Hvordan samhandle med AI ved hjelp av prompt engineering-teknikker fra Anthropic

Lær kunsten å skrive presise kommandoer for kunstig intelligens med effektiv prompt engineering. Oppdag teknikker som optimaliserer samhandling og maksimerer AI-ens potensiale.

Den nye grensen for moderne teknologi er å skrive kommandoer for å veilede kunstig intelligens i å utføre visse oppgaver. Å skrive instruksjoner til en samtalebasert kunstig intelligens er som å dirigere et kreativt, men distrahert geni, som uten presise instruksjoner og riktig opplæring, oppfører seg som den mest uvillige av ansatte. Hvor mange ganger har vi prøvd å be ChatGPT om å skrive en artikkel og fått generiske skravlerier, emner som ikke henger sammen og setninger ingen ville sagt?

Prompt engineering er komplisert; det er kunsten å bygge klare kommandoer for å maksimere bruken av språkmodeller som ChatGPT, men det krever et visst studium hvis man ønsker å gå utover små oppsummeringer eller kjappe svar.

Av den grunn kan ikke nybegynnere, og heller ikke de som føler seg eksperter, virkelig overse den generelle guiden til prompt engineering utgitt av Anthropic for IA Claude. Dette er faktisk verdifullt, omfattende og oppdatert materiale, med eksempler, avanserte teknikker og alle triksene for å bruke IA på en effektiv og korrekt måte. Med de riktige teknikkene kan man gjøre en IA til en alliert for å skrive tekster, løse problemer eller automatisere forretningsoppgaver.

Nedenfor har jeg laget en innledende oppsummering av guiden til prompt av Anthropic som kan lagres og studeres i ro og fred, utgangspunkt fra denne siden https://docs.anthropic.com/en/docs/overview. Den er gratis. Den er utrolig godt skrevet. Og den dekker virkelige bruksområder for Claude som også kan være relevante for ChatGPT og andre AI.

Klarhet Som Utgangspunkt

En prompt må være klar. IA fanger ikke opp implisitte nyanser: en generell kommando som “Snakk om business” gir vage svar, nyttige som en encyklopedi uten stikkord. Å spesifisere emne, lengde, tone og publikum er essensielt.

For eksempel:

• Svak prompt: “Skriv om markedsføring.”
• Sterk prompt: “Skriv en artikkel på 600 ord om strategier for digital markedsføring for oppstartsselskaper, med en klar tone og tre praktiske eksempler.”

Å definere format (artikkel, e-post, liste) og tone (profesjonell, ironisk) unngår avsporinger. Direkte setninger som “Forklar hvert steg i detalj” fungerer bedre enn “Ikke vær vag.”

Tildele en Rolle til IA

Å gi en rolle til IA veileder atferden dens. Det er som å tildele en rolle til en erfaren skuespiller. For eksempel:

• “Du er en finansanalytiker: lag en rapport på 400 ord om virkningen av kryptovaluta.”
• “Du er en UX-designer: design et grensesnitt for en treningsapp.”

Denne tilnærmingen, kalt role prompting, gir sammenhengende svar. Den er ideell for komplekse oppgaver, som å utarbeide tekniske dokumenter eller utvikle kode, hvor Claude utmerker seg takket være sine rasjoneringsevner og programmeringsferdigheter.

Veilede med Konkrete Eksempler

Å gi eksempler er som å vise en prototype. Teknikken few-shot learning hjelper IA med å gjenskape stil og format. For eksempel, for en liste med tips:

• Prompt: “Skriv fem tips for å spare penger på ferie. Bruk formatet: ‘Tip: Beskrivelse (maks 50 ord).’ Eksempel: Bestill på forhånd: Å kjøpe flybilletter og overnatting flere måneder i forveien kan redusere kostnadene med opptil 30%.”

Eksempler er nyttige for artikler, sosiale medier eller strukturerte svar, og sikrer presisjon i hvilken som helst IA-modell. (https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/claude-4-best-practices)

Rasjonering Steg for Steg

For komplekse problemer forbedrer det resultatene å be IA om å rasjonere steg for steg. Metoden chain of thought presser på for å forklare hvert steg. For eksempel:

• Prompt: “Planlegg et budsjett for en bedriftsarrangement med 100 deltakere. Rasjonér steg for steg, med hensyn til catering, lokasjon og transport.”

Dette.

Tilnærmingen som Claude 4 støtter med sitt “utvidede tenkning”, reduserer feil og gjør svarene transparente, perfekt for analyser eller koding.

Strukturere Prompt Komplekse

En strukturert prompt er som et klart kart. Å dele instruksjonene inn i seksjoner hjelper AI med å ikke miste fokus:

• Mål: Hva skal AI gjøre (f.eks. “Skriv en rapport”).
• Kontekst: Grunnleggende informasjon (f.eks. “For en kunde i tech-bransjen”).
• Format og tone: Stil spesifikasjoner (f.eks. “Formell, maks 300 ord”).
• Eksempler: Maler å følge (valgfritt).

For eksempel: “Du er en prosjektleder. Skriv en e-post for å oppdatere en kunde om statusen til et prosjekt. Kontekst: kunden er Luca Bianchi, prosjektet er forsinket med en uke.” Denne strukturen er effektiv for komplekse oppgaver, som de forretningsrelaterte som støttes av Claude eller ChatGPT.

Håndtere Omfattende Kontekster

Modeller som ChatGPT kan bearbeide lange tekster, opptil tusenvis av ord, nyttige for å analysere forretningsdokumenter eller kode. For å håndtere omfattende kontekster:

• Oppsummer hovedinformasjonen i begynnelsen.
• Spesifiser hvilke seksjoner som skal analyseres.
• Be om konsise svar.

For eksempel: “Analyser en rapport på 10.000 ord. Oppsummer i 200 ord salgsstrategiene, og ignorer tekniske data.” Dette er nyttig for bloggere, analytikere eller utviklere som bruker Claude til oppgaver som datainnhenting eller dokumentoppsummering.

(https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/files)

Unngå Langvarige Svar

AI-er kan noen ganger gå seg vill i unødvendige forord, som om de skriver en tale for en prisutdeling. For direkte svar kan man forhåndsutfylle starten. For eksempel:

• Prompt: “Skriv et avsnitt om AI i medisin. Begynn med: ‘AI forandrer helsetjenesten.’ Bruk en populærvitenskapelig tone, maks 100 ord.”

Dette trikset, kompatibelt med Claude, ChatGPT og andre modeller, er ideelt for korte tekster eller sosiale innlegg.

Knytte Prompt for Komplekse Oppgaver

For komplekse prosjekter, kan det å dele arbeidet inn i faser, eller prompt chaining, forbedre resultatene. For eksempel:

1. “Analyser en rapport på 5.000 ord og identifiser hovedtemaene.”
2. “Oppsummer temaene i 150 ord.”
3. “Lag et LinkedIn-innlegg basert på sammendraget, maks 280 tegn.”

Denne metoden er perfekt for arbeidsflyter som innholdsproduksjon eller datanalyse, hvor Claude utmerker seg med sin forretningsskalerbarhet.

[](https://docs.anthropic.com/en/docs/overview)

Iterere for Å Forbedre

Å skrive den perfekte prompten på første forsøk er som å treffe en værmelding en måned ut i fremtiden: usannsynlig. Prompt engineering krever eksperimentering. Etter et svar:

• Klare opp tvetydige detaljer.
• Justere tone eller format.
• Forenkle instruksjonene.

For eksempel, hvis AI er for teknisk, kan man omformulere: “Forklar det som om for en nybegynner.” Iterering er essensielt for å optimalisere resultatene, spesielt med Claude, som tilbyr verktøy som Workbench for å teste promptene.

Etikk og Ansvar

AI-er er ikke feilfrie. De kan gjenspeile fordommer eller generere upassende innhold hvis promptene er dårlig formulert. For en ansvarlig bruk:

• Unngå forespørsel som fremmer stereotyper eller feilinformasjon.
• Ikke del sensitive data, selv om AI ikke lagrer dem.
• Verifisere svar på sensitive temaer, som helse eller rett.

De store tech-selskapenes løfter om “etisk” AI skjuler ofte begrensninger: litt skepsis er nyttig. Claude er designet for å være sikker og pålitelig, men menneskelig kontroll forblir avgjørende, spesielt for forretningsapplikasjoner.

Å lage effektive prompter er som å bygge en bro mellom menneskelig tanke og kunstig intelligens. Det er ikke bare teknikk, men en blanding av logikk og kreativitet. Med godt strukturerte kommandoer blir modeller som Claude, Grok eller ChatGPT allsidige verktøy for å skrive, analysere eller innovere. I kontrast, hvis man ikke gjør en perfekt jobb med promptene, vil disse AI-ene bare føre til bortkastet tid, uansett hvor motvillige de kan virke.

Hvis du vil lese flere artikler som Hvordan samhandle med AI ved hjelp av prompt engineering-teknikker fra Anthropic, kan du besøke kategorien Opplæringen.