
# การออกแบบ Prompt เพื่อให้ได้คำตอบแบบสอบถามความปลอดภัยที่สร้างจาก AI อย่างเชื่อถือได้

## บทนำ  

แบบสอบถามความปลอดภัยเป็นคอขวดสำหรับหลายบริษัท SaaS การประเมินผู้ขายเพียงครั้งเดียวอาจมีคำถามละเอียดเป็นหลายสิบข้อเกี่ยวกับการปกป้องข้อมูล การตอบสนองต่อเหตุการณ์ การควบคุมการเข้าถึง และอื่น ๆ การสร้างคำตอบด้วยตนเองใช้เวลามาก เสี่ยงต่อข้อผิดพลาด และมักทำให้เกิดการทำงานซ้ำซ้อนระหว่างทีม  

โมเดลภาษาใหญ่ (LLM) เช่น GPT‑4, Claude หรือ Llama 2 มีความสามารถในการร่างคำตอบเชิง narrative คุณภาพสูงภายในไม่กี่วินาที อย่างไรก็ตาม การปล่อยพลังนี้โดยตรงบนแบบสอบถามมักไม่ให้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้ ผลลัพธ์ดิบอาจเบี่ยงเบนจากภาษานโยบาย พลาดข้อกำหนดสำคัญ หรือสร้างหลักฐานเทียมที่ไม่มีอยู่จริง  

**Prompt engineering** — การฝึกฝนอย่างเป็นระบบในการสร้างข้อความที่ชี้นำ LLM — ทำหน้าที่เชื่อมช่องว่างระหว่างความสามารถการสร้างดิบกับมาตรฐานการปฏิบัติตามที่เข้มงวดที่ทีมความปลอดภัยต้องการ ในบทความนี้ เราจะสรุปกรอบการออกแบบ Prompt ที่ทำให้ LLM กลายเป็นผู้ช่วยที่เชื่อถือได้สำหรับการอัตโนมัติแบบสอบถามความปลอดภัย  

เราจะครอบคลุม:

* วิธีฝังความรู้ของนโยบายลงใน Prompt โดยตรง  
* เทคนิคการควบคุมโทน, ความยาว, และโครงสร้าง  
* ลูปการตรวจสอบอัตโนมัติที่จับความไม่สอดคล้องก่อนถึงผู้ตรวจสอบ  
* รูปแบบการบูรณาการกับแพลตฟอร์มอย่าง Procurize รวมถึงไดอะแกรมเวิร์กโฟลว์ Mermaid  

เมื่ออ่านจบคู่มือ ผู้ปฏิบัติงานจะมีชุดเครื่องมือที่สามารถนำไปใช้ได้ทันทีเพื่อให้เวลาตอบแบบสอบถามลดลง 50 % – 70 % พร้อมกับความแม่นยำของคำตอบที่ดีขึ้น  

---

## 1. ทำความเข้าใจภูมิทัศน์ของ Prompt  

### 1.1 ประเภท Prompt  

| ประเภท Prompt | เป้าหมาย | ตัวอย่าง |
|---------------|----------|----------|
| **Contextual Prompt** | ให้ LLM เข้าถึงส่วนย่อยของนโยบาย, มาตรฐาน, และคำนิยามที่เกี่ยวข้อง | “ด้านล่างเป็นส่วนหนึ่งจากนโยบาย [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) ของเราที่เกี่ยวกับการเข้ารหัสที่พัก...” |
| **Instructional Prompt** | บอกโมเดลว่าคำตอบควรมีรูปแบบอย่างไร | “เขียนคำตอบเป็นสามย่อหน้าสั้น ๆ แต่ละย่อหน้าเริ่มด้วยหัวข้อหนา” |
| **Constraint Prompt** | กำหนดขอบเขตที่เข้มงวด เช่น จำนวนคำหรือคำต้องห้าม | “ไม่เกิน 250 คำและหลีกเลี่ยงการใช้คำว่า ‘อาจ’” |
| **Verification Prompt** | สร้างรายการตรวจสอบที่คำตอบต้องปฏิบัติตาม | “หลังจากร่างคำตอบแล้ว ให้ระบุส่วนของนโยบายที่ไม่ได้อ้างอิง” |

โดยทั่วไปขั้นตอนการสร้างคำตอบแบบสอบถามจะเชื่อมต่อ Prompt ประเภทเหล่านี้หลาย ๆ ตัวในหนึ่งคำขอ หรือใช้ขั้นตอนหลายขั้น (prompt → response → re‑prompt)  

### 1.2 ทำไม Prompt แบบ One‑Shot ถึงล้มเหลว  

Prompt แบบอย่างหนึ่ง‑ช็อตอย่าง *“ตอบคำถามความปลอดภัยต่อไปนี้”* มักให้ผลลัพธ์ที่:

* **Omission** – ละเลยการอ้างอิงนโยบายสำคัญ  
* **Hallucination** – สร้างการควบคุมที่ไม่มีอยู่จริง  
* **Inconsistent language** – ใช้การพูดแบบไม่เป็นทางการที่ขัดกับโทนของบริษัท  

Prompt engineering ช่วยลดความเสี่ยงเหล่านี้โดยให้ข้อมูลที่จำเป็นกับ LLM และขอให้มันตรวจสอบผลลัพธ์ของตนเอง  

---

## 2. สร้างกรอบการออกแบบ Prompt  

ต่อไปนี้คือกรอบขั้นตอนที่สามารถบรรจุเป็นฟังก์ชันที่ใช้งานซ้ำได้ในแพลตฟอร์มใด ๆ  

### 2.1 ขั้นตอนที่ 1 – ดึงส่วนย่อยของนโยบายที่เกี่ยวข้อง  

ใช้ฐานความรู้ที่ค้นหาได้ (vector store, graph DB หรือดัชนีคำหลักง่าย) เพื่อดึงส่วนของนโยบายที่ตรงที่สุด  
*ตัวอย่าง query*: “encryption at rest” + “[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)” หรือ “SOC 2 CC6.1”

ผลลัพธ์อาจเป็น:

```
Policy Fragment A:
“All production data must be encrypted at rest using AES‑256 or an equivalent algorithm. Encryption keys are rotated every 90 days and stored in a hardware security module (HSM).”
```

### 2.2 ขั้นตอนที่ 2 – ประกอบเทมเพลต Prompt  

เทมเพลตที่รวม Prompt ประเภทต่าง ๆ:

```
[CONTEXT] 
{Policy Fragments}

[INSTRUCTION] 
You are a compliance specialist drafting an answer for a security questionnaire. The target audience is a senior security auditor. Follow these rules:
- Use the exact language from the policy fragments where applicable.
- Structure the answer with a short intro, a detailed body, and a concise conclusion.
- Cite each policy fragment with a reference tag (e.g., [Fragment A]).

[QUESTION] 
{Security Question Text}

[CONSTRAINT] 
- Maximum 250 words.
- Do not introduce any controls not mentioned in the fragments.
- End with a statement confirming that evidence can be provided on request.

[VERIFICATION] 
After answering, list any policy fragments that were not used and any new terminology introduced.
```

### 2.3 ขั้นตอนที่ 3 – ส่งไปยัง LLM  

ส่ง Prompt ที่ประกอบแล้วไปยัง LLM ผ่าน API ตั้งค่า `temperature = 0.2` (ความสุ่มต่ำ) และ `max_tokens` ให้สอดคล้องกับข้อจำกัดคำ  

### 2.4 ขั้นตอนที่ 4 – แยกและตรวจสอบผลลัพธ์  

LLM จะส่งคืนสองส่วน: **คำตอบ** และ **รายการตรวจสอบ** สคริปต์อัตโนมัติจะตรวจ:

* มีแท็กส่วนย่อยที่ต้องใช้ครบหรือไม่  
* ไม่มีคำควบคุมใหม่ที่ไม่อยู่ใน whitelist  
* ความยาวตรงตามข้อจำกัด  

หากมีข้อผิดพลาด สคริปต์จะกระตุ้น **re‑prompt** พร้อมข้อเสนอแนะ:

```
[FEEDBACK]
You missed referencing Fragment B and introduced the term “dynamic key rotation” which is not part of our policy. Please revise accordingly.
```

### 2.5 ขั้นตอนที่ 5 – แนบลิงก์หลักฐาน  

เมื่อผ่านการตรวจสอบ ระบบอัตโนมัติจะเพิ่มลิงก์ไปยังหลักฐานสนับสนุน (เช่น log การหมุนคีย์, ใบรับรอง HSM) ผลลัพธ์สุดท้ายจะถูกจัดเก็บใน Evidence Hub ของ Procurize และแสดงให้ผู้ตรวจสอบเห็น  

