Context engineering
Få AI til at se de rigtige oplysninger, og undgå at overfodre den med irrelevant data.
Indhold
- Sådan virker Context engineering i praksis
- Når en AI svarer dårligt: kig efter kontekst, ikke kun prompt
- Eksempel: Context engineering hos en kommunikationsmedarbejder
- Context engineering er ikke det samme som prompt engineering
- Sådan kommer I i gang med Context engineering
- Ofte stillede spørgsmål om Context engineering
Context engineering er kunsten at vælge og organisere alt det, en AI-model får at se, når den skal løse en opgave: systemprompt, eksempler, relevante dokumenter, hukommelse og adgang til værktøjer. Kort sagt handler det om hvad modellen får, ikke kun hvordan du spørger. For meget information forvirrer modellen; for lidt gør svaret upræcist.
Sådan virker Context engineering i praksis
Context engineering svarer til at lægge et klart bord til en mødebeslutning: du fjerner gamle bilag, lægger dagsordenen frem og sørger for, at kun de relevante noter ligger fremme. Når en AI-model arbejder, præsenterer du en systemprompt (den overordnede instruks), efterfulgt af dokumenter eller hukommelse og ofte et par eksempler eller en prompt. Rækkefølgen betyder noget: systemprompt først, så referencemateriale, så konkrete spørgsmål. Tænk over mængden. En 300-siders PDF er ofte mindre nyttig end 3 sider uddrag med sidetal.
Når en AI svarer dårligt: kig efter kontekst, ikke kun prompt
Når I får upræcise eller irrelevante svar, er årsagen oftere forkert eller for meget kontekst end en dårlig prompt. Leverandøren kan have smidt hele jeres arkiv ind eller glemt at opdatere systemprompten. Som leder skal du derfor bede om en gennemgang af, hvilke datakilder modellen bruger, hvordan hukommelsen genbruges, og hvor ofte der roder i den rækkefølge, informationerne præsenteres. Det er her, leverandøren skal skrue: få dem til at vise et eksempel på, hvilken kontekst en model modtager for et konkret spørgsmål.
Eksempel: Context engineering hos en kommunikationsmedarbejder
En kommunikationsmedarbejder i en lille rådgivervirksomhed skal sende et pressemateriale mandag morgen, tre dage før en konference. Hun har en 60-siders rapport, en prisliste fra 2019 og en mailkæde på otte beskeder. Første forsøg: hun giver AI-modellen hele rapporten og spørger om et kort resumé. Svaret bliver rodet og uspecifikt. Efter en omgang context engineering fjerner hun gamle priser, fremhæver to relevante kapitler og lægger en kort systemprompt: "Skriv et 150-ords presseafsnit med fokus på bæredygtighed og citér side 12-13." Resultatet er mere målrettet, men skabte ekstra arbejde: hun brugte én time på at vælge uddrag og tjekke kildehenvisninger. Læringen: ordentlig kontekst tager tid at forberede, men gør svaret brugbart.
Context engineering er ikke det samme som prompt engineering
Prompt engineering handler om at formulere selve spørgsmålet eller instruktionen. Context engineering handler om at styre alt det omkring spørsmålet: hvilke dokumenter, hvilken hukommelse, hvilke værktøjer og i hvilken rækkefølge. De overlapper, men fra 2025 har fokus flyttet sig mod kontekst, fordi agenter og længere opgaver kræver, at modellen ser det rette materiale, ikke bare en skarp prompt.
Sådan kommer I i gang med Context engineering
- Kortlæg hvad modellen må se: systemprompt, dokumentkilder, hukommelse og værktøjer. 2. Lav simple testspørgsmål og få leverandøren til at vise præcis, hvilken kontekst modellen modtager. 3. Prioriter uddrag frem for hele filer, uddrag sætter fokus. 4. Sæt proces for vedligehold: hvem opdaterer systemprompt og rydder hukommelse, og hvor ofte. 5. Mål kommunikationsomkostningen: tid brugt på at forberede kontekst kontra tid sparet på bedre svar.
Context engineering løser ofte svaret, når et svar fejler, men det er ikke magi. Du kan få bedre output ved at være struktureret, men det kræver beslutninger om kildevalg og løbende vedligeholdelse. Og ja, for meget kontekst er lige så skidt som for lidt... så prøv at være lidt snedig i udvælgelsen.
Det er svært at læse sig til context engineering. I kommer længere med en workshop, hvor I bygger på jeres egne opgaver. Når arbejdet med context engineering skal passes, mens I laver noget andet, så se, hvad et AI-team i huset kan.
Ofte stillede spørgsmål om Context engineering
Er context engineering det samme som prompt engineering?
Nej. Prompt engineering handler om, hvordan du formulerer spørgsmålet eller instruktionen. Context engineering handler om at styre de oplysninger og værktøjer, modellen får før eller samtidig med prompten, fx systemprompt, dokumenter og hukommelse.
Koster context engineering noget ekstra?
Ja, i tid og ofte i konsulenthonorar. Det tager tid at vælge og udtrække relevante dokumenter, skrive systemprompter og teste. Men det er oftere billigere end at rette dårlige svar igen og kan spare tid i længden.
Hvordan ved jeg, om konteksten er for stor eller for lille?
Test med små, konkrete uddrag: hvis svaret gentager irrelevante detaljer eller er for bredt, er der for meget. Hvis det mangler kildehenvisning eller bliver upræcist, er der for lidt. Bed leverandøren om at vise præcis, hvilken kontekst modellen modtager til hvert spørgsmål.
Kan vi gøre context engineering uden udviklere?
Delvist. Du kan udvælge dokumenter, skrive systemprompter og teste svar uden udviklere. Men for integrationer, hukommelse over tid eller automatiske værktøjer kan teknisk hjælp være nødvendig.
AI-rådgiver og underviser, grundlægger af AI Hero i Herning. Har bygget digitalt i over 20 år og hjælper danske virksomheder med at få AI i drift. Læs mere om Brian.