Wenn ich dich vor einem Jahr gefragt hätte, ein LLM-Modell zu nennen, hättest du wahrscheinlich ChatGPT genannt.
Mittlerweile sind wir von ChatGPT zu Meta, Gemini, Claude, Copilot, GPT-4, Deepseek und Ernie übergegangen – und die Liste wächst stetig weiter.
Diese schiere Anzahl an LLMs steht für die neue Welle der KI, die unsere Art zu leben und zu arbeiten schnell verändert.
Diese Sprachmodelle sind ein integraler Bestandteil deines Arbeitsablaufs geworden. Sie unterstützen dich als mächtiger Assistent dabei, zu schreiben, zu kreieren, Probleme zu lösen und Ideen auf eine Weise zu erkunden, die du vorher vielleicht nicht für möglich gehalten hast.
Wusstest du, dass ChatGPT 1 Milliarde Suchanfragen pro Tag erreichte – 5,5-mal schneller als Google? Viele Menschen verwenden LLM-Modelle als Suchmaschinen.
Doch es ist nicht immer einfach, die besten Ergebnisse zu erzielen. Genau hier kommt das Prompt Engineering ins Spiel. Das Geheimnis liegt in der Art und Weise, wie du mit diesen Modellen kommunizierst. Wenn du lernst, effektive Prompts zu formulieren, kannst du ihr volles Potenzial nutzen und präzise, hilfreiche und maßgeschneiderte Antworten erhalten.
Was ist ein Prompt?
Ein Prompt ist ein Text, den du in ein generatives KI-Modell eingibst. Er kann eine Eingabe, eine Frage oder eine Anweisung sein, die du gibst.
Generative KI bezeichnet eine Art künstlicher Intelligenz, die dir dabei hilft, neue Inhalte wie Geschichten, Gespräche, Videos, Bilder oder Musik zu generieren. Sie basiert auf umfangreichen Maschinenlernmodellen, die tiefe neuronale Netze nutzen und mit Milliarden von Daten trainiert wurden.
Die großen Sprachmodelle (LLMs) sind sehr flexibel und können vielfältige Aufgaben erfüllen. Zum Beispiel können sie Dokumente zusammenfassen, Sätze umschreiben und neu formulieren, Fragen beantworten und Sprachen übersetzen. Bei spezifischen Inputs arbeitet die KI, indem sie die beste Ausgabe vorhersagt, die sie aus ihrem Training ableitet.
Die grundlegende Regel lautet: Guter Prompt = Gutes Ergebnis.
Je klarer und präziser dein Prompt ist, desto genauer und effektiver liefert die KI ihre Antworten.
Auch wenn KI-Modelle bemerkenswert sind, mangelt es ihnen im Vergleich zu Menschen meist an kritischem Denken. Sie verlassen sich hauptsächlich auf deine Eingabe, um Kontext, Absicht und Ausgabe zu bestimmen. Ein gut formulierter Prompt hilft der KI dabei, nützliche und relevante, qualitativ hochwertige Informationen zu erzeugen.
Prompt-Beispiele: So verbessern kleine Änderungen deine KI-Antworten
Werfen wir jetzt einen Blick darauf, wie leichte Unterschiede im Prompt zu besseren Antworten führen können.
Basis: „Erzähle mir etwas über Hunde.“ (Generische Details)
Besser: „Erkläre kurz die wesentlichen Unterschiede zwischen Golden Retrievern und Labrador Retrievern.“ (Spezifischer, mit Fokus vor allem auf den Vergleich)
Noch besser: „Agiere als Hundezüchter. Erkläre die Hauptunterschiede im Temperament und im Bewegungsbedarf zwischen Golden Retrievern und Labrador Retrievern, geeignet für eine Familie, die eine Adoption erwägt.“ (Rolle, Publikum und spezifische Details für eine maßgeschneiderte Antwort hinzugefügt)
Diese Beispiele zeigen, wie Kontext, das Spezifizieren einer Rolle für die KI oder das Detaillieren der gewünschten Ausgabe der KI sehr helfen können.
Erfolgsformel für Marketing Prompts
Schau dir gleich das Video an und erfahre die Erfolgsformel zum Prompting im Marketing.
Kerntechniken des Promptings: Dein Fundament-Werkzeugkasten
Beginnen wir mit den Prompting-Techniken
-
Zero-Shot-Prompting: Direkt und Einfach
Das ist die grundlegendste Form, bei der du der KI eine Aufgabe ohne vorherige Beispiele gibst.
Beispiel: Übersetze „Guten Tag, wie geht es Ihnen?“ ins Englische.
Anwendungsfall: Schnelle Faktenabfragen, einfache Übersetzungen oder unkomplizierte Anfragen, bei denen das allgemeine Wissen der KI ausreicht.
-
Few-Shot-Prompting: Lernen durch Beispiel
Bei Few-Shot Prompting werden dem Modell einige wenige Beispiele gegeben, bevor es die eigentliche Aufgabe lösen soll. Dies hilft dem Modell, das gewünschte Antwortformat zu verstehen.
Beispiele:
Input: „Great sound, comfortable, but battery dies fast.“
Output: „Pros: Excellent audio, ergonomic fit. Cons: Limited battery life.“
Anwendungsfall: Daten formatieren, Texte in einem bestimmten Stil generieren oder Informationen anhand vorgegebener Muster klassifizieren.
-
Chain-of-Thought-(CoT)-Prompting: Schrittweises Denken
Bei komplexen Problemen animierst du die KI, ihren Denkprozess zu erklären. Das führt zu präziseren und logischeren Lösungen.
Beispiel: „Eine Bäckerin macht 150 Kekse. Wenn 20 Prozent Schokoladenstückchen enthalten sind und der Rest Haferflockenkekse, und sie die Hälfte der Haferflockenkekse verkauft, wie viele Haferflockenkekse bleiben übrig? Zeige die schrittweise Berechnung.“
Anwendungsfall: Mathematische Probleme, komplexe Denkaufgaben, Code-Debugging oder mehrstufige Planungen.
-
Role-Prompting: Übernimm eine Persona
Weise der KI eine spezifische Rolle oder Persona zu. So generiert die KI Antworten, die mit dem Wissen, dem Ton und der Perspektive dieser Figur übereinstimmen.
Beispiel: „Agier als professioneller Cybersecurity-Experte. Erkläre einem nicht-technischen Publikum die Bedeutung starker, einzigartiger Passwörter.“
Anwendungsfall: Inhalte aus einer bestimmten Perspektive erzeugen (z. B. Marketingtexte, