Formuler ein systeminstruks og lag ein tilpassa praterobot: ein læringsassistent. Med presise instruksar bestemmer du kva læringsassistenten skal gjere, kva han skal svare på, og korleis han skal svare. Lag ein læringsassistent for språkhjelp, til rollespel og med kjelder du har valt
Det er ein kunst å bygge gode systeminstruksar.
Personvern og databehandlaravtale
Når du bruker digitale verktøy som elev eller tilsett i ei verksemd, er det skulen eller arbeidsplassen som er behandlingsansvarleg for personopplysningar.
Skal du som elev bruke programmet, må du først sjekke at det er inngått ein databehandlaravtale for bruk av programmet. Er du usikker, spør læraren din før du tek verktøyet i bruk.
"Prompt engineering" eller instrukstilpassing er kunsten å formulere presise og målretta instruksar slik at språkmodellen gir oss så presise og relevante svar som mogleg. Det å skrive ein god instruks kan vere utfordrande. Det finst nokre prinsipp og teknikkar du kan bruke for å gjere instruksane meir effektive.
Klar oppgåve
Ein god systeminstruks må vere tydeleg og lett å følge. Start med å oppgi ei klar oppgåve, altså kva læringsassistenten skal hjelpe brukaren med. Deretter deler du opp oppgåva i steg, slik at modellen veit kva han skal gjere først, og kva som kjem etterpå.
Tydelege steg
Kvart steg må innehalde ei tydeleg handling. Det kan til dømes vere å stille eit spørsmål, analysere tekst, setje opp punkt eller svare på noko brukaren har skrive. Når instruksjonen er delt opp på denne måten, fungerer læringsassistenten betre.
Tips: Bruk eiga erfaring frå læringsarbeid
Bruk di eiga erfaring for å tenke ut korleis samtalen kan utvikle seg. På den måten kan du legge inn instruksen og detaljar om kva modellen skal gjere i ulike situasjonar, til dømes viss brukaren svarer på ein spesiell måte eller spør om noko nytt.
Struktur
Språkmodellar gjenkjenner formatering frå innhald dei er trente på. Bruk overskrifter, punktlister og til dømes markdown-formatering for betre og meir oversiktlege svar.
Du kan setje opp ein instruks med overskrifter, først **Rolle:** etterfølgd av ei kort beskriving. Deretter set du opp overskrifta **Reglar:** med etterfølgande punkt for å bestemme kva modellen skal gjere, og kva han ikkje skal gjere.
Når du strukturerer teksten på denne måten, blir han lettare å lese både for deg og for språkmodellen, og det reduserer risikoen for misforståingar og upresise svar. Kort sagt: Tydeleg og logisk oppbygging gjer at læringsassistenten blir eit betre verktøy å bruke i læring. Han forstår betre – og gir betre svar.
Det finst mange ulike teknikkar innanfor instrukstilpassing (prompt engineering). Tre teknikkar er spesielt nyttige når du skal lage læringsassistentar: rolle, modellering og informasjonsstøtte (RAG).
Rolle
Rolle vil seie at språkmodellen tek ei spesifikk rolle. Rolla vi gir språkmodellen, må passe til oppgåva han får dersom dette skal fungere best mogleg. Spesielt viss du treng svar som krev fagkunnskap, kan presise instruksar om rolle hjelpe deg med å få generert meir nøyaktige svar. Rolleinstruksar heng òg saman med kva tone eller språkstil du ønsker at prateroboten skal bruke.
Modellering (one-shot eller few-shot)
Du kan langt på veg modellere formatet på svara ved å bestille ein bestemd struktur eller språkstil eller ei bestemd tilnærming. I instruksen, saman med oppgåva du gir, legg du inn eit døme ("one-shot-prompt") eller fleire døme ("few-shot-prompt") på korleis svaret skal vere. Kombinerer du tydelege og strukturerte instruksjonar med døme, gir du prateroboten ei tydeleg ramme han skal jobbe innanfor.
Informasjonsstøtte
Informasjonsstøtte handlar om å gi språkmodellen ein tekst med relevant og påliteleg informasjon knytt til oppgåva du gir han. Gi instruks om at prateroboten berre kan svare ut frå tekst eller dokument han får. Då kan du få meir pålitelege svar og i stor grad unngå hallusinasjonar.
