7 avanserte teknikker i prompt engineering du bør mestre i 2025

I en tid hvor AI er i ferd med å bli en integrert del av både arbeidsliv og beslutningsprosesser, er det én ferdighet som stadig blir mer etterspurt: prompt engineering. Å formulere gode, presise og hensiktsmessige instruksjoner til store språkmodeller er ikke lenger forbeholdt forskere og utviklere. Det er en strategisk ferdighet som nå omfavnes av ledere, kommunikatører, konsulenter og kreative fagpersoner.

I denne artikkelen får du en SEO-vennlig oversikt over de syv mest effektive og brukte teknikkene innen AI prompt engineering i 2025. Hver metode forklares med praktiske eksempler, fordeler og ulemper, samt hvilke AI-modeller som fungerer best med hver teknikk.

Hva er prompt engineering?

Prompt engineering er prosessen med å designe og optimalisere instruksjoner (prompter) som brukes til å styre responsene fra store språkmodeller (LLMs), som GPT-4o, Claude 3 og Gemini 1.5. Riktig teknikk kan forbedre både relevans, presisjon og nytteverdien i svarene modellen gir.

De 7 beste teknikkene i prompt engineering

1. Zero-shot prompting

Kort fortalt: Dette er den enkleste formen for prompt: du gir modellen én oppgave – rett på sak, uten eksempler.

Eksempel:

Fordeler:

• Rask og effektiv

• Krever ingen kontekstkonstruksjon

• Passer godt for generelle eller veldefinerte spørsmål

Ulemper:

• Kan gi overfladiske eller lite nyanserte svar

• Egner seg dårlig for komplekse eller flertydige oppgaver

Når det fungerer best:

• Ved hurtig testing av idéer

• Når du trenger raske, enkle svar

Støttede modeller: GPT-4o, Claude 3, Gemini 1.5

2. Few-shot prompting

Kort fortalt: Her gir du modellen noen få eksempler på hva du ønsker, før du ber den løse en ny oppgave.

Eksempel:

Fordeler:

• Forbedrer modellens treffsikkerhet i kontekstspesifikke oppgaver

• Hjelper modellen med å forstå mønstre og formatering

Ulemper:

• Krever mer plass og kan nærme seg modellens token-grense

• Eksemplene må være nøye utvalgt for å unngå misforståelser

Når det fungerer best:

• Ved språkoppgaver, klassifisering og strukturert tekst

Støttede modeller: GPT-4o, Claude 3, Gemini 1.5 Pro

3. Chain-of-thought prompting

Kort fortalt: Du instruerer modellen til å tenke stegvis og vise hvordan den kommer frem til svaret.

Eksempel:

Fordeler:

• Øker nøyaktigheten i logiske og matematiske oppgaver

• Gir innsikt i modellens resonnement

Ulemper:

• Lengre responser

• Enkelte modeller simulerer resonnementet uten faktisk forståelse

Når det fungerer best:

• Ved oppgaver som krever logikk, programmering eller problemløsning

Støttede modeller: GPT-4o, Claude 3 Opus, Gemini 1.5 Pro

4. Self-consistency prompting

Kort fortalt: Modellen genererer flere steg-for-steg-løsninger, og du velger det svaret som går mest igjen.

Eksempel:

Fordeler:

• Øker påliteligheten i resonnementstunge oppgaver

• Reduserer effekten av tilfeldige feil

Ulemper:

• Krever API eller scripting for effektiv bruk

• Økt tidsbruk og ressursforbruk

Når det fungerer best:

• Ved komplekse analyser og beslutningsstøtte

Støttede modeller: GPT-4o, Claude 3 Opus, Gemini 1.5 Pro

5. ReAct prompting (Reasoning + Acting)

Kort fortalt: Modellen får både tenke og handle – typisk brukt i agentsystemer eller oppgaver som krever handling i flere steg.

Eksempel:

Fordeler:

• Lar modellen bruke eksterne verktøy og oppdatere kunnskap

• Strukturert og transparent beslutningsprosess

Ulemper:

• Krever avansert oppsett med integrerte verktøy

• Mer komplekst å utvikle og vedlikeholde

Når det fungerer best:

• I AI-agenter og automatiserte søkebaserte løsninger

Støttede modeller: GPT-4o (med verktøy), Claude 3 Opus (via API), LangChain-integrasjoner

6. Instruction-tuned prompting

Kort fortalt: Du bruker tydelige, direkte instruksjoner som modellen er trent til å følge.

Eksempel:

Fordeler:

• Svært effektivt på nyere modeller

• Konsistent og reproduserbar oppførsel

Ulemper:

• Mindre effektivt på eldre, ikke-instruksjonstrente modeller

Når det fungerer best:

• I automatisering av tekstoppgaver og profesjonell kommunikasjon

Støttede modeller: GPT-4o, Claude 3, Gemini Pro

7. Role prompting (persona prompting)

Kort fortalt: Du ber modellen om å opptre i en bestemt rolle eller identitet for å tilpasse stil og innhold.

Eksempel:

Fordeler:

• Mer menneskelig og kontekstsensitiv respons

• Nyttig for simuleringer og opplæring

Ulemper:

• Kan føre til bias hvis rollen er dårlig definert

Når det fungerer best:

• Ved rådgivning, opplæring og simulering av samtaler

Støttede modeller: GPT-4o, Claude 3, Mistral (finjustert)

Sammenligningstabell: Oversikt over teknikkene

Konklusjon: Velg riktig teknikk – og få mer ut av AI

Ved å mestre flere av disse teknikkene – og vite når du skal bruke hvilken – kan du øke både nøyaktighet, relevans og verdi i dine AI-baserte arbeidsprosesser. Husk at kombinasjoner av teknikker ofte gir de beste resultatene.

Vil du implementere prompt engineering i din virksomhet? Ta kontakt for en veiledning tilpasset din bransje og dine behov – eller test ut en av teknikkene allerede i dag!