Prompteknik Sequential prompting

Har du någon gång matat in en lång och krånglig fråga till AI:n – och fått ett svar som kändes halvdant, osammanhängande eller förvirrat? Då är sequential prompting tekniken du borde testa. Istället för att ställa en överambitiös fråga i en enda prompt, delar du upp uppgiften i tydliga steg. Varje steg bygger på det föregående – vilket leder till mer fokuserade, smartare och bättre organiserade svar.

Vad är sequential prompting?

Sequential prompting (även kallat prompt chaining) är en metod där du styr AI:n genom flera tydliga prompts, en i taget, där varje steg bygger vidare på det förra. Det är som att leda AI:n genom ett logiskt arbetsflöde – ett steg i taget – så att den inte tappar bort sig eller försöker gissa sig fram i en överlastad prompt.

Tekniken minskar risken för att modellen missförstår, glider iväg från ämnet eller blandar ihop instruktioner. Den ökar också kontrollen och precisionen i komplexa uppgifter.

Varför fungerar det så bra?

• Hanterar komplexa uppgifter bättre: Genom att bryta ner problem blir de lättare att lösa.
• Ger tydligare och mer exakta svar: Varje steg har ett smalare fokus.
• Lättare att korrigera: Om något blir fel vet du exakt var det gick snett.
• Bygger på logik: AI:n får jobba metodiskt – precis som människor gör när de löser problem.

Så gör du – steg för steg

1. Identifiera din huvuduppgift och dela upp den i logiska delsteg (t.ex. research → analys → slutsats).
2. Formulera en enkel prompt för varje steg.
3. Använd svaret från ett steg som input till nästa.
4. Repetera tills du når målet.

Tänk på det som ett samtal med AI:n där du bygger upp en lösning bit för bit.

Exempel du kan testa direkt i ChatGPT

Exempel – Skriv en artikel om klimatförändringar

Steg 1: Sammanfatta de viktigaste trenderna inom global uppvärmning.
Steg 2: Vilka orsaker bakom dessa trender nämns i forskningen?
Steg 3: Hur påverkas marina ekosystem?
Steg 4: Föreslå tre konkreta åtgärder för att skydda haven från klimatförändringar.

Resultat: Du får en genomarbetad text med tydlig struktur, baserad på varje delmoment.

Exempel – Analysera kundfeedback

Steg 1: Sammanfatta klagomål och önskemål i 100 kundkommentarer.
Steg 2: Dela in dem i kategorier (support, pris, funktioner, leverans).
Steg 3: Ge konkreta förbättringsförslag per kategori.
Steg 4: Skriv ett internt PM till ledningen med dina rekommendationer.

Resultat: Du får användbar, strukturerad input för affärsbeslut.

Exempel – Planera en resa till Europa

Steg 1: Föreslå tre lämpliga resmål i Europa för en veckas semester.
Steg 2: Lista flygalternativ för varje resmål från Stockholm.
Steg 3: Rekommendera hotell i mellanklassen med bra betyg.
Steg 4: Skapa en dagsplan för varje resmål.

Resultat: Du får en färdig reseplan utan att drunkna i detaljer i en enda prompt.

När är sequential prompting rätt metod?

• När du har en uppgift med flera delar som kräver fokus var för sig.
• När du behöver få ut ett mer komplext, logiskt resonemang.
• När det är viktigt att kunna följa och justera varje steg i processen.
• När du vill ha bättre precision än vad en stor prompt kan leverera.

Begränsningar att tänka på

• Tidskrävande: Fler steg = fler prompts = mer tid.
• Kostsamt: Varje interaktion kostar tokens. Enkelt när du kör t.ex ChatGPT webbinterface men kör du via API så håll och ska göra en mängd, så håll koll på kostnaderna. Beror också på modellversion du använder.
• Kräver planering: Du behöver tänka igenom uppgiften i förväg.
• Kan kännas omständligt: Om det är en enkel fråga – håll det enkelt.

Avancerade varianter

• Conditional chaining: Nästa prompt beror på vilket svar som kom innan.
• Branching: Du skapar flera parallella spår från ett steg.
• Recursive prompting: Låt modellen upprepa samma steg tills ett villkor är uppfyllt.

De här teknikerna används ofta i kombination med verktyg som LangChain och PromptLayer för att bygga automatiserade AI-flöden.

Styr tydliga flöden på ett enkelt sätt

Sequential prompting gör det möjligt att styra AI:n genom ett tydligt arbetsflöde där varje steg är logiskt kopplat till det föregående. Tekniken passar perfekt för uppgifter som är för komplexa för en enda prompt – och ger dig både bättre kontroll och mer relevanta resultat. Släpp idén om “den perfekta prompten” och börja tänka i steg – du kommer märka skillnaden direkt.ig som vill skapa något riktigt bra, inte bara något “okej”.