Hvad er AI-prompting?

Hvis du nogensinde har skrevet et spørgsmål i en chatbot og tænkt , hmm, det var ikke helt det, jeg ønskede , så er du stødt på kunsten at stille AI-spørgsmål. At opnå gode resultater handler mindre om magi og mere om, hvordan du spørger. Med et par enkle mønstre kan du styre modeller til at skrive, ræsonnere, opsummere, planlægge eller endda kritisere deres eget arbejde. Og ja, små justeringer i formuleringen kan ændre alt. 😄

Artikler du måske har lyst til at læse efter denne:

🔗 Hvad er AI-datamærkning
Forklarer, hvordan mærkede datasæt træner nøjagtige maskinlæringsmodeller.

🔗 Hvad er AI-etik
Dækker principper for ansvarlig og fair brug af kunstig intelligens.

🔗 Hvad er MCP i AI
Introducerer Model Context Protocol og dens rolle i AI-kommunikation.

🔗 Hvad er kant-AI
Beskriver kørsel af AI-beregninger direkte på lokale kant-enheder.

Hvad er AI-promptering? 🤖

AI-prompting er den praksis, hvor man skaber input, der styrer en generativ model mod at producere det output, man rent faktisk ønsker. Det kan betyde klare instruktioner, eksempler, begrænsninger, roller eller endda et målformat. Med andre ord designer man samtalen, så modellen har en god chance for at levere præcis det, man har brug for. Autoritative guider beskriver prompt engineering som design og raffinering af prompts til at styre store sprogmodeller med vægt på klarhed, struktur og iterativ raffinement. [1]

Lad os være ærlige – vi behandler ofte AI som et søgefelt. Men disse modeller fungerer bedst, når du fortæller dem opgaven, målgruppen, stilen og acceptkriterierne. Det er AI-promptering i en nøddeskal.

Hvad gør god AI-prompting ✅

• Klarhed vinder over klogskab - enkle, eksplicitte instruktioner reducerer tvetydighed. [2]

• Kontekst er afgørende – giv baggrund, mål, målgruppe, begrænsninger, endda en skriveprøve.

• Vis, ikke bare fortæl - et par eksempler kan forankre stilen og formatet. [3]

• Struktur hjælper - overskrifter, punktopstillinger, nummererede trin og outputskemaer styrer modellen.

• Gentag hurtigt - finjuster prompten baseret på, hvad du fik tilbage, og test derefter igen. [2]

• Separate bekymringer - bed om analyse først, bed derefter om det endelige svar.

• Tillad ærlighed - bed modellen om at sige " jeg ved det ikke" eller spørge om manglende information, når det er nødvendigt. [4]

Intet af dette er raketvidenskab, men den sammensatte effekt er reel.

De centrale byggesten i AI-prompting 🧩

1. Instruktion
   Formuler jobbet tydeligt: ​​skriv en pressemeddelelse, analyser en kontrakt, kritiser koden.

2. Kontekst.
   Omfatter målgruppe, tone, domæne, mål, begrænsninger og eventuelle følsomme rækværk.

3. Eksempler
   Tilføj 1-3 prøver af høj kvalitet for at forme stil og struktur.

4. Outputformat
   Bed om JSON, en tabel eller en nummereret plan. Vær specifik omkring felter.

5. Kvalitetslinje
   Definer "udført": nøjagtighedskriterier, citater, længde, stil, faldgruber, der skal undgås.

6. Tips til arbejdsgange
   Foreslå trinvis ræsonnement eller en "kladde-og-rediger"-løkke.

7. Fejlsikker
   Tilladelse til at sige, at jeg ikke ved det , eller til at stille opklarende spørgsmål først. [4]

Mini før/efter
Før: “Skriv marketingtekst til vores nye app.”
Efter: “Du er en erfaren brandtekstforfatter. Skriv 3 landingssideoverskrifter til travle freelancere, der værdsætter tidsbesparelser. Tone: præcis, troværdig, ingen hype. 5-7 ord. Udarbejd en tabel med overskrift og hvorfor det virker . Inkluder én modsatrettet mulighed.”

De vigtigste typer af AI-prompter, du rent faktisk vil bruge 🧪

• Direkte prompt
  En enkelt instruktion med minimal kontekst. Hurtig, til tider skrøbelig.

• Få-skuds prompting
  Giv et par eksempler for at undervise i mønsteret. Godt til formater og tone. [3]

• Rollepromptering:
  Tildel en persona som en seniorredaktør, matematikvejleder eller sikkerhedsanmelder til at forme adfærd.

• Kædepromptering
  Bed modellen om at tænke i faser: planlægge, udarbejde udkast, kritisere, revidere.

• Selvkritikopfordring
  Få modellen til at evaluere sit eget output i forhold til kriterier og rette problemer.

• Værktøjsbevidst prompting
  Når modellen kan browse eller køre kode, skal du fortælle den, hvornår og hvordan disse værktøjer skal bruges. [1]

• Guardrailed prompt
  Integrer sikkerhedsbegrænsninger og oplysningsregler for at reducere risikable output - som f.eks. bumper lanes på bowlingbanen: lidt knirkende, men nyttigt [5]

Praktiske promptmønstre, der virker 🧯

• Opgavesandwichen
  Start med opgaven, tilføj kontekst og eksempler i midten, og afslut med at gentage outputformatet og kvalitetslinjen.

• Kritiker, så skaber.
  Bed først om analyse eller kritik, og bed derefter om det endelige produkt, der inkorporerer kritikken.

• Tjeklistedrevet.
  Udarbejd en tjekliste, og kræv, at modellen bekræfter hver boks, før den færdiggøres.

• Schema-First
  Giv et JSON-skema, bed modellen om at udfylde det. Perfekt til strukturerede data.

• Samtalesløjfe
  Inviter modellen til at stille 3 afklarende spørgsmål, og fortsæt derefter. Nogle leverandører anbefaler eksplicit denne form for struktureret klarhed og specificitet. [2]

Lille justering, stort sving. Du skal nok få at se.

AI-promptering vs. finjustering vs. blot at skifte model 🔁

Nogle gange kan du forbedre kvaliteten med en bedre prompt. Andre gange er den hurtigste vej at vælge en anden model eller tilføje let finjustering til dit domæne. Gode leverandørvejledninger forklarer, hvornår man skal prompte en ingeniør, og hvornår man skal ændre modellen eller tilgangen. Den korte version: brug prompts til opgaveformulering og konsistens, og overvej finjustering til domænestil eller stabile output i stor skala. [4]

Eksempel på prompts efter domæne 🎯

• Marketing
  Du er en erfaren brandtekstforfatter. Skriv 5 emnelinjer til en e-mail til travle freelancere, der værdsætter tidsbesparelser. Hold dem korte, under 45 tegn, og undgå udråbstegn. Skriv som en tabel med 2 kolonner: Emne, Begrundelse. Medtag 1 overraskende mulighed, der bryder en norm.

• Produkt
  Du er produktchef. Omsæt disse rå noter til en præcis problemformulering, brugerhistorier i Givet-Hvornår-Så og en 5-trins udrulningsplan. Marker uklare antagelser.

• Support
  Vend denne frustrerede kundebesked til et beroligende svar, der forklarer løsningen og skaber forventninger. Bevar empati, undgå at bebrejde andre, og inkluder et nyttigt link.

• Data
  Først skal du liste de statistiske antagelser i analysen. Derefter skal du kritisere dem. Til sidst skal du foreslå en mere sikker metode med en nummereret plan og et kort pseudokodeeksempel.

• Juridisk
  Opsummer denne kontrakt for en person, der ikke er advokat. Kun punktopstilling, ingen juridisk rådgivning. Angiv eventuelle klausuler om skadesløsholdelse, opsigelse eller IP i letforståeligt sprog.

Det er skabeloner, du kan justere, ikke rigide regler. Det er vel indlysende, men alligevel.

Sammenligningstabel - AI-promptmuligheder og hvor de skinner 📊

Ja, bordet er lidt ujævnt. Det er virkeligheden også.

Almindelige fejl i AI-prompting og hvordan man retter dem 🧹

1. Vage spørger
   Hvis din prompt lyder som et skuldertræk, vil outputtet også gøre det. Tilføj målgruppe, mål, længde og format.

2. Ingen eksempler.
   Når du ønsker en meget specifik stil, så giv et eksempel. Selv et lille et. [3]

3. Overbelastning af prompten
   Lange prompter uden struktur forvirrer modeller. Brug afsnit og punktopstillinger.

4. Spring evaluering over.
   Tjek altid for faktuelle påstande, bias og udeladelser. Opfordr til citater, når det er relevant. [2]

5. Ignorering af sikkerhed
   Vær forsigtig med instruktioner, der kan tiltrække upålidelig indhold. Prompt-injection og relaterede angreb er reelle risici, når man browser eller henter fra eksterne sider; design forsvar og test dem. [5]

Evaluering af hurtig kvalitet uden gætteri 📏

• Definer succes på forhånd:
  Nøjagtighed, fuldstændighed, tone, formatoverholdelse og tid til brugbart output.

• Brug tjeklister eller rubrikker.
  Bed modellen om selv at score i forhold til kriterierne, før den returnerer den endelige karakter.

• Ablater og sammenlign.
  Skift ét promptelement ad gangen, og mål forskellen.

• Prøv en anden model eller temperatur.
  Nogle gange er den hurtigste sejr at skifte model eller justere parametre. [4]

• Spor fejlmønstre
  Hallucinationer, omfangsforskydning, forkert målgruppe. Skriv modspørgsmål, der eksplicit blokerer disse.

Sikkerhed, etik og gennemsigtighed i AI-prompting 🛡️

Gode ​​forslag omfatter begrænsninger, der reducerer risiko. For følsomme emner, bed om citater til autoritative kilder. For alt, der berører politik eller compliance, kræves det, at modellen enten citerer eller udsætter. Etablerede vejledninger fremmer konsekvent klare, specifikke instruktioner, strukturerede output og iterativ forfining som sikrere standarder. [1]

Når du integrerer browsing eller eksternt indhold, skal du også behandle ukendte websider som upålidelige. Skjult eller fjendtligt indhold kan skubbe modeller i retning af falske udsagn. Byg prompts og tests, der modstår disse tricks, og hold et menneske opdateret for at få svar med høje risici. [5]

Tjekliste til hurtig start af stærk AI-promptering ✅🧠

• Beskriv opgaven i én sætning.

• Tilføj publikum, tone og begrænsninger.

• Medtag 1-3 korte eksempler.

• Angiv outputformatet eller -skemaet.

• Bed om trin først, det endelige svar derefter.

• Kræver en kort selvkritik og rettelser.

• Lad den stille afklarende spørgsmål, hvis det er nødvendigt.

• Gentag baseret på huller, du ser ... gem derefter den vindende prompt.

Hvor man kan lære mere uden at drukne i jargon 🌊

Autoritative leverandørressourcer skærer igennem støjen. OpenAI og Microsoft har praktiske vejledninger til prompting med eksempler og scenarietips. Anthropic forklarer, hvornår prompting er det rigtige håndtag, og hvornår man skal prøve noget andet. Skim disse, når du ønsker en second opinion, der ikke bare er vibrationer. [1][2][3][4]

For længe siden, ikke læst den, og sidste tanker 🧡

AI-promptering er, hvordan du forvandler en smart, men bogstavelig maskine til en hjælpsom samarbejdspartner. Fortæl den opgaven, vis mønsteret, fastlæg formatet, og sæt en kvalitetsstandard. Iterer lidt. Det er det. Resten er øvelse og smag, med et lille strejf af stædighed. Nogle gange vil du overtænke det, nogle gange vil du underspecificere det, og af og til vil du opfinde en mærkelig metafor om bowlingbaner, der næsten virker. Fortsæt. Forskellen mellem gennemsnitlige og fremragende resultater er normalt bare én bedre prompt.

Referencer

1. OpenAI - Vejledning til hurtig udvikling: læs mere

2. OpenAI Hjælpecenter - Bedste praksis for ChatGPT-udvikling: læs mere

3. Microsoft Learn - Prompt engineering-teknikker (Azure OpenAI): læs mere

4. Antropiske dokumenter - Hurtig teknisk oversigt: læs mere

5. OWASP GenAI - LLM01: Hurtig injektion: læs mere

Find den nyeste AI i den officielle AI-assistentbutik

Om os