+1500 tilfredse AI kunder
HverdagsAI – AI kurser og AI services
Vi arbejder kun med AI
Kundeanmeldelser 4,98/5
+1500 tilfredse AI kunder
100% tilfredshedsgaranti
Kundeanmeldelser 4,98/5
Vi arbejder kun med AI
Tilfredshed eller pengene retur
PROMPT ENGINEERING GUIDE 📖
Bliv klogere på hvad for en størrelse prompt engineering er
Hvad er prompting, hvad vil det sige at prompte? Og hvorfor er det vigtigt?
Dette og meget mere har vi samlet i denne guide, hvor vi også giver dig et par konkrete skabeloner og tips, så du kan få mere ud af generativ AI som ChatGPT, Gemini, Copilot eller et helt et helt fjerde.
Efterhånden som der kommer flere og flere generative AI ”systemer” og LLM’er som ChatGPT, Gemini, Copilot mv. Så bliver det at kunne give de instruktionerne på den rigtige måde mere og mere værdifuldt. Vi har bygget guiden op med info vi mener er relevant, så der er lidt teori.
Hvis du kun er intereseret i skabeloner og meget konkrete tips, så tryk på “prompt skabeloner” i indholdsfortegnelse eller scroll en smule ned, så finder du det afsnit.
Når du er færdig med at læse denne guide, så vil du både være klogere på hvad prompt engineering i det hele taget er. Samt hvordan du kan forbedre din prompting.
Hvis du efter at have læst guiden ønsker at dygtiggøre dig yderligere i at prompte, så se nærmere på vores forskellige AI kurser, hvor prompt engineering altid i en eller anden grad er et af emnerne.
God fornøjelse
Indholdsfortegnelse
Er du interesseret i at lære mere om prompting og prompt engineering? Så kunne et AI kursus være noget for dig.
Prompt engineering - Det overordnede overblik
Hvad er prompt engineering?
Lad os starte fra starten. Når du skriver en instruktion eller chatter med eksempelvis ChatGPT, så kaldes det du skriver en prompt. Og man siger at du prompter og ikke at du chatter.
Prompt engineering er altså ”kunsten” at tilpasse og justere sin prompt til, så den giver det bedst mulige svar, på den opgave du vil have løst. Grunden til at det hedder engineering er den metodiske tilgang, der oftest kræves, for at få mest muligt ud af den model, som du arbejder med.
Jo sværere opgave du giver f.eks. ChatGPT, jo mere skal du fokusere på din prompt. For alle kan skrive ”Hvor højt er Rundetårn?” Det kræver ingen øvelse. Men skal du have lavet en forretningsplan, have skrevet en fondsansøgning, så vil det kræve noget arbejde og øvelse, før du får det bedst mulige svar.
Og til jer der læser denne guide fordi, at i benytter ChatGPT eller en anden chatbot. Så benyt for gud skyld blyanten (se billedet) til at rette og justere jeres prompt til. Det vil oftest være den rette vej at gå isteden for at chatte videre, for på den måde at tune sig ind. Så for prins knud 😊 Ret hellere den originale prompt til, når i har fået et svar en fortsæt med at justere svaret til som en dialog.
Betydningen af prompt engineering i AI og maskinlæring
Selvom jeg til dagligt lever af at rådgive og hjælpe danske virksomheder og ansatte med AI, så vil jeg sige at du i dag langt nemmere kan få et okay svar, når du skriver til midjourney, copilot eller hvillken model du nu benytter. For 18 måneder siden fik du langt flere dårligere svar, hvis du ikke var skarp på din prompt. I dag er modellerne blevet langt skarpere, og de er selvfølgelig interesseret i, at du får det bedst mulige output.
Der er dog et stort MEN. For helt bevidst skrev jeg ”et okay svar” før for efterhånden som du får bedre svar, så er det også nemmere at lade sig forblænde af de svar man får. For de lyder oftest godt, let læselige, overbevisende og flot sat op.
Men hvis du havde det perfekte svar ved siden af, så vil du normalt ikke være helt så tilfreds. For det er STADIG sådan, at den eneste måde du kan kontrollere og sikre, at du får det bedt mulige svar, er ved at prompte bedst muligt,
Ekspertise i prompt design er derfor afgørende, da dårligt formulerede prompts kan resultere i inkonsistent eller direkte forkert output. Samtidig muliggør stærke prompt engineering-færdigheder hurtig tilpasning af AI-modeller til nye opgaver.
Hvorfor er en god prompt vigtig?
Hvor god du er til at ”kommunikere” med modellen (eller hvor godt du prompter). Er afgørende for, at du udnytter hele modellens kapacitet. Og i nogle tilfælde får decidererede dårlige eller forkerte svar. Så hvis du har en Lamborghini vil det være ærgeligt at du altid kun kan bakke og ikke køre fremad 😊
Derfor er færdigheder i prompt engineering vigtigt for alle der arbejder praktisk med at udvikle eller anvende AI-løsninger. Og efterhånden som de fleste danske medarbejdere i en eller anden grad har af gang til en chatbot, så kræver det, at man bruger tid på, at sætte sig ind i emnet.
I nogle tilfælde vil du få et fornuftig svar ved at skrive ”tilfældigt”. men mange af vores kursister bliver temmelig overraskede over stor forskel der er på de svar du før, når du går mere struktureret til værks, i stedet for bare at skrive lidt tilfældigt.
Grundlæggende elementer når du prompter
Hvordan er en prompt typisk opbygget?
En prompt består typisk af:
- En præcis formulering af opgaven: F.eks. “Oversæt følgende sætning til tysk” eller “Opdigt en kort historie om en astronaut”
- Relevant baggrundsinfo og kontekst som modellen kan trække på. F.eks genre, stil, detaljer om karakterer.
- Eventuelle begrænsninger eller betingelser: F.eks længde, sprogbrug, etisk indhold mv.
- Output: I hvilket format? Og hvordan vil du gerne have svaret leveret?
Efterhånden som man har arbejdet med sine prompt, får man en bedre og bedre forståelse for, hvilken betydning det har, når man skruer på de forskellige knapper.
Typer af prompts og deres anvendelser
Der findes mange forskellige tilgange til at prompte, og de har alle styrker og ulemper. Nedenfor kan du se nogle af dem, du oftest vil støde på.
- Zero-shot: Få direkte svar uden at give et eneste eksempel først. (Heraf Zero)
- Few-shot: Vi giver eksempler og ”træner” den dermed til at forstå hvad vi vil. Eksempelvis eksempler på struktur for hvordan vi gerne vil have mødereferater sat op.
- Chain-of-thought: I stedet for at få svar direkte, så laver den ”mellemregninger”, hvilket typisk hæver kvaliteten.
- Role-based: At vi giver modellen en kasket på. Du er en af landets førende eksperter i forretningsudvikling og effektivisering.
Du behøver ikke at lære disse udenad, hvis du bruger ChatGPT i moderat grad. Men hvis du skal automatisere eller sætte AI agenter op, så er det afgørende at have en forståelse, både ift. at få gode svar men også at du ikke bruger flere tokens end nødvendig (de byggesten ChatGPT mv. bygger på, jo flere tokens des højere pris – på dansk svarer 100 ord ca. til 130 tokens).
Prompt skabeloner
Generelt om skabeloner
Jeg vil altid anbefale, at du arbejder ud fra en skabelon. Her tænker jeg ikke slavisk, at du skal sidde med en pdf eller en hjemmeside åben, når du prompter. Men at du skal vænne dig til at bruge 1-2 skabeloner fast. For når du har den nogenlunde samme struktur hver gang, så bliver det langt nemmere for dig at justere din prompt til, fordi du får en fornemmelse af hvad du skal ændre.
Derudover vil jeg sige, at der findes mange skabeloner. Jeg har prøvet mange forskellige skabeloner, og jeg vil sige, at kommunikationen og hvor god du er til at rette til stadig er det vigtigste. Men som sagt giver det mening med en struktur og du får et par af dem jeg bruger nedenfor. Jeg er dog langt mindre religiøs end mange andre jeg snakker med, der kun holder sig til en bestemt. Og da jeg har snakket med mange, som jeg betragter som gode til at prompte, men som alle benytter forskellige afarter af skabeloner, så er jeg ganske tryk.
RGC-skabelon (Role-Goal-Context)
Dette er nok den mest benyttede prompt skabelon, og findes under forskellige navne, men formålet og strukturen er den samme. Det handler om at give en solid struktur, der kan bruges til enhver form for input og ønsket output. Formålet er at etablere en standardiseret form, som optimerer ordlyden til ChatGPT eller lignednde og dermed forbedrer ydeevnen på tværs af mange forskellige inputs.
- Rolle – Hvilken rolle modellen skal spille (Du er ekspert i markedsføring).
- Ønsket Resultat – Hvad vil du have af svar/ output (Lav 10 tweets med call to action om min nye bog).
- Formål – Hvorfor laver vi outputtet? (Formålet er at øge salget op til udgivelsen).
- Kontekst – Hvem, hvad, hvor, hvorfor? (Tweetsene er til læsere af fantasy-bøger. Min bog handler om ZYX og bliver lanceret…).
- Begrænsninger – Limitationer og retningslinjer (De skal være under 280 tegn).
CO-STAR
Meget lig RGC fungerer den til mange typer formål. Om du benytter RGC eller CO-STAR er en smagssag, jeg benytter begge. Det vigtigste er dog at få skabt en struktur, som du kan huske.
- Kontekst (Context) – Baggrundsinformation om opgaven (Eksempel: Jeg ønsker at annoncere mit firma’s nye produkt, Beta, en ultra-hurtig hårtørrer.)
- Mål (Objective) – Hvad er opgaven? (Eksempel: Opret et Facebook-opslag der opfordrer til køb.)
- Stil (Style) – Ønsket skrivestil (Eksempel: Skrivestilen af succesfulde virksomheder, som Dyson.)
- Tone (Tone) – Ønsket tone i svaret (Eksempel: Overtalende)
- Publikum (Audience) – Hvem er målgruppen? (Eksempel: Tilpasses den ældre generation på Facebook.)
- Svar (Response) – Hvordan skal svaret præsenteres? (Eksempel: Facebook-opslag, kort og indflydelsesrigt.)
Struktur i dine prompts
Alle de forskellige modeller er trænet på milliarder af sider fra internettet, derfor har de også en fantastisk forståelse af struktur. Herunder markdown, html mv.
Det betyder også, at vi i vores prompts kan benytte disse tegn og opsætninger, for det første for at gøre vores prompts bedre, så ”maskinen” bedre forstår hvad vi vil. For det andet gøre det mere overskueligt for os selv, så vi ikke glemmer noget, og nemmere kan rette til.
Det kunne eksempelvis være **Fed skrift** så hvis noget er vigtigt, kan vi altså sætte to stjerner på hver side af den sætning eller ord vi vil fremhæve. Eller benytte det som overskrifter ala
**Opgave**
**Kontekts**
**Regler**
**Output**
Hvor vi så kan tilføje linjer inden for de enkelte områder. En sådan struktur benytter jeg ofte, hvis det er en større opgave eller en opgavetype jeg ved, at jeg skal udføre mange gange. Derudover kan også nævnes #Overskrift1 ##Overskrift2 ##Overskrift3 mv.
Ligesom at man kan ¤¤¤Benytte tre tegn, der ikke normalt står ved siden af hinanden for at tydeliggøre, at dette er noget man har sat ind. Eksempelvis noget tekst der skal bruges til baggrundsviden, men som ikke er en del af prompten¤¤¤
Andre teknikker i prompt engineering
Hvordan optimerer du dine prompts?
Det vigtigste at huske på når vi snakker prompt engineering er, at det kræver at man tester og tilpasser på baggrund af de svar man får. Inden for ”branchen” kalder man det at iterere eller iteration. For selv et ord kan gøre en forskel, et eksempel jeg altid har med når jeg underviser er forskellen af ”på” og ”ovenpå”. Hvis jeg beder om et billede af to mænd, der arbejder ”på” et tag, så står de og laver noget der ligner et tag på jorden, når jeg skriver ”ovenpå”, er de oppe på selve taget og bygge.
Nogle af de teknikker du kan teste selv er:
- A/B testing af prompts
- Justering af længde, detaljeringsgrad og sprogbrug
- Tilføjelse af relevante modifikatorer, betingelser og constraints
Oftest er det vigtigste ikke at kunne skrive en god prompt. Det handler mere om hvor god du er til at få justeret prompten til, på baggrund af de svar du får.
Fejlret og juster din prompt til
Som jeg nævnte før, så handler det om at kunne justere til. Her er nogle af de ting du kan kigge efter:
- Er der ting du mangler svar på? Tilføj de spørgsmål
- Noget der er uklart eller misforstås – Tilføj kontekst og detaljer
- Dårlig formulering, længde – skriv hvad du ønsker
- Hvis du er langt fra et godt svar – at starte forfra vil oftest være mest effektivt
Når du laver disse små tilpasninger, får du pludselig et svar der ikke bare lyder godt på overfladen, men som faktisk kan bruges.
Prompt engineering i praksis
Hvor har prompting en betydning?
Egentlig i alle brancher. Men nedenstående kan måske inspirere/ gøre dig lidt klogere.
- Marketing: om det er billeder eller tekster, så kræver det de rette prompts (prompter), hvis det ikke skal føles generisk
- Folk der arbejder på kontor: Om det er mødereferater på baggrund af transkribtioner eller emails, så kan alle kontoranssatte have glæde af de rette prompts.
- Sundhedsvæsenet: Konkrete prompts der sammenfatter patientjournaler og foreslår behandlingsmuligheder
- Undervisning – de rette prompts skaber personligttilpasset og målrettede øvelser for eleverne.
Udfordringer og faldgruber når du prompter
Ligesom der er ”fejl” og udfodringer i de forskellige AI modeller, så kan der også være udfordringer i den måde, som vi prompter.
- Biased eller diskriminerende sprogbrug i dine prompts påvirker modellens svar.
- Skubber du den for meget i en retning, kan den hallucinere (opdigte svar der ikke er korrekte).
- Du putter presser dine holdninger ned over modellen. Og da de fleste modeller er pleasere vil du sjældent få modstand.
“At deltage på et AI kursus vil oftest være den mest effektive vej til, at komme ordentligt igang med at prompte”
Etiske overvejelser og begrænsninger
Bias og ansvarlig AI design
Alle AI-systemer vil reflektere visse bias fra de data som de er trænet på. Disse kan du enten forstærke eller minimere alt efter hvor god du er til at prompte.
En af de ting, der oftest går galt, når man tager maskinen ud af ligningen (for modellerne har bestemt deres egne udfordringer ift. bias), det er at vi får vores egen bias forstærket af modellerne. Derfor skal vi være ekstremt forsigtige med, hvordan vi skriver.
For gør vi det rigtigt kan vi minimere bias, gør vi det ikke optimalt kan de bias, der utvivlsomt er i alle modeller blive forstærket.
Love og reguleringer
Selvom de fleste modeller har sat guardrails på deres modeller (forsøger at begrænse dem i, at komme med farlige, uetiske eller lignende svar). Så er der altså ikke frit slag, bare fordi tingene foregår online.
Der er f.eks. forskellige love for ophavsret i de enkelte lande. De er f.eks. noget mere large ift. dette i USA end i Danmark. Så for ikke at komme i problemer, når du benytter teknologien, så tjek op på loven. Dette er mindre vigtigt, hvis du ”kun” benytter ChatGPT, men hvis i har planer om større udrulninger i firmaet så få læst op især EU’s AI ACT vil der kun komme større fokus på de næste år.
Fremtidsudsigterne for prompt engineering
Nye tendenser
Der er ikke nogle tydelige tendenser som vi ser det. Det vigtigste er stadig at kunne kommunikere klart og tydeligt. På den måde er det ikke så anderledes end når man skriver til en person, der skal udføre en opgave.
Hvis du ikke er tydelig i din kommunikation til ham/hende, så vil opgaven blive udført på en anden måde end den du havde tænkt dig. Det er præcis det samme når vi snakker prompts til ai-modeller.
En tendens der måske alligevel er relevant at nævne, er de nye reasoning modeller, f.eks. o-modellerne fra OpenAI. Der er forskellige holdninger til, om man skal justere sine prompt til på en anden måde. Personligt har jeg dog ikke oplevet bedre resultater ved at lade den ”antage” og tænke sig frem til flere ting selv. Snarere det modsatte. Men det kan være det ændrer sig.
Langsigtede forudsigelser for området
De modeller vi ser ind i nogle år ude i fremtiden, vil sandsynligvis kræve færre instrukser. Den del vi dog ikke kommer uden om, er kontekst. Som jeg altid slår et slag for. Medmindre man har fået trænet sin egen model, eller giver modellen adgang til specfik data om en selv eller virksomheden, så bliver det en gang generisk ævl, der oftest kommer ud. Og så er vi tilbage til det med et ”okay” svar i stedet for et fantastisk svar.
Der nye modeller bliver dog bedre og bedre til at spørge ind til input fra brugerne, så dette undgås. Men personligt vil jeg ikke ligge min skæbne i maskines hænder i stedet for at styre det selv.
Prompt skabeloner
Generelt om skabeloner
Jeg vil altid anbefale, at du arbejder ud fra en skabelon. Her tænker jeg ikke slavisk, at du skal sidde med en pdf eller en hjemmeside åben, når du prompter. Men at du skal vænne dig til at bruge 1-2 skabeloner fast. For når du har den nogenlunde samme struktur hver gang, så bliver det langt nemmere for dig at justere din prompt til, fordi du får en fornemmelse af hvad du skal ændre.
Derudover vil jeg sige, at der findes mange skabeloner. Jeg har prøvet mange forskellige skabeloner, og jeg vil sige, at kommunikationen og hvor god du er til at rette til stadig er det vigtigste. Men som sagt giver det mening med en struktur og du får et par af dem jeg bruger nedenfor. Jeg er dog langt mindre religiøs end mange andre jeg snakker med, der kun holder sig til en bestemt. Og da jeg har snakket med mange, som jeg betragter som gode til at prompte, men som alle benytter forskellige afarter af skabeloner, så er jeg ganske tryk.
Langsigtede forudsigelser for området
De modeller vi ser ind i nogle år ude i fremtiden, vil sandsynligvis kræve færre instrukser. Den del vi dog ikke kommer uden om, er kontekst. Som jeg altid slår et slag for. Medmindre man har fået trænet sin egen model, eller giver modellen adgang til specfik data om en selv eller virksomheden, så bliver det en gang generisk ævl, der oftest kommer ud. Og så er vi tilbage til det med et ”okay” svar i stedet for et fantastisk svar.
Der nye modeller bliver dog bedre og bedre til at spørge ind til input fra brugerne, så dette undgås. Men personligt vil jeg ikke ligge min skæbne i maskines hænder i stedet for at styre det selv.
De afsluttende bemærkninger
De vigtigste proimpter
Prompt engineering handler om god og tydelig kommunikation. Og om at kunne justere til på de svar du får.
Det vil sige at du i nogle tilfælde skal tilføje kontekst, tydelig gøre hvad du mener mv. (oftest denne vej), men i nogle enkelte tilfælde skal du måske fjerne et par linker fra din prompt, så den ikke bliver ”låst”
Denne del er vigtigere end hvordan du sætter din prompt op (det kan gøre det nemmere at gøre). Men det er kommunikation der er alt afgørende, mange af de bedste prompt engineers er ikke teknikkere. Eksempelvis er Amanda Askell, der skriver Claudes system prompt uddannet i filosofi, hvor det at kunne argumentere og være tydelig i sin kommunikation på skrift er ekstremt vigtigt.
FAQS
Ofte stillede spørgsmål om prompt engineering
Start med at få grundlæggende teoretisk forståelse (typer af prompts, opbygning etc.) men gå så hurtigt videre til praktiske øvelser.
Den mest effektive måde er at tage et AI kursus, der har fokus på prompt engineering. Alle vores kurser har altid en eller anden grad af prompt engineering med inde over.
Der findes efterhånden mange online ressourcer med prompt eksempler indenfor diverse domæner. Min erfaring er dog, at det er vigtigere at får styr på grundprincipperne og så selv øve og teste.
Vores AI kurser er også en mulighed, her har vi et stort modul dedikeret til praktisk prompt design. Her lærer du systematisk at opbygge effektive prompts trin-for-trin, med masser af konkrete eksempler. Du får også adgang til vores omfattende promptguide.
Det at være god til at prompte kræver at man er lidt “specielt” sammensat, eller at man ihvertfald kan kombinere ting, der normalt ikke spiller sammen. Det handler nemlig om at være klar og tydelig i sin kommunikation, at du er struktureret og har en stærk logisksans ligesom du skal være kreativ og kunne tænke ud af boksen.
Det afhænger meget af dine eksisterende tekniske færdigheder og hvor meget du prioriterer det.
Men med de rigtige læringsressourcer og fokuseret træning, kan man opnå et rigtig fornuftigt niveau på 2-3 måneder. Men at gå til at være top 1% kræver som de fleste andre dicipliner øvelse og talent.