With the increasing integration of artificial intelligence (AI) technologies into educational settings, it becomes important to ensure responsible and effective use of these systems. This thesis addresses two critical challenges within AI-driven educational applications: the effortless integration of different Large Language Models (LLMs) and the mitigation of inappropriate content. An AI assistant chatbot was developed, allowing teachers to design custom chatbots and set rules for them, enhancing students’ learning experiences. Evaluation of LangChain as a framework for LLM integration, alongside various prompt engineering techniques including zero-shot, few-shot, zero-shot chain-of-thought, and prompt chaining, revealed LangChain’s suitability for this task and highlighted prompt chaining as the most effective method for mitigating inappropriate content in this use case. Looking ahead, future research could focus on further exploring prompt engineering capabilities and strategies to ensure uniform learning outcomes for all students, as well as leveraging LangChain to enhance the adaptability and accessibility of educational applications.

My dissertation introduces the notion of "augmented authorship" and applications for prompt engineering with generative neural networks inspired by Gregory Ulmer's theories of electracy (2003) to the interdisciplinary fields that teach writing and rhetoric. With the goal of inspiring the general practice of electracy, I introduce prompt engineering as practice in flash reason (Ulmer 2008; 2012), a new collective prudence emerging from the apparatus of electracy. By situating electracy and flash reason as threshold concepts in writing studies, and by aligning principles of electracy with ACRL and NCTE digital literacy frameworks, I demonstrate how prompt engineering across modalities can help students meet digital literacy goals, before providing accessible models or "relays" in the form of AI-coauthored texts, course modules, and aesthetic models deployed in the game world Roblox.

I denna studie presenteras en prototyp för anonymisering av känslig information itextdokument, med syfte att möjliggöra säker interaktion med stora språkmodeller(LLM:er), såsom ChatGPT. Prototypen erbjuder en plattform där användare kanladda upp dokument för att anonymisera specifika känsliga ord. Efter anonymiseringkan användare ställa frågor till ChatGPT baserat på det anonymiserade innehållet.Prototypen återställer de anonymiserade delarna i svaren från ChatGPT innan de visas för användaren, vilket säkerställer att känslig information förblir skyddad underhela interaktionen.I studien används metoden Design Science Research in Information Systems (DSRIS). Prototypen utvecklas i Java och testas med påhittade dokument, medan enkätsvar samlasin för att utvärdera användarupplevelsen.Resultaten visar att prototypens funktioner fungerar väl och skyddar känslig information vid interaktionen med ChatGPT. Prototypen har utvärderats med hjälp av svarfrån enkäten som dessutom tar upp förbättringsmöjligheter.Avslutningsvis visar studien att det är möjligt att anonymisera textdokument effektivt och samtidigt få korrekt och användbar feedback från ChatGPT. Trots vissa begränsningar i användargränssnittet på grund av tidsramen visar studien på potentialför säker datahantering med ChatGPT. / This study presents a prototype for anonymizing sensitive information in text documents, with the aim of enabling secure interactions with large language models(LLMs) such as ChatGPT. The prototype offers a platform where users can uploaddocuments to anonymize specific sensitive words. After anonymization, users canpose questions to ChatGPT based on the anonymized content. The prototype restores the anonymized parts in the responses from ChatGPT before they are displayed to the user, ensuring that sensitive information remains protected throughoutthe entire interaction.The study uses the Design Science Research in Information Systems (DSRIS)method. The prototype is developed in Java and tested with fabricated documents,while survey responses were collected to evaluate the user experience.The results show that the prototype's functionalities work well and protect sensitiveinformation during interaction with ChatGPT. The prototype has been evaluated using survey responses that also highlight opportunities for improvement.In conclusion, the study demonstrates that it is possible to effectively anonymizetext documents while obtaining accurate and useful feedback from ChatGPT. Despite some limitations in the user interface due to the timeframe, the study showspotential for secure data handling with ChatGPT.

