Prompt engineering er blevet en afgørende færdighed inden for kunstig intelligens (AI), især i en tid hvor tjenester som ChatGPT og GPT-4 er blevet almindelige arbejdsredskaber. At skrive gode prompts handler ikke bare om at stille spørgsmål; det handler om at kommunikere effektivt med AI-modeller for at sikre præcise, pålidelige og nyttige svar. Her lærer du, hvordan du mestrer prompt-teknikker og optimerer dine resultater.
Hvad er prompt engineering?
Prompt engineering handler om kunsten og videnskaben bag formulering af instruktioner til AI-modeller som GPT-4.1. Det er processen med nøje at designe spørgsmål, opgaver og eksempler, så modellen genererer det ønskede resultat. Den rette prompt kan være forskellen mellem en klar og værdifuld respons eller et ubrugeligt svar. Ifølge erfaringer fra professionelle brugere i erhvervslivet, kan korrekt prompt engineering reducere arbejdstiden med op til 40 % i indholdsproduktion.
Grundlæggende principper for gode prompts
Når du formulerer prompts, er der nogle grundprincipper, du altid bør følge:
- Klarhed: Vær tydelig og præcis i dine instruktioner. Undgå tvetydighed, så modellen ikke misforstår din intention.
- Specifikke instruktioner: Jo mere specifik du er, desto bedre bliver svaret.
- Eksempler: At inkludere få konkrete eksempler (few-shot learning) hjælper AI-modellen med at forstå dit ønske klart.
- Struktur: Brug en klar struktur i din prompt med overskrifter, punktlister og eventuelt XML-tags til at adskille forskellige sektioner.
Eksempler på effektive prompts
Effektive prompts har en tydelig struktur og klare instruktioner. Eksempel:
Du er en ekspert i sundhed og ernæring. Forklar i punktform fem fordele ved at spise blåbær regelmæssigt.
Brug af roller og instruktioner
AI-modeller som GPT-4.1 reagerer positivt på forskellige roller og autoriteter. Du kan specificere roller som “developer”, “user” eller “assistant”. Eksempel:
jsonCopyEdit{
"role": "developer",
"content": "Svar altid i punktform."
},
{
"role": "user",
"content": "Hvad er fordelene ved remote arbejde?"
}
Few-shot learning – lær ved eksempler
Few-shot learning er en kraftfuld teknik, hvor du inkluderer eksempler i din prompt, som AI’en kan lære af. Teknikken anvendes aktivt af både virksomheder og forskningsmiljøer.
Eksempel:
Anmeldelse: “Produktet fungerer fremragende, og leveringen var hurtig.”
Kategori: Positive
Anmeldelse: “Det virker ok, men materialet føles billigt.”
Kategori: Neutral
Anmeldelse: “Ringe kundeservice, vil aldrig handle her igen.”
Kategori: Negative
Prompt-strukturering med Markdown og XML
Strukturér dine prompts klart og logisk ved hjælp af Markdown-formatering (overskrifter, punktlister) eller XML-tags. Eksempel:
markdownCopyEdit# Identitet
Du er en erfaren tekstforfatter med speciale i SEO.
# Instruktioner
- Skriv en blogpost på 300 ord om fordelene ved yoga.
- Brug korte, letforståelige sætninger.
- Inkluder SEO-optimerede nøgleord som "fordele ved yoga", "yoga for begyndere".
# Eksempel
<artikel>
Yoga er godt for både krop og sind...
</artikel>
Optimering af prompt-længde og kontekst
GPT-modeller har en begrænset kontekst-vindue. Det er vigtigt at præsentere den vigtigste information først.
Hvad du skal undgå
- Vage og generelle spørgsmål
- Overflødig information
- Manglende eksempler
Evaluering og forbedring af dine prompts
Overvej løbende:
- Fik du det ønskede output?
- Var instruktionerne klare?
- Kan prompten forbedres med flere eksempler?
Prompt engineering i praksis – hvad betyder det for dig?
Prompt engineering er en uundværlig kompetence i mange moderne jobfunktioner. Uanset om du arbejder med content marketing, kundeservice, IT-support eller undervisning, vil evnen til effektivt at kommunikere med AI-modeller være en betydelig fordel.
Kort opsummering: Ved at mestre prompt engineering vil du ikke bare spare tid – du vil kunne opnå bedre, mere relevante resultater i alt fra tekstproduktion til analyse og beslutningsstøtte. Det er en færdighed, der hurtigt bliver en konkurrencefordel i en digital verden, hvor AI er allestedsnærværende.