#066 - Från chatt till exekvering - Att prompta med kontext

Får du svar från din AI som känns lite väl generella eller rentav lite för "pratiga"? I det här avsnittet utforskar vi hur du tar större kontroll över AI-chattarna. Vi dyker ner i mekaniken bakom bra instruktioner och förklarar varför du också bör sluta vara artig mot din AI-modell.

Vi pratar inte bara om vad du ska skriva, utan varför det fungerar rent tekniskt genom att styra modellens attention och använda instruktioner som en filterfunktion i dess latenta space.

Vi går igenom:

• CO-STAR-metoden och hur du bygger prompter som maximerar signalen och minskar bruset.
• Informationstäta sammanfattningar med hjälp av Chain-of-Density.
• Självutvärdering och hur du får AI:n att erkänna när den faktiskt gissar.
• Varför du bör använda Prompt Chaining och Context Compression för att hålla dina arbetsflöden skarpa.
• Power User-verktygslådan: Vi går igenom NotebookLM (din egen no-code RAG), Claude Artifacts och hur du bygger dina egna digitala assistenter med Gems och Custom Instructions.

Oavsett om du vill vässa dina dagliga sökningar eller förbereda dig för att bygga AI-agenter , så ger det här avsnittet dig de verktyg du behöver för att gå från en passiv användare till något som kan liknas vid en "Prompt Architect".

Källor:

• How I Won Singapore's GPT-4 Prompt Engineering Competition | Towards Data Science
• Chain of Density (CoD)
• Dynamic Meta-Prompting

00:00:00 Uppsnack

00:16:34 Intro

00:18:46 Ramverk för bra instruktioner

00:29:33 Avgränsningar

00:32:57 Klockrena sammanfattningar

00:37:02 Few-shot i praktiken

00:41:16 Meta-promptning

00:47:54 Att låta AI:n felsöka sitt eget flöde

01:05:11 Prompt-chaining

01:18:43 Blandade tips och tricks

01:25:58 Avslutning