Prompt engineering ist im Grunde die Kunst und Wissenschaft, die Anweisungen (die "Prompts") so effektiv wie möglich zu formulieren. Es geht nicht um komplexen Code, sondern darum, natürliche Sprache strategisch einzusetzen, um die KI zum gewünschten Ergebnis zu führen.
Die Large Language Models (LLMs), die diese Tools antreiben, "verstehen" den Kontext nicht wie ein Mensch. Sie funktionieren, indem sie Muster erkennen und die wahrscheinlichste Wortsequenz basierend auf ihren Trainingsdaten und Ihrem Prompt vorhersagen.
Ein klarer, detaillierter Prompt wirkt wie eine präzise Anleitung, der die enorme Kapazität des Modells auf Ihr spezifisches Ziel lenkt.
Iteration
Selten ist der erste Prompt perfekt. KI kann nicht Gedanken lesen. Der wichtigste Prozess zur Optimierung ist die Iteration:
Prompt eingeben. Formuliere deine Anfrage so gut wie möglich.
Ergebnis analysieren. Entspricht die Antwort deinen Erwartungen? Ist sie genau genug? Fehlt etwas? Ist sie falsch?
Prompt anpassen. Basierend auf der Analyse verfeinerst du deinen Prompt. Vielleicht musst du:
Mehr Kontext geben (z.B. spezifische Gesetzesartikel, Hintergrundinfos).
Die Anweisung präzisieren.
Die Persona ändern oder hinzufügen.
Das gewünschte Format klarer definieren.
Beispiele hinzufügen (Few-Shot, siehe Artikel 2).
Wiederholen. Gib den verbesserten Prompt ein und wiederhole den Prozess, bis du zufrieden bist.
Tipp Nutze mehrere Modelle neben einander, um auch zu testen, welches Modell am besten zu deinen gewünschten Outputs passt und um Inspiration von mehreren Outputs ziehen zu können.
Prompting Techniken
Hier findest du detailliertere Artikel über verschiedene Techniken, die du ebenfalls nutzen kannst, um deine Prompts zu optimieren.
Best Practices zur Optimierung
🧪 Experimentiere! Scheue dich nicht, verschiedene Formulierungen, Personas oder Formate auszuprobieren.
🤔 Sei geduldig: Gute Prompts entstehen oft erst nach mehreren Versuchen. Sieh es als Lernprozess.
📉 Analysiere Fehler: Wenn die Antwort schlecht ist, überlege genau, warum. War der Prompt zu vage? Fehlte Kontext? Hat die KI die Anweisung missverstanden?
💾 Speichere gute Prompts: Wenn du einen Prompt gefunden hast, der für eine bestimmte Aufgabe gut funktioniert, speichere ihn als Vorlage.