---

## 3. ไดอะแกรมเวิร์กโฟลว์จริง  

ไดอะแกรม Mermaid ด้านล่างแสดงกระบวนการตั้งแต่ผู้ใช้เลือกแบบสอบถามจนถึงการส่งออกผลตรวจสอบ

```mermaid
graph TD
    A["ผู้ใช้เลือกแบบสอบถาม"] --> B["ระบบดึงส่วนย่อยของนโยบายที่เกี่ยวข้อง"]
    B --> C["Prompt Builder ประกอบ Prompt แบบหลายส่วน"]
    C --> D["LLM ผลิตคำตอบ + รายการตรวจสอบ"]
    D --> E["Validator อัตโนมัติเช็ครายการตรวจสอบ"]
    E -->|ผ่าน| F["บันทึกคำตอบและแนบลิงก์หลักฐาน"]
    E -->|ล้มเหลว| G["Re‑prompt พร้อม Feedback"]
    G --> C
    F --> H["ผู้ตรวจสอบดูคำตอบในแดชบอร์ด Procurize"]
    H --> I["การตรวจสอบเสร็จสมบูรณ์, ส่งออกผลลัพธ์"]
```

ทุกชื่อโหนดอยู่ในเครื่องหมายคำพูดคู่ตามที่กำหนด  

---

## 4. เทคนิค Prompt ขั้นสูง  

### 4.1 Few‑Shot Demonstrations  

การใส่ตัวอย่าง Q&A คู่สองสามคู่ใน Prompt ช่วยให้ความสอดคล้องเพิ่มขึ้นอย่างมาก ตัวอย่าง:

```
Example 1:
Q: How do you protect data in transit?
A: All data in transit is encrypted using TLS 1.2 or higher, with forward‑secrecy ciphers. [Fragment C]

Example 2:
Q: Describe your incident response process.
A: Our IR plan follows the [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework) (NIST 800‑61) framework, includes a 24‑hour escalation window, and is reviewed bi‑annually. [Fragment D]
```

LLM จะได้สไตล์ชัดเจนที่จะเลียนแบบ  

### 4.2 Chain‑of‑Thought Prompting  

กระตุ้นโมเดลให้คิดเป็นขั้นตอนก่อนตอบ:

```
Think about which policy fragments apply, list them, then craft the answer.
```

วิธีนี้ลดการ hallucination และให้ร่องรอยการให้เหตุผลที่บันทึกได้  

### 4.3 Retrieval‑Augmented Generation (RAG)  

แทนการดึงส่วนย่อยก่อน Prompt ให้ LLM ค้นใน vector store ระหว่างการสร้างตอบ ช่วยเมื่อคอร์ปัสนโยบายใหญ่และเปลี่ยนแปลงบ่อย  

---

## 5. การบูรณาการกับ Procurize  

Procurize มีอยู่แล้ว:

* **Repository นโยบาย** (ศูนย์กลาง, ควบคุมเวอร์ชัน)  
* **Tracker แบบสอบถาม** (งาน, คอมเมนต์, audit trail)  
* **Evidence Hub** (จัดเก็บไฟล์, ลิงก์อัตโนมัติ)  

การฝัง pipeline การออกแบบ Prompt ต้องทำ 3 การเรียก API หลัก:

1. `GET /policies/search` – ดึงส่วนย่อยตามคีย์เวิร์ดจากคำถาม  
2. `POST /llm/generate` – ส่ง Prompt ที่ประกอบแล้วและรับคำตอบ + รายการตรวจสอบ  
3. `POST /questionnaire/{id}/answer` – ส่งคำตอบที่ตรวจสอบแล้ว แนบลิงก์หลักฐานและทำเครื่องหมายงานว่าเสร็จ  

ตัวอย่าง wrapper ขนาดเล็กใน Node.js:

```javascript
async function answerQuestion(questionId) {
  const q = await api.getQuestion(questionId);
  const fragments = await api.searchPolicies(q.keywords);
  const prompt = buildPrompt(q.text, fragments);
  const { answer, verification } = await api.llmGenerate(prompt);
  if (verify(verification)) {
    await api.submitAnswer(questionId, answer, fragments.evidenceLinks);
  } else {
    const revisedPrompt = addFeedback(prompt, verification);
    // recursion หรือ loop จนกว่าจะผ่าน
  }
}
```

เมื่อเชื่อมต่อกับ UI ของ Procurize ผู้วิเคราะห์ความปลอดภัยเพียงคลิก *“สร้างคำตอบอัตโนมัติ”* และมองเห็นแถบความคืบหน้าผ่านขั้นตอนที่ไดอะแกรม Mermaid แสดง  

