SYSTEMROLLE: Du er en .
Eksempel:

5) Verktøy- og funksjonskalling
- Når tilgjengelig, definer funksjoner/verktøy eksplisitt. Gi argumenter, begrensninger og forventede utdata.
- Typiske brukstilfeller: nettsøk, beregninger, databasesøk, utvinning eller utløsning av eksterne systemer.
Funksjonsspesifikk prompt-snutt:

6) Retrieval-augmented generation (RAG)
- Gi relevant kontekst: dokumenter, snutter, tabeller eller søkeresultater.
- Legg til strenge forankringsregler: «Svar bare ved hjelp av den oppgitte konteksten; hvis utilstrekkelig, be om mer eller si ukjent.»
RAG-retningslinjer:

7) Evaluering, kritikk og reparasjon
- Legg til en bekreftelsesrunde: «Valider mot kriterier A/B/C; list opp problemer; fiks dem.»
- Bruk et to-agent-mønster (forfatter + anmelder) i en enkelt prompt, eller kjedeprompter: Utkast → Gjennomgang → Reparasjon → Ferdig.
Anmelder-prompt:

## Effektive prompt-mønstre (med maler)
Nedenfor er avanserte mønstre du kan kopiere og tilpasse.
1) Avklarende spørsmål før handling
- Reduserer omarbeid og sikrer justering.

2) Instruksjon → Kontekst → Utdata-kontrakt
- God generell struktur.

SYSTEM: Strategianalytiker; foretrekk klarhet fremfor bredde.
OPPGAVE: Oppsummer det strategiske landskapet for .
- Forskning på chain-of-thought og selvkonsistens demonstrerer hvorfor oppmuntring til intern resonnering (uten å avsløre den) kan øke nøyaktigheten i komplekse oppgaver.
---
Viktige takeaways:
- Behandle prompter som spesifikasjoner: definer roller, begrensninger, suksesskriterier og struktur.
- Bruk iscenesatte arbeidsflyter, RAG-forankring og anmeldersløyfer for pålitelighet.
- Oppmuntre til nøye intern resonnering mens du returnerer konsise begrunnelser.
- Lås formater med skjemaer for å skalere automatisering.
- Bygg et prompt-bibliotek og evaluer regelmessig.
### FAQ
Q1: Hva er avansert prompt-engineering for ChatGPT?
Avansert prompt-engineering gjør prompter om til strukturerte spesifikasjoner med roller, begrensninger, kontekst og utdatasjemaer. Det sikter mot konsistente, nøyaktige og gjenbrukbare resultater på tvers av komplekse oppgaver.
Q2: Hvordan kan jeg få ChatGPT til å være mer nøyaktig?
Gi kontekst (RAG), sett strenge suksesskriterier og krev strukturerte utdata med anmelderrunder. Oppmuntre til intern resonnering og legg til selvsjekker for tall og kilder for å redusere hallusinasjoner.
Q3: Bør jeg bruke chain-of-thought prompting med ChatGPT?
Oppmuntre til resonnering, men unngå å eksponere detaljert chain-of-thought i produksjon. Be om konsise begrunnelser og vurder selvkonsistensteknikker som har vist seg å forbedre resonneringsytelsen.
Q4: Hvordan strukturerer jeg utdata for automatisering?
Håndhev JSON-skjemaer eller klart definerte overskrifter og felt. Skjemaer stabiliserer formatering, forenkler kvalitetssikring og gjør resultater enkle å føre inn i nedstrømsverktøy.
Q5: Hvilke verktøy hjelper med prompt-arbeidsflyter i nettleseren?
AI-sidepaneler og forskningsagenter kan fange kontekst, oppsummere sider og gjenbruke prompter. Sider.AI tilbyr en utvidelse og veiledninger som effektiviserer prompt-engineering og dybdeforskningsarbeidsflyter.