Fühlst du dich manchmal verloren bei der Aufgabe, präzise Prompts für KI-Tools wie ChatGPT zu erstellen? Du bist nicht allein! Die rasanten Entwicklungen in der KI-Branche bringen neue Herausforderungen im Bereich des Prompt Engineerings mit sich. Aber keine Sorge, wir sind für dich da! In diesem Artikel bieten wir detaillierte Informationen, wertvolle Ratschläge und bewährte Best Practices rund um das Thema Prompt Engineering.
Unsere Expertise unterstützt dich dabei, folgende Bereiche souverän zu meistern:
- Verständnis grundlegender Konzepte wie NLP
- Effektive Bausteine für die Erstellung von KI-Prompts
- Iterative Verbesserung und Anpassung von Texteingaben
Auf geht's!
Was ist Prompt Engineering?
Prompt Engineering beschäftigt sich mit der Gestaltung von Eingabeaufforderungen (Prompts) für generative KI-Modelle wie LLMs oder Chatbots. Ziel ist es, Prompts so präzise zu verfassen, dass die KI-Ergebnisse den Erwartungen entsprechen. Denn: je mehr Informationen und Kontext die KI hat, desto besser das Ergebnis.
Prompt, NLP, LLMs: Wichtige Begriffsdefinitionen
Was genau ist ein Prompt?
Ein Prompt bildet das Kernstück der Interaktion mit generativen KI-Tools. Es handelt sich dabei um einen Befehl oder eine Aufforderung, die du in natürlicher Sprache an das KI-Modell richtest, um eine bestimmte Reaktion oder Ausgabe zu erhalten.
Prompts können verschiedene Formen annehmen, beispielsweise Fragen, Statements oder Aufforderungen. Durch die Verwendung detaillierter Informationen und spezifischer Texteingaben ermöglichen es Prompts der generativen KI, die für den gewünschten Kontext relevanten und genauen Antworten zu erstellen.
Was ist Natural Language Processing (NLP)?
Natural Language Processing (NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine in natürlicher Sprache zu ermöglichen.
NLP ist ein weitreichendes Gebiet und umfasst eine Vielzahl von Techniken und Verfahren:
- Satz- und Wortsegmentierung
- Stemming, Lemmatisierung und Tokenisierung
- Semantisches Schließen und statistisches NLP
- Maschinelles Lernen und Deep Learning
- Rekurrente Neuronale Netze (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs)
- Automatische Extraktion, Klassifikation und Kennzeichnung von unstrukturierten Text- und Sprachdatensätzen
Was sind LLMs?
Large Language Models (LLMs) sind große Sprachmodelle, die dazu in der Lage sind, Texte zu analysieren, zu verstehen und zu generieren sowie eine Vielzahl sprachbezogener Aufgaben auszuführen.
Ihre Anwendung erstreckt sich auf verschiedenste Situationen wie Content-Generierung, Kundensupport (etwa durch automatisierte Chatbots), Sentiment-Analyse, Sprachübersetzung und Informationsabfrage. Bekannte Beispiele für LLMs sind GPT-4 (OpenAI), PaLM 2 (Google) und Llama 2 (Meta).
7 Bausteine für effektive Prompts
1. Eindeutige Aufforderungen formulieren
Die Klarheit deiner Anweisungen ist entscheidend. Formuliere klare und präzise Aufforderungen.
Also nicht so:
"Schreibe einen Blogtext über Katzen."
Sondern so:
"Schreibe einen ungefähr 500 Wörter langen Blogtext über das Thema Katzenerziehung. Nutze einen unterhaltsamen, nicht zu förmlichen Stil. Verwende folgende Schlüsselwörter sinnvoll: Katzenerziehung, stubenrein, kratzen, Tierarzt. Duze den Leser."
2. Kontext und Hintergrundinformationen einbinden
Ein passender Kontext ist essenziell. Integriere kontextuelle Informationen und Ausgabeanforderungen in deine Prompts. Ein guter Kontext hilft der KI, den inhaltlichen Rahmen der Frage besser zu verstehen und präzisere Ergebnisse zu liefern.
Zum Beispiel so:
"Die Zielgruppe für diesen Blogartikel sind erwachsene Menschen, die bislang keine Erfahrung mit der Katzenerziehung haben."
3. Gleichgewicht zwischen zielgerichteten Informationen und gewünschten Ausgaben
Achte auf ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Einfachheit und Komplexität in deinen Aufforderungen. Das bewahrt dich vor vagen oder unzusammenhängenden Antworten und stellt eine direkte Verbindung zwischen Eingabeaufforderungen und generierten Ausgaben her.
