At bygge sin egen GPT kan føles som magi – meeeen det kan også gå helt galt, hvis du ikke har styr på strukturen. Her får du en praktisk guide til, hvordan du undgår de klassiske fejl, og hvordan du sikrer, at din GPT faktisk gør det, du havde tænkt.

Fokus først – én rolle pr. GPT

Det største fejltrin, når man bygger GPT’er, er at ville det hele på én gang. Din GPT skal have én klar rolle. Den må enten analysere, skrive, interviewe eller noget fjerde – men ikke alt på én gang. Ellers bliver output uforudsigeligt og ustabilt.

“En GPT med for mange roller er som en schweizerkniv – alt i ét, men ubrugelig til det vigtige.”

Når du definerer rollen, skal du tænke på GPT’en som en kollega: Hvad skal den faktisk løse? Hvilke opgaver må den ikke tage stilling til?

📋 Sådan gør du det rigtigt – Do’s

• Definér én klar rolle pr. GPT → hold fokus på ét workflow (fx analyse eller interviewguide, ikke begge dele).
• Brug korte, præcise skabeloner → gør output deterministisk (ensartet og let at læse).
• Kuratér knowledge → brug PDF eller ren tekst. Del dokumenter op i bidder, og fremhæv nøglepunkter.
• Slå Web Search til → hvis GPT’en skal finde kilder uden for knowledge.
• Test med “grimt input” → fx stavefejl, stikord, links og usammenhængende sætninger.
• Angiv fallback → fx “hvis ingen kilder findes, lav en generel vurdering og marker usikkerhed”.
• Dokumentér versioner → gem ændringer i prompt og knowledge, så du kan spore fejl.
• Sæt stil- og toneinstruks → kortfattet, neutralt eller efter en fastlagt skabelon.

🚫 Typiske fejlkilder – Don’ts

• Mix ikke roller → fx analyse, grafik og tekstforfatning i én GPT. Det skaber konflikter.
• Undgå modstridende instrukser → systemprompt, custom instructions og conversation starters skal hænge sammen.
• Upload ikke hele rapporter uden kuratering → GPT’en drukner i støj og mister fokus.
• Basér dig ikke kun på web-søgning → kilder kan være irrelevante eller useriøse.
• Brug ikke interne fagtermer uden forklaring → det skaber forvirring i output.
• Afhæng ikke output af præcis formatering → brug fleksible skabeloner i stedet for hårde tabeller.
• Drop one-shot-demo-tests → test på flere realistiske cases.
• Undgå utydelige conversation starters → de skal matche workflow, ellers går GPT’en i selvsving.

Key takeaways

• Hold din GPT simpel – én funktion ad gangen.
• Brug strukturerede skabeloner og kurateret viden.
• Test, fejl, ret – og dokumentér dine ændringer.
• Gør Web Search til et aktiv, ikke en erstatning for godt prompt-arbejde.

Konklusion

At bygge en GPT handler ikke om at kaste alt ind i maskinen og håbe på det bedste. Det handler om struktur, disciplin og forståelse for, hvordan sprogmodeller tænker. Når du gør det rigtigt, får du et værktøj, der kan skalere din viden, effektivisere dit arbejde og levere stabile resultater – igen og igen.

Hvordan tester jeg bedst min GPT?

Brug realistiske cases med forskellige typer input – også dårligt formulerede. Det afslører hurtigt, hvor robust din GPT egentlig er.

Kan jeg bruge hele rapporter som knowledge?

Det kan du, men bør ikke. Klip dokumenterne ned, og fremhæv kun de vigtigste dele. Ellers bliver GPT’en forvirret og uskarp.

Hvordan undgår jeg konflikter mellem instrukser?

Sørg for, at systemprompt, custom instructions og conversation starters alle beskriver samme rolle og tone. Konsistens er nøglen til stabile svar.