---

## 6. การวัดผลความสำเร็จ  

| ตัวชี้วัด | ระดับฐาน | เป้าหมายหลัง Prompt Engineering |
|-----------|----------|-----------------------------------|
| เวลาเฉลี่ยในการสร้างคำตอบ | 45 นาที | ≤ 15 นาที |
| อัตราการแก้ไขโดยมนุษย์ | 22 % | ≤ 5 % |
| ความสอดคล้องของการอ้างอิงนโยบาย (แท็ก) | 78 % | ≥ 98 % |
| คะแนนความพึงพอใจของผู้ตรวจสอบ | 3.2/5 | ≥ 4.5/5 |

เก็บ KPI เหล่านี้ผ่านแดชบอร์ด Analytics ของ Procurize การเฝ้าติดตามต่อเนื่องช่วยปรับเทมเพลต Prompt และการเลือกส่วนย่อยให้ดีขึ้น  

---

## 7. ข้อควรระวังและวิธีหลีกเลี่ยง  

| ข้อควรระวัง | สังเกต | วิธีแก้ |
|--------------|--------|---------|
| ใส่ส่วนย่อยที่ไม่เกี่ยวข้องเกินไป | คำตอบเบี่ยงเบน, เวลา LLM ช้าลง | ตั้งเกณฑ์ความสัมพันธ์ (cosine similarity > 0.78) ก่อนนำเข้า |
| ไม่ตั้งค่า temperature ของโมเดล | ผลลัพธ์บางครั้งสร้างสรรค์แต่ไม่แม่นยำ | คงค่า temperature ต่ำ (0.1‑0.2) สำหรับงาน compliance |
| ไม่เวอร์ชันส่วนย่อยของนโยบาย | คำตอบอ้างอิงข้อกำหนดเก่า | เก็บส่วนย่อยพร้อม version ID และบังคับใช้ “latest‑only” เว้นแต่ต้องอ้างอิงเวอร์ชันเก่าโดยชัดเจน |
| พึ่งพาการตรวจสอบครั้งเดียว | พลาดข้อผิดพลาดขอบเขต | ทำการตรวจสอบขั้นตอนที่สองด้วย rule‑engine (เช่น regex คำต้องห้าม) หลังจากรอบ LLM แรก |

---

## 8. แนวทางในอนาคต  

* **Dynamic Prompt Optimization** – ใช้ reinforcement learning ปรับข้อความ Prompt อัตโนมัติตามอัตราความสำเร็จในอดีต  
* **Multi‑LLM Ensembles** – เรียกหลายโมเดลพร้อมกันและเลือกคำตอบที่ได้คะแนนตรวจสอบสูงสุด  
* **Explainable AI Layers** – เพิ่มส่วน “ทำไมจึงเป็นเช่นนี้” ที่อ้างอิงหมายเลขประโยคนโยบาย ทำให้การตรวจสอบเป็นเชิงร่องรอยเต็มรูปแบบ  

การพัฒนาต่อไปนี้จะเปลี่ยนการอัตโนมัติจาก *“ร่างเร็ว”* ไปเป็น *“พร้อมตรวจสอบโดยไม่ต้องมนุษย์”*  

---

## สรุป  

Prompt engineering ไม่ใช่เทคนิคชั่วคราว แต่เป็นระเบียบวิธีเชิงระบบที่ทำให้ LLM กลายเป็นผู้ช่วยที่เชื่อถือได้ในการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ด้วยการ:

1. ดึงส่วนย่อยของนโยบายที่แม่นยำ  
2. สร้าง Prompt แบบหลายส่วนที่ผสม Context, Instruction, Constraint, Verification  
3. ทำลูป Feedback ที่บังคับให้โมเดลตรวจสอบตนเอง  
4. ผสานกระบวนการทั้งหมดเข้ากับแพลตฟอร์มอย่าง Procurize  

องค์กรจะลดเวลาในการตอบแบบสอบถามลงอย่างมาก ลดข้อผิดพลาดมนุษย์ และรักษา audit trail ที่ผู้กำกับและลูกค้าต้องการ เริ่มต้นด้วยการทำพิลอตบนแบบสอบถามที่ความเสี่ยงต่ำ เก็บ KPI ที่ได้ ปรับเทมเพลต Prompt อย่างต่อเนื่อง และคุณจะเห็นความแม่นยำของคำตอบเทียบเท่าผู้เชี่ยวชาญระดับสูง—แต่ด้วยความพยายามที่น้อยกว่ามาก  

---  

## ดูเพิ่มเติม  

- แนวทางการออกแบบ Prompt สำหรับ LLMs  
- Retrieval‑Augmented Generation: รูปแบบและข้อควรระวัง  
- แนวโน้มการอัตโนมัติ compliance ในปี 2025  
- คู่มือ API ของ Procurize และวิธีบูรณาการ