Du kannst im Übrigen auch angeben, was du nicht im Ergebnis sehen möchtest:
"Vermeide eine zu fachliche Sprache und nutze keine Superlative."
4. Experimentieren und Verfeinern der Aufforderungen
Perfekte Eingabeaufforderungen zu erstellen, ist nicht einfach. Deshalb empfehlen wir, unterschiedliche Anweisungen und Kombinationen auszuprobieren und die Aufforderungen anhand der erhaltenen Ergebnisse zu verbessern. Du wirst dich wundern, welch unterschiedliche Ergebnisse du erhältst, wenn du deine Prompts nur ein kleines bisschen anpasst.
5. Chain-of-Thought-Technik
Die Chain-of-Thought-Aufforderung ist eine Methode, mittels der eine komplexe Frage in kleinere, logische Teile aufgeteilt wird, die einen Gedankengang nachahmen. Das unterstützt die KI dabei, Aufgaben in Zwischenschritten zu lösen und klarere Ergebnisse zu generieren.
Die Tree-of-Thought-Aufforderung erweitert diese Technik noch weiter.
Feedback und Follow-up-Prompts für KI-Dialoge
Die Qualität der Interaktion zwischen Benutzer und KI-System hängt maßgeblich von einer kontinuierlichen Verbesserung durch Feedback und Follow-up-Prompts ab. In den folgenden Abschnitten erhältst du wertvolle Informationen darüber, wie Feedback und Follow-up-Prompts in KI-Dialogen eingesetzt werden können.
Iterative Verbesserung von Ergebnissen
Die iterative Verbesserung von Ergebnissen im Prompt Engineering ist essenziell. Berücksichtige dabei die folgenden Aspekte:
- Prüfe die Ergebnisse, die von deinem KI-System zurückgegeben werden, sehr genau.
- Hole Feedback von Endbenutzern ein und nutze es, um deine Eingabeaufforderungen zu optimieren. Wenn dein Marketing-Team zum Beispiel Content mithilfe von KI-Tools erstellt, fragst du am besten regelmäßig nach, wo es hier noch Schwachstellen gibt, die mithilfe einer Anpassung des Prompts behoben werden könnten.
- Ermittle, welche Prompt-Versionen am besten funktionieren, indem du sie miteinander vergleichst, und setze dieses Prinzip zur Weiterentwicklung von Eingabeaufforderungen ein.
- Vergiss nicht, dass dieser Prozess fortlaufend ist und ständige Tests sowie Wiederholungen erfordert, um das KI-System effizient und effektiv zu gestalten.
Fazit
Prompt Engineering ist der Prozess, mit dem man die Ergebnisse steuert, die KI-Modelle auf Basis von Eingabeaufforderungen (Prompts) generieren. Dabei werden Formate, Ausdrücke, Wörter und Symbole für die Interaktion zwischen KI und Benutzern untersucht und angepasst.
Die folgenden Erkenntnisse sind die wichtigsten Punkte dieses Artikels:
- Eindeutigkeit: Gib klare und eindeutige Anweisungen, um Fehlinterpretationen durch die KI zu vermeiden.
- Kontext: Binde angemessenen Kontext in die Aufforderungen ein, um genauere Ergebnisse gewährleisten zu können.
- Experimentieren: Führe Experimente mit verschiedenen Anweisungen und Kombinationen durch und verfeinere deine Aufforderungen basierend auf den erhaltenen Ergebnissen.
FAQ
Im Folgenden ist eine Auflistung von häufigen Fragen und den dazu gehörigen Antworten zu finden.
Wie viel verdient ein Prompt Engineer?
Ein Prompt Engineer verdient durchschnittlich zwischen 60.000 und 100.000 Euro pro Jahr, abhängig von Erfahrung, Standort und Unternehmen. Computerlinguistik, KI-Entwicklung und Programmierkenntnisse sind zentrale Fähigkeiten in dieser Branche.
Was heißt Prompt auf Deutsch?
Prompt auf Deutsch bedeutet "Aufforderung" oder "Eingabeaufforderung". P
Thomas Sesli
Thomas Sesli ist Teil des acquisa-Teams. Seine umfassende Erfahrung aus vier Jahrzehnten in verschiedenen Management-Positionen und sein einschlägiges Fachwissen in den Bereichen Unternehmensberatung und Firmenkundenbetreuung lässt Thomas in unsere Artikel aus dem Themenbereich Business einfließen.