Prompt engineering is the craft of designing prompts in order to get desired answers from language models such as ChatGPT. This thesis investigates how ChatGPT, specifically GPT-4, can be used to detect plagiarism in simple programming exercises. We used a dataset containing seven different original solutions for programming tasks. Every programming task also contained solutions that were plagiarizing the original as well as solutions that did not plagiarize the original. After testing various different prompts on a subset of the dataset, four different prompts were tested on the majority of the dataset. Three of the prompts produced unreliable results to the point that simply guessing whether or not the task solutions were plagiarized would have frequently been more accurate. The fourth prompt was more accurate although still not accurate enough for it to be recommended to use ChatGPT in order to identify plagiarism. / Promptkonstruktion (prompt engineering) är konsten att skapa instruktioner som ger bästa möjliga svar från språkmodeller (language models) såsom ChatGPT. Denna avhandling undersöker hur ChatGPT kan användas för att upptäcka plagiat i enkla programmeringsuppgifter. Vi använde ett dataset som innehåller sju olika originallösningar på enkla programmeringsuppgifter. Varje programmeringsuppgift har plagierade lösningar som löser samma uppgift och icke-plagierade lösningar som också löser samma uppgift. Efter att ha testat olika instruktioner med ChatGPT på en liten delmängd av datasetet, testades fyra olika instruktioner på majoriteten av datasetet. Tre av instruktionerna gav opålitliga resultat till den grad att det ofta skulle gett ett bättre resultat att gissa om lösningarna var plagierade eller inte. Den fjärde instruktionen gav bättre resultat, men fortfarande inte tillräckligt bra för att rekommendera att använda ChatGPT för att identifiera plagiat.

Automated Program Repair (APR) is gaining popularity in the field of software engineering. APR reduces the time and effort needed to find and fix software bugs, with a goal of completely automating bug fixing without any human input. The first part of this study focuses on replicating ChatRepair, an advanced APR tool, and benchmarking it on 6 projects of the Defects4J 2.0. The evaluation revealed three enhancement options: Data Augmentation, Prompt Engineering, and Response Parsing. The second part of the study entails the design and implementation of a new tool, called RapidCapr, based on the newly found features and the structure of ChatRepair. Subsequently, RapidCapr was benchmarked on the same data set as ChatRepair. RapidCapr outperformed ChatRepair in terms of efficiency by producing comparable amount of plausible patches using 7 times fewer tokens. Regarding performance RapidCapr exceeded ChatRepair by generating 15% more plausible and 10% more fixed patches while using 63% fewer tokens. Importantly, the novel approach introduced in this study offers a dual advantage: it significantly reduces the cost associated with conversational-based Automated Program Repair (APR) while concurrently enhancing repair performance. / Automatisk programreparation (APR) ökar i popularitet inom mjukvaruutvecklingsområdet. APR minskar den tid och ansträngning som krävs för att hitta och åtgärda mjukvarubuggar, med målet att helt automatisera buggfixering utan något mänskligt ingripande. Den första delen av denna studie fokuserar på att replikera ChatRepair, ett avancerat APR-verktyg, och att utvärdera det på 6 projekt från Defects4J 2.0. Utvärderingen avslöjade tre förbättringsalternativ: Dataaugmentering, Prompt Engineering och Responsanalys. Den andra delen av studien innefattar design och implementation av ett nytt verktyg, kallat RapidCapr, baserat på de nyligen funna funktionerna och strukturen hos ChatRepair. Därefter utvärderades RapidCapr på samma datamängd som ChatRepair. RapidCapr presterade bättre än ChatRepair i fråga om effektivitet genom att producera en jämförbar mängd möjliga patchar och åtgärdade patchar med 3 till 7 gånger färre ”tokens” och 11 till 16 gånger färre anrop, beroende på stoppvillkor. När det gäller prestanda överträffade RapidCapr ChatRepair genom att generera 15% fler möjliga patchar och 10% fler åtgärdade patchar samtidigt som det använde 7% till 63% färre ”tokens”, beroende på stoppvillkor. Viktigt att notera är att det nya tillvägagångssättet som introduceras i denna studie erbjuder en dubbel fördel: det minskar betydligt kostnaderna för konversationsbaserad automatisk programreparation (APR) samtidigt som det förbättrar reparationsprestandan.

This Bachelor thesis investigates the influence of prompt engineering and the integration of an Interaction Quality (IQ) feedback loop on the performance of ChatGPT-3.5 as a voice assistant. By analysing empirical data across multiple configurations, this study explores how these interventions affect response accuracy and efficiency. Findings suggest that prompt engineering tends to enhance system performance, though the benefits of the IQ feedback loop remain less clear and require further investigation. This study contributes to the field by delineating the potential for targeted modifications to improve dialogue system outputs in real-time applications.

As advancements in chatbots and Large Language Models (LLMs) such as GPT-3.5 and GPT-4 continue, their applications in diverse fields, including psychology, expand. This study investigates the effectiveness of LLMs optimized through prompt engineering, aiming to enhance their performance in psychological applications. To this end, two distinct versions of a GPT-3.5-based chatbot were developed: a version similar to the base model, and a version equipped with a more extensive system prompt detailing expected behavior. A panel of professional psychologists evaluated these models based on a predetermined set of questions, providing insight into their potential future use as psychological tools. Our results indicate that an overly prescriptive system prompt can unintentionally limit the versatility of the chatbot, making a careful balance in instruction specificity essential. Furthermore, while our study suggests that current LLMs such as GPT-3.5 are not capable of fully replacing human psychologists, they can provide valuable assistance in tasks such as basic question answering, consolation and validation, and triage. These findings provide a foundation for future research into the effective integration of LLMs in psychology and contribute valuable insights into the promising field of AI-assisted psychological services. / I takt med att framstegen inom chatbots och stora språkmodeller (LLMs) som GPT-3.5 och GPT-4 fortsätter utvidgas deras potentiella tillämpningar inom olika områden, inklusive psykologi. Denna studie undersöker effektiviteten av LLMs optimerade genom prompt engineering, med målet att förbättra deras prestanda inom psykologiska tillämpningar. I detta syfte utvecklades två distinkta versioner av en chatbot baserad på GPT-3.5: en version som liknar bas-modellen, och en version utrustad med en mer omfattande systemprompt som detaljerar förväntat beteende. En panel av professionella psykologer utvärderade dessa modeller baserat på en förbestämd uppsättning frågor, vilket ger inblick i deras potentiella framtida användning som psykologiska verktyg. Våra resultat tyder på att en överdrivet beskrivande systemprompt kan ofrivilligt begränsa chatbotens mångsidighet, vilket kräver en noggrann balans i specificiteten av prompten. Vidare antyder vår studie att nuvarande LLMs som GPT-3.5 inte kan ersätta mänskliga psykologer helt och hållet, men att de kan ge värdefull hjälp i uppgifter som grundläggande frågebesvaring, tröst och bekräftelse, samt triage. Dessa resultat ger en grund för framtida forskning om effektiv integration av LLMs inom psykologi och bidrar med värdefulla insikter till det lovande fältet av AI-assisterade psykologtjänster.

This graduation report explores the integration of Artificial Intelligence (AI) tools, specifically OpenAI's Generative Pre-trained Transformer (GPT) technology, into web development processes using WordPress (WP) for developing a AI-driven chat service. The focus of the project is on ImagineX AB, a private company that offers the educational service ChatGPT Utbildning aimed at teaching professionals to effectively utilize ChatGPT. The project is motivated by the rapid growth and adoption of AI tools such as ChatGPT, underpinned by the observed increase in user base and its integration into significant platforms, like Microsoft's Bing and Office packages. Despite its promising potential, the application of such AI tools in web development remains underexplored and untested in several aspects. The graduation report presents the implementation of a GPT model-driven chat service on the ChatGPT Utbildning WP website, enabling visitors to interact with the famous AI tool directly. This feature serves a dual purpose – enhancing user engagement and providing an instant demonstration of the utility of ChatGPT. The agile project management methodology in general is divided into four phases: preliminary work, design solutions, develop solution, and delivery – design and development phases are iterative. In this project, there is two design iterations and three development iterations called “cycles”. The project plan is fulfilled with no deviation. Tests and continuous improvements are done throughout the development, with specific and planned in each phase and cycle. The result is two optimized chat bots in respective well-designed chat boxes with full chat functionality driven by OpenAI API and GPT-3.5/GPT-4 models – user tested and then published on ChatGPT Utbildning website. Additionally, insights in agile management solutions in relation to AI tools have been produced. The detailed construction and in-depth discussion contribute to the wide understanding of AI implementation in web development, providing practical insights into the application of ChatGPT in a real-world setting by agile project management. Furthermore, it underscores the transformative potential of AI tools in shaping web solutions and web development, and propelling innovation in the field. The report delves into discussion of technology, ethics, society, and implications on future web development. / Rapporten ämnar redogöra integreringen av artificiell intelligens (AI) instrument, särskilt OpenAI's Generative Pre-trained Transformer (GPT) teknologi, inom ramen för webbutvecklingsprocesser, inklusive agil projektledning, med användning av WordPress (WP), i syfte att utveckla en AIdrivande chatttjänst. Fokus för projektet är på företaget ImagineX AB, en privat aktör som erbjuder en utbildningstjänst benämnd ChatGPT Utbildning med mål att undervisa yrkesverksamma i effektivt bruk av ChatGPT. Motivationen för projektet härstammar från den snabbt växande tillväxten och adoptionen av AI-instrument som ChatGPT, vilket stärks av den observerade tillväxten av användarbasen och dess integrering i betydande plattformar, såsom Microsofts Bing och Office-paket. Trots den lovande potential som dessa AIinstrument innehar, finns det fortfarande delar inom webbutveckling där användningen av sådana verktyg förblir ouppklarade och otillräckligt utforskade. Rapporten visar implementeringen av en GPT-modell-drivande chattjänst på ChatGPT Utbildning WP-webbplatsen, vilket möjliggör direkt interaktion för besökare med det framstående AI-instrumentet. Denna funktion har ett tvåfaldigt ändamål - att förhöja användarengagemang och att ge en omedelbar demonstration av ChatGPT:s användbarhet. Den använda smidiga projektledningsmetodiken är typiskt uppdelad i fyra faser: preliminärt arbete, designlösningar, utvecklingslösningar samt leverans - designoch utvecklingsfaser är iterativa vilket omfattar två designiterationer och tre utvecklingsiterationer refererade till som "cykler". Projektplanen har följts utan avvikelser. Testning och kontinuerliga förbättringar har genomförts under hela utvecklingsprocessen, med specifika och planerade insatser i varje fas och cykel. Resultatet manifesteras i två optimerade chattrobotar inom respektive välutformade chattfönster, med fullständig chattfunktionalitet som drivs av OpenAI API samt GPT-3.5/GPT-4 modellerna - vilka har användartestats och därefter publicerats på ChatGPT Utbildning webbplatsen. Ytterligare insikter rörande agil projektledning i relation till AI-frågor erhålls också. Den detaljerade konstruktionen och den djupgående diskussionen bidrar till en omfattande förståelse för AI-implementering inom webbutveckling och ger praktiska insikter om tillämpningen av ChatGPT i en realistisk inställning med smidig projektledning. Vidare framhäver det den transformerande potentialen hos AI-instrument för att utforma webblösningar och webbutveckling, vilket främjar innovation inom området. Rapporten avslutas med diskussioner kring teknik, etik, samhälle och implikationer för framtida webbutveckling.

When reading a text, it is common to get stuck on unfamiliar words that are difficult to understand in the local context. In these cases, we use dictionaries or similar online resources to find the general meaning of the word. However, maintaining a handwritten dictionary is highly resource demanding as the language is constantly developing, and using generative language models for producing definitions could therefore be a more efficient option. To explore this possibility, this thesis performs an online survey to examine if GPT could be useful for defining words. It also investigates how well the Swedish language model GPT-SW3 (3.5 b) define words compared to the model text-davinci-003, and how prompts should be formatted when defining words with these models. The results indicate that text-davinci-003 generates high quality definitions, and according to students t-test, the definitions received significantly higher ratings from participants than definitions taken from Svensk ordbok (SO). Furthermore, the results showed that GPT-SW3 (3.5 b) received the lowest ratings, indicating that it takes more investment to keep up with the big models developed by OpenAI. Regarding prompt formatting, the most appropriate prompt format for defining words is highly dependent on the model, and the results showed that text- davinci-003 performed well using zero-shot, while GPT-SW3 (3.5 b) required a few shot setting. Considering both the high quality of the definitions generated by text-davinci-003, and the practical advantages with generating definitions automatically, GPT could be a useful method for defining words.

This thesis explores the application of prompt engineering combined with human-AI interaction (HAII) to make text-to-image (TTI) models more accessible and intuitive for non-expert users. The thesis research focuses on developing an application with an intuitive interface that enables users to generate images without extensive knowledge of prompt engineering. A pre-post study was conducted to evaluate the application, demonstrating significant improvements in user satisfaction and ease of use. The findings suggest that such tailored interfaces can make AI technologies more accessible, empowering users to engage creatively with minimal technical barriers. This study contributes to the fields of Media technology and AI by showcasing how simplifying prompt engineering can enhance the accessibility of generative AI tools. / Detta examensarbete utforskar tillämpningen av prompt engineering i kombination med human-AI interaction för att göra text-till-bild modeller mer tillgängliga och intuitiva för icke-experter. Forskningen för examensarbetet fokuseras på att utveckla en applikation med ett intuitivt gränssnitt som gör det möjligt för användare att generera bilder utan omfattande kunskaper om prompt engineering. En före-efter-studie genomfördes för att utvärdera applikationen, vilket visade på en tydlig ökning i användarnöjdhet och användarvänlighet. Utfallet från studien tyder på att skräddarsydda gränssnitt kan göra AI-tekniken mer tillgänglig, och göra det möjligt för användare att nyttja det kreativa skapandet med minimerade tekniska hinder. Den här studien bidrar till områdena avmedieteknik och AI genom att demonstrera hur prompt engineering kan förenklas vilket kan förbättra tillgängligheten av AI-verktyg.