภายในโมเดล ให้ AI เก่งเฉพาะทางมากขึ้น

ตัวอย่างในบริบทไทย

โมเดลที่เข้าใจคำศัพท์โรงงาน เช่น NG, Defect, Lot No., Breakdown
ระบบตอบลูกค้าอัตโนมัติที่เรียนรู้จากแชทจริงของทีม CS
ผู้ช่วยด้านเอกสารกฎหมายไทย
การจัดประเภทเอกสารไทย เช่น ใบกำกับภาษี / ใบเสร็จ / ใบ PO
การเขียนเนื้อหาให้ตรง โทนแบรนด์บริษัทในไทย

จุดเด่น

ให้ผลลัพธ์สม่ำเสมอมาก
เหมาะกับงานเฉพาะทางที่ Prompt ปรับไม่พอ
เก่งเรื่องที่ต้องการแบบลึก
ใช้ข้อมูลจริงของบริษัท

แต่ก็มีต้นทุน เช่น ต้องเตรียมข้อมูลดี ๆ เวลาฝึกโมเดล และต้องดูแลรุ่นของโมเดล

3. เปรียบเทียบแบบเข้าใจง่าย

แง่มุม	Prompt Engineering	Fine-Tuning
ค่าใช้จ่าย	ต่ำมาก	ปานกลาง–สูง
ความเร็ว	ทำได้ทันที	ต้องใช้เวลาฝึก
ข้อมูลที่ต้องใช้	ไม่ต้องใช้	ต้องมีชุดข้อมูลคุณภาพดี
ความเหมาะสม	งานทั่วไป	งานเฉพาะทาง, ภาษาวิชาชีพ
ความยืดหยุ่น	สูง ปรับได้ทันที	ค่อนข้างคงที่แต่ผลลัพธ์ดี
ความสม่ำเสมอ	ปานกลาง	สูงมาก
การดูแลรักษา	ง่าย	ต้องอัปเดตเป็นครั้งคราว

4. เมื่อไหร่ควรใช้ Prompt Engineering

เหมาะเมื่อ:

✓ งานทั่วไป ไม่ซับซ้อน
✓ ต้องการความยืดหยุ่น
✓ ยังไม่มีข้อมูลฝึก
✓ ใช้โมเดลใหญ่ ๆ ที่เก่งอยู่แล้ว
✓ ต้องทดลองเร็วและต้นทุนต่ำ

คำแนะนำง่าย ๆ:
ถ้าปรับ Prompt แล้วได้ผล ดีพอ — อย่าเพิ่ง Fine-Tune

5. เมื่อไหร่ควรใช้ Fine-Tuning

เหมาะเมื่อ:

✓ งานต้องการความรู้เฉพาะ เช่น โรงงาน การแพทย์ การเงิน กฎหมาย
✓ ต้องการผลลัพธ์ที่คงเส้นคงวา
✓ มีสไตล์ที่ต้องการชัดเจน เช่น Brand Voice
✓ AI ต้องแยกประเภท/อ่านข้อมูลเฉพาะของบริษัท
✓ ทดลอง Prompt แล้วไม่พอจริง ๆ

องค์กรไทยส่วนใหญ่จะมาถึงจุดที่ Prompt ดีแล้ว แต่ยังไม่แม่นพอ — ตรงนี้ Fine-Tuning จะเริ่มเห็นผลคุ้มค่า

6. แล้ว RAG ล่ะ? จำเป็นไหม?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) เหมาะกับงานที่ต้องใช้ ความรู้ล่าสุดของบริษัท เช่น:

คู่มือโรงงาน
เอกสาร SOP
นโยบายบริษัท
ข้อมูลสินค้า
เอกสารภาษาไทยจำนวนมาก

จุดแข็งของ RAG: ไม่ต้องฝึกโมเดลใหม่ แต่ทำให้ AI อ่านและจำข้อมูลบริษัทแบบเรียลไทม์

7. ตัวอย่างใช้งานจริงในแบบไทย ๆ

โรงงาน / ระบบอัตโนมัติ

Prompt → สรุปปัญหาจาก Sensor Log
Fine-tune → แยกประเภทความผิดปกติ (Defect A/B/C)
RAG → อ่านคู่มือเครื่องจักรช่วยตอบช่าง

งานบริการลูกค้า

Prompt → รีไรท์ข้อความให้สุภาพ
Fine-tune → ฝึกโมเดลจากแชทเก่าของทีม CS
RAG → เรียกข้อมูลจากคู่มือและ FAQ

งานเอกสารธุรกิจ

Prompt → จัดรูปแบบ สรุปข้อความ
Fine-tune → เขียนโทนเดียวกับแบรนด์
RAG → ดึงข้อมูลจากไฟล์ภายในบริษัทมาช่วยเขียน

8. เลือกแบบไหนดี?

แผนตัดสินใจง่าย ๆ:

แก้ด้วยการปรับ Prompt ได้ไหม?
│
├─ ใช่ → ใช้ Prompt Engineering
│
└─ ไม่ใช่ → มีข้อมูลฝึกไหม?
       │
       ├─ ไม่มี → ใช้ RAG ก่อน
       │
       └─ มี → Fine-Tune เพื่อความแม่นยำและความสม่ำเสมอ

สำหรับองค์กรไทย ส่วนใหญ่ใช้ลำดับนี้: