5 effektiva tekniker för AI-promptning

5 effektiva tekniker för AI-promptning

Använder du AI-chattbotar men blir ofta besviken på de svar du får? Sättet du formulerar dina frågor på kan ha en stor inverkan på resultatet. Här är fem effektiva tekniker för AI-promptning som kan hjälpa dig att få betydligt bättre svar från AI-modeller som ChatGPT, Claude, eller Gemini.

Rollpromptning och personapromptning

Rollpromptning innebär att du ger AI´t specifik roll att anta, istället för att bara ställa en fråga. Till exempel, istället för att fråga ”Hur fungerar den mänskliga hjärnan?”, kan du formulera frågan så här:

Du är en professor i datavetenskap. Förklara för mig hur den mänskliga hjärnan fungerar.

Genom att ge AI´t specifik roll styr du hur svaret formuleras. Denna metod gör det möjligt att anpassa svaret efter den kunskapsnivå du känner dig mest bekväm med.

En variant av detta är personapromptning, där du tilldelar AI´t specifik persona, exempelvis:

Du är Albert Einstein. Förklara för mig Newtons gravitationsteori.

Zero-shot, one-shot och multi-shot promptning

Dessa tekniker innebär att du ger AI´t ett varierande antal exempel innan du ber den utföra en uppgift. Som namnen antyder:

Zero-shot promptning innebär att inga exempel ges.

Exempel på en zero-shot prompt kan vara:

Generera 10 idéer för sci-fi-böcker tillsammans med en kort översikt över handlingen.

Om du inte är nöjd med svaret kan du lägga till exempel i prompten för att specificera vad du vill ha, vilket leder till mer precisa och skräddarsydda svar.

One-shot promptning innebär att du ger ett exempel.

Exempel: ”Skapa en ämnesrad för ett nyhetsbrev för en matblogg. Exempel som fungerat bra är ”De 5 bästa kräftorna till kräftskivan.”

Multi-shot promptning innebär att flera exempel ges.

Exempel: ”Räkna ut den sista i den mattematiska serien när 4 + 3 = {sju}, 2 + 6 = {åtta}, 7 + 5 = {tolv}, 4 + 9 =”
Du ger här flera exempel på hur logiken fungerar till AI´t och det blir lätt för den att slutföra den sista som inte har ett färdigt svar

Tankekedja-promptning

Tankekedja-promptning (Chain of Thought eller CoT) handlar om att be AI´t visa sitt resonemang steg för steg, istället för att bara ge ett direkt svar. Detta är särskilt användbart för komplexa problem där du vill förstå AI´t beslutsprocess.

Exempel: Lös detta problem och förklara ditt resonemang steg för steg:

Genom att be om en stegvis förklaring får du ofta ett mer detaljerat och logiskt svar, vilket kan vara avgörande vid hantering av komplexa frågor.

Negativ promptning

Negativ promptning går ut på att specificera vad du inte vill att AI´t ska göra. Detta är ett effektivt sätt att styra bort från vanliga misstag eller oönskat innehåll.

Om du till exempel ber AI´t om en lista med marknadsföringsbegrepp, men vill undvika att få för många överväldigande förslag, kan du använda negativ promptning:

Skapa en lista på vanliga marknadsföringsbegrepp med en förklaring för varje ord, men ta inte med orden ROAS, ROI, CTR

På det här sättet begränsar du AI´t vad den får och inte får göra

Självkritisk promptning

Självkritisk promptning innebär att du ber AI´t att utvärdera och förbättra sitt eget svar. Denna teknik leder ofta till mer förfinade och högkvalitativa resultat.

Du kan exempelvis be AI´t att:

Skriv ett kort stycke om fördelarna med meditation. Granska sedan din egen text och ge en förbättrad version baserad på kritiken.

Denna metod uppmuntrar AI´t att iterera över sitt arbete och identifiera brister för att slutligen generera mer genomtänkta och polerade svar.

Sammanfattning

Genom att experimentera med dessa fem tekniker för AI-promptning kan du maximera potentialen hos AI-språkmodeller. Testa olika tillvägagångssätt, kombinera tekniker och se vad som fungerar bäst för dina specifika behov. Med övning kommer du att bemästra konsten att skapa effektiva prompts och få ut det mesta av AI-teknologin.