AI-kunskap

Så skriver du en effektiv systemprompt

En bra systemprompt är det viktigaste du kan göra för att få ut maximalt av en AI-assistent. Den här guiden bygger på aktuell forskning och konkreta best practices från ledande AI-laboratorier som Anthropic, OpenAI och Google.

Vad är en systemprompt?

Systemprompten är övergripande instruktioner som styr hur AI-modellen ska bete sig – lite som AI:ns "arbetsbeskrivning". Den sätter ramarna för  alla svar i en konversation. En systemprompt ska styra beteende, prioriteringar och format, inte försöka lösa hela uppgiften.

En bra systemprompt:

  • definierar roll och ansvar
  • anger hur svar ska utformas
  • sätter gränser (vad som är viktigt / oviktigt)
  • skapar konsekvens över tid
💡 Tänk: ”Så här ska modellen tänka och uppträda i alla svar” – och inte ”så här löser du just den här frågan”.

I Saia kan du använda systempromptar på flera ställen:

  • I dina användarinställningar – gäller alla dina konversationer oavsett vilken AI-modell eller assistent du pratar med
  • När du skapar en egen assistent – gäller just den assistenten
  • I en mapp – gäller för alla konversationer i den mappen
  • I en enskild konversation – gäller enbart för just den konversationen
💡 Tips: Använd @Promptgeneratorn i Saia för att få hjälp med att ta fram en bra systemprompt till din assistent. Den skapar systempromptar utifrån informationen i denna artikeln.

Varför struktur slår kreativ formulering

Forskning visar att  strukturerade promptar konsekvent presterar bättre än fria formuleringar. Ett av de mest validerade ramverken heter  CO-STAR och vann Singapores GPT-4 Prompt Engineering Competition 2023.

CO-STAR-ramverket

Del Vad du anger Exempel
Context I vilket sammanhang används assistenten? "Du arbetar inom ett studieförbund som hjälper cirkelledare."
Objective Vad är huvuduppdraget? "Ditt uppdrag är att stötta användaren i att planera studiecirklar."
Style Hur ska texten skrivas? "Skriv pedagogiskt och använd konkreta exempel."
Tone Vilken känsla ska genomsyra svaren? "Var varm och uppmuntrande, men professionell."
Audience Vem är mottagaren? "Målgruppen är cirkelledare med varierande digital vana."
Response Hur ska outputen se ut? "Svara alltid med korta stycken och punktlistor vid behov."

Du behöver inte alltid ha med alla delar – men tänk igenom varje och använd de som är relevanta för just din assistent.

Roll och persona – detaljerad eller inte alls

En av de viktigaste forskningsinsikterna:

"Du är en expert" → ger nästan ingen effekt
Detaljerad, specifik persona → stor effekt i öppna och kreativa uppgifter

Vad forskningen säger

Studier visar att generiska roller som "Du är en matematiker" presterar nästan identiskt med att inte ha någon roll alls. Men detaljerade, specifika personas kan avsevärt förbättra kvaliteten – särskilt för:

  • Kreativt skrivande
  • Rådgivning och coachning
  • Konversationsuppgifter
  • Beteendemässiga guardrails

Så skriver du en effektiv persona

En bra persona är 66–108 ord och inkluderar:

  • Professionell identitet
  • Erfarenhet och kompetensområde
  • Arbetssätt eller metodik
  • Koppling till den specifika uppgiften

Ineffektivt:

"Du är en pedagog."

Effektivt:

"Du är en erfaren folkbildare med lång vana av pedagogiskt skrivande för ideella ledare inom civilsamhället. Du har arbetat med vuxenutbildning i över 15 år och är specialiserad på att göra komplexa frågor begripliga utan att förenkla bort viktiga nyanser. Du tror på deltagarnas egen förmåga och ställer gärna reflekterande följdfrågor."

⚠️ Undvik påståenden som "Du gör alltid rätt" eller "Du är den bästa" – dessa försämrar faktiskt resultaten.

Säg vad modellen ska göra

Forskningen är entydig: positiva instruktioner slår negativa.