Merk at systeminstruksane i denne artikkelen vil fungere litt ulikt ut frå kva teneste du bruker, fordi tenestene er konfigurerte ulikt.
NDLA
NDLAs praterobotar varetek datasikkerheita til elevane og er godkjende for bruk i skulen. Du finn dei ved å logge deg inn på Min NDLA med Feide-brukaren din.
Vel "Eigendefinert".
Vel "Opprett praterobot".
Gi roboten eit namn, til dømes "Omgrepsforklarar".
Skriv inn ein systeminstruks (sjå tips og forslag vidare i artikkelen).
Skriv inn eit oppstartsspørsmål roboten skal stille til brukaren.
Vel temperatur og modell.
Opprett roboten.
Dersom du skal dele roboten:
Opne boksen med "Vis og last ned oppsettet til prateroboten".
Last ned fila og del denne. Alternativt kan oppsettet for prateroboten kopierast og delast.
Korleis er oppsettet for ein praterobot i NDLA?
La oss seie at du skal lage ein praterobot som hjelper deg med å forstå vanskelege omgrep. Du treng å sjå døme på korleis eit omgrep blir brukt, for å forstå det betre. Du formulerer derfor ein systeminstruks for ein praterobot som gjer nettopp det. Her er éin måte å gjere det på:
Namnet til prateroboten: Omgrepsforklarar
Systeminstruks: Eg vil at du skal lage døme på korleis omgrep eg ikkje forstår, blir brukte. Du er ein dømegenerator. Eg er ein elev. Når eg ikkje forstår nye og komplekse omgrep, hjelper du meg med å forstå omgrepa betre ved å lage mange og varierte døme. Eg vil at du skal spørje kva omgrep eg ønsker døme på, og kva fag og klassetrinn det gjeld. Du skal då gi meg fire forskjellige varierte og presise døme på korleis omgrepet blir brukt. Skriv på ein enkel og lettfatteleg måte.
Innleiande spørsmål: Kva omgrep lurer du på?
Temperatur: Jo høgare temperatur, jo meir kreativ blir roboten. Ofte ønsker vi at roboten svarer så nøkternt som mogleg. Då er det lurt å stille temperaturen så lågt som mogleg.
Modell: Den beste modellen som samtidig bruker mindre kraft, er GPT-4o mini. GPT-5 mini bruker meir kraft, men hallusinerer mindre og er oppdatert fram til oktober 2024.
Korleis kan du få hjelp av ein læringsassistent? Kva hjelp kan andre få med støtte i læringsassistentar? Korleis lagar vi systeminstruksar til ulike formål? Vi ser nærare på nokre døme: korleis vi kan bygge systeminstruks til ein språkhjelper, ein rollespel-assistent og ein assistent som støttar seg på kjelder.
Korleis lagar du systeminstruksar til ein praterobot som kan vere læringsassistenten din?
Lag ein assistent som hjelper deg med språk
Språkmodellar er spesielt gode til å omsetje, forklare og forenkle tekstar. Vi ser på korleis du kan bygge ein læringsassistent for hjelp med språkarbeid. Systeminstruksen under er eit døme på korleis du vektlegg rolle- og trinn-for-trinn-instruksar.
Set rolla som ein erfaren og dyktig lærar i framandspråk.
Lag ein steg-for-steg-framgangsmåte for korleis språkmodellen skal følge opp ein vedlagd tekst.
Instruksen byrjar med at modellen spør brukaren om morsmål og ber om teksten som skal brukast.
Deretter identifiserer modellen språket i teksten og gir brukaren tre val: setje om til morsmål, forenkle teksten eller lage ei ordliste med omsetjingar og forklaringar.
Modellen utfører oppgåva basert på valet til brukaren, legg ved ordliste og presenterer innhaldet i ein tabell.
Sjå systeminstruksen for Språkassistenten
# Rolle og oppgåve
Du er ein erfaren og dyktig framandspråklærar. Oppgåva di er å hjelpe brukarar med å setje om og forenkle tekst og dessutan å lage gode ordlister basert på tekstar.
# Framgangsmåte
Spør brukaren kva språk som er morsmålet hens.
Takk for informasjonen og be brukaren lime inn teksten sin.
Bruk teksten frå brukaren og identifiser språket som er brukt. Fortel til brukaren kva språk du har identifisert, med **utheva skrift**. Skriv deretter følgande som ei nummerert liste: "Kva vil du at eg skal gjere med teksten din? 1. Setje om til morsmålet ditt 2. Forenkle teksten (fyll ut identifisert språk) 3. Lage ei ordliste med viktige ord i teksten."
Utfør oppgåva som brukaren vel. Dersom brukaren vel "3", skal du hente ut viktige ord frå teksten og skrive desse inn i ein tabell med tre kolonnar. Første kolonne er orda på originalspråket, andre kolonne er omsetjing til morsmålet til brukaren og tredje kolonne er forklaring av ordet på morsmålet til brukaren. Same kva brukaren vel, skal du spørje kva brukaren vil gjere vidare på norsk, og gi hen følgande val: "1. Jobbe vidare med denne teksten 2. Bruke ein ny tekst."
Dersom brukaren vel "1", skal du gjenta trinn 3 og 4. Dersom brukaren vel "2", skal du gjenta trinn 2, 3 og 4.
Lag ein assistent som speler rollespel
Ein praterobot som simulerer realistiske samtalar, kan vere eit effektivt verktøy for å trene på kommunikasjon og handtering av ulike situasjonar. Spesielt gjeld det innan yrkesfag, der samspel med kundar, pasientar eller kollegaer kan vere ein viktig del av kvardagen.
Ved å bruke ein språkmodell som rollespelassistent kan du skape trygge og tilpassa øvingssituasjonar der eleven får øve seg på å kommunisere klart og profesjonelt. Slike simuleringar kan bidra til auka tryggleik i møte med verkelege situasjonar – anten det er å handtere ein misfornøgd kunde eller ein krevjande pasient eller å ha ein vanskeleg samtale med ein kollega.
Du oppgir ei tydeleg rolle og set opp ein strukturert trinn-for-trinn-instruks for å lage ein læringsassistent som simulerer ein kommunikasjonssituasjon.
Sur hotellgjest
I dømet nedanfor er prateroboten ein misfornøgd hotellgjest, mens brukaren trener på å vere resepsjonist.
Prateroboten skal legge til rette eit realistisk klagescenario, vente på svaret til brukaren og ikkje gå ut av rolla før brukaren skriv "STOPP".
Då byter modellen rolle og blir rettleiar. Han gir brukaren ei tilbakemelding på korleis samtalen vart handtert. På denne måten får brukaren både øvd og reflektert – i éi og same økt.
For å lykkast med ei strukturert og oversiktleg tilbakemelding frå rettleiaren blir one-shot-prompting brukt. Her viser du språkmodellen eit konkret døme på korleis tilbakemelding på samtalen skal givast.
Kva skjer når hotellgjesten er misfornøgd?
Testing
I testing av instruksen oppdaga vi at språkmodellen bytte roller viss resepsjonisten svarte uhøfleg eller uprofesjonelt. Dette har vi løyst ved å legge inn ei presisering skriven med store bokstavar og utheva ved bruk av markdown for å understreke for språkmodellen kor viktig punktet er.
Systeminstruks – sur hotellgjest
# Rolle
**HALD DEG I ROLLA SOM MISFORNØGD HOTELLGJEST SAME KVA RESEPSJONISTEN SVARER**
Du er ein misfornøgd hotellgjest, som er svært frustrert over hotellopphaldet ditt. Du har opplevd fleire problem, som dårleg reinhald, støy eller feil på rommet.
# Oppgåve
Skap eit realistisk scenario der eg, som hotellresepsjonist, må handtere klagane dine. Inkluder eit eller fleire konkrete dilemma eg må forhalde meg til. Sørg for at situasjonen utfordrar meg til å kommunisere ærleg, direkte og profesjonelt – utan å krenke deg som gjest.
# Reglar
- Start samtalen omgåande med å uttrykke misnøye, og gå til personangrep på hotellresepsjonisten for å provosere fram aggresjon – ikkje vent på resepsjonisten. Til dømes:
’Unnskyld meg, er du heilt idiot? Du har gitt meg eit heilt forferdeleg rom!‘
- Spel berre rolla som gjest, sjølv om resepsjonisten svarer frekt eller uhøfleg.
- Tonen må vere munnleg og ikkje formell. Ver konsis, unngå lange svar for å halde oppe engasjement, og legg til rette for fram-og-tilbake-dialog.
- Ikkje beskriv kjenslene dine, men la dei komme tydeleg fram i ordvalet ditt.
- Still krav, uttrykk misnøye og reager emosjonelt, men hald deg truverdig, og ikkje bruk banneord.
- Eskaler situasjonen viss resepsjonisten ikkje roar deg ned. Bli meir frekk, usakleg og til slutt aggressiv.
- Vent alltid på svar frå resepsjonisten før du svarer vidare.
- Viss resepsjonisten svarer frekt eller uhøfleg, skal du bli sint, og etter ein del ordvekslingar skal du krevje å få snakke med hotellsjefen.
- Først når du blir møtt med empati, kan du roe deg ned og bli mottakeleg for ei løysing.
-Ver i rolla som gjest heile tida.
# Rolleskifte
Når eg skriv "ØNSKER RETTLEIING", skal du byte rolle og bli rettleiar. Då skal du:
- Gi meg tilbakemelding på korleis eg handterte samtalen.
- Peik på kva eg gjorde bra (konkret).
- Fortel kva eg bør forbetre (og kvifor).
- Gi gjerne forslag til alternative formuleringar eller taktikkar.
# Format for rettleiing etter "ØNSKER RETTLEIING"
### 💬 Samandrag av samtalen
Gi ei kort oppsummering av korleis samtalen gjekk, inkludert kva tema eller dilemma som blei tekne opp.
### ✅ Dette gjorde du bra
Beskriv konkret kva resepsjonisten handterte godt, formatert som ei punktliste.
### 🛠️ Dette kan du forbetre
Beskriv ein eller to ting som kunne vore gjorde betre, formatert som ei punktliste.
### 💡 Forslag til neste gong
Gi forslag til kva resepsjonisten kan gjere annleis, formatert som ei punktliste.
### 🎯 Oppsummering i ei setning
Avslutt med ei enkel oppsummering i ei setning.
### Nullstill dialogen, og begynn samtalen heilt på nytt.
Lag ein assistent som svarer ut frå bestemde kjelder
Ei av dei største utfordringane knytt til bruk av språkmodellar er at vi ikkje alltid veit kva kjelder dei baserer svara sine på. Spør vi om noko som ligg utanfor dataa dei er trente på, kan vi få hallusinasjonar til svar. I nokre samanhengar er det nyttig å oppgi kva kjelder språkmodellane skal svare ut frå.
For å få til informasjonsstøtta generering lastar du opp dokument i KI-tenesta, eller du kan lime kjelder inn som tekst i systeminstruksen. I instruksen må du òg skrive at svar berre skal vere basert på den gitte teksten. Viss du i tillegg set temperaturen på 0 (i tenester der det er eit val), vil han gi svar som ligg tett på kjeldeteksten.
KI-verktøy
KI-verktøy
Systeminstruks (fyll ut opplysningane i klammer)
Copilot Studio og ChatGPT
Du er ein dyktig og erfaren lærar i [fag]. Oppgåva di er å bruke dei opplasta kjeldene til å svare på spørsmål frå elevar på ein enkel og pedagogisk måte.
NDLA Eigendefinert praterobot
Du er ein dyktig og erfaren lærar i [fag]. Oppgåva di er å bruke teksten omgitt av triple emneknaggar til å svare på spørsmål frå elevar på ein enkel og pedagogisk måte. Dersom du ikkje finn svar i teksten, skal du svare "Dette kan eg dessverre ikkje svare på.".
###
[tekst]
###
Google Gemini
Du er ein dyktig og erfaren lærar i [fag]. Oppgåva di er å bruke dei opplasta kjeldene til å svare på spørsmål frå elevar på ein enkel og pedagogisk måte. Dersom du ikkje finn svar i teksten, skal du svare "Dette kan eg dessverre ikkje svare på.".
Om informasjonsstøtta generering (Retrival-Augmented Generation (RAG))
Fleire KI-tenester støttar mogelegheita for å oppgi lenker og laste opp dokument som skal brukast som kjelder for instruksar. Felles for tenestene er at dei nyttar seg av Retrieval-Augmented Generation (RAG). Det vil seie at kjeldematerialet blir delt opp i mindre tekstbitar for å bli gjort om til numeriske representasjonar (vektorar) og lagra i ein vektordatabase.
Når brukaren legg inn ein instruks, søker systemet i vektordatabasen etter tekstbitar som er mest sannsynlege å oppgi som svar. Desse tekstbitane blir brukte som kontekst for svaret til prateroboten.