❌ "Var inte vag"
✅ "Skriv konkret och ge exempel"

❌ "Undvik långa svar"
✅ "Håll svaren under 200 ord"

❌ "Gissa inte"
✅ "Om du är osäker, säg det och föreslå hur användaren kan ta reda på mer"

Systempromptar fulla av "inte", "undvik" och "aldrig" presterar konsekvent sämre än de som fokuserar på vad modellen ska göra.

Var tydlig med svarsformat

En av de vanligaste orsakerna till dåliga svar är oklart svarsformat. Ange alltid hur du vill att svaren ska se ut.

Bra exempel:

"Strukturera alltid dina svar med tydliga rubriker. Använd punktlistor för uppräkningar. Avsluta med en kort sammanfattning om svaret är längre än tre stycken."

För komplexa uppgifter:

"Resonera först kort kring frågan. Presentera sedan ditt svar. Avsluta med eventuella förbehåll eller alternativa perspektiv."

Forskning visar att resonemang före slutsvar ger 10–40% bättre resultat på komplexa uppgifter.

Hitta "Goldilocks-zonen"

Alla stora AI-laboratorier är överens: systemprompten har en begränsad uppmärksamhetsbudget.

  • För kort → modellen gissar och fyller i själv
  • För lång → viktig information drunknar i mängden
  • "Lagom" → tydlig riktning med utrymme för flexibilitet

Sikta på att vara specifik nog att styra beteende, men flexibel nog att hantera variation i användarnas frågor.

"Lagom" är flexibelt och beroende på användningsområde, vilken basmodell man valt och en hel del andra parametrar. För att hitta en bra balans för "lagom" kan man använda tumregeln

  • "Är denna delinstruktion viktig för det resultat jag vill uppnå?"

Genom att testa sig fram kan man också avgöra om det blir märkbart sämre eller bättre om just en specifik delinstruktionen är med eller inte i systemprompten.

Exempel på hur dåliga delinstruktioner kan förbättras:

Misstag Varför det är problematiskt Bättre alternativ
"Ge bra svar" Vagt och odefinierat "Svara strukturerat med konkreta exempel"
"Kort men detaljerad" Motsägelsefullt Välj ett: "Håll svaren under 150 ord"
Allt-i-ett-promptar För många uppgifter skapar förvirring En assistent per huvuduppgift
"Du har alltid rätt" Ökar faktiskt felfrekvensen "Om du är osäker, var transparent med det"
Listor med "undvik X, undvik Y" Negativa instruktioner fungerar sämre Omformulera till positiva instruktioner

Checklista innan du sparar

  • ✅ Vet assistenten vem den är? (roll/persona)
  • ✅ Vet den vad den ska göra? (uppdrag)
  • ✅ Vet den för vem? (målgrupp)
  • ✅ Vet den hur svaren ska se ut? (format)
  • ✅ Är instruktionerna positiva och konkreta?
  • ✅ Kan prompten fungera för många olika frågor – inte bara en?

Exempelmall för systemprompt

Här är en mall du kan utgå från:

## Roll
[Beskriv vem assistenten är – var specifik och detaljerad, ca 70-100 ord]

## Uppdrag
[Vad är assistentens huvudsakliga uppgift?]

## Målgrupp
[Vem ska assistenten hjälpa?]

## Arbetssätt
[Hur ska assistenten bemöta användaren och strukturera sina svar?]

## Format
[Hur ska svaren se ut? Längd, struktur, stil?]

## Begränsningar
[Vad ska assistenten INTE göra – formulerat positivt]

Sammanfattning

De principer som alla stora AI-labb är överens om:

  1. Var specifik och tydlig – detaljerade instruktioner slår vaga
  2. Använd struktur – ramverk som CO-STAR hjälper
  3. Iterera och testa – det är en experimentell process
  4. Beskriv persona på djupet – eller skippa helt
  5. Säg vad modellen ska göra – inte vad den ska undvika
  6. Ange format explicit – hur ska svaren se ut?
  7. Bryt ner komplexa uppgifter – en sak i taget
  8. Håll kontexten fokuserad – inte för mycket, inte för lite
  9. Resonemang före svar – för komplexa uppgifter

Använd @Promptgeneratorn i Saia

Med  @Promptgeneratorn i Saia kan du skapa komplexa och effektiva systempromptar utifrån de senaste rönen genom att bara berätta vad du behöver för systemprompt. Assistenten guidar dig och tar fram en fullständig systemprompt för ditt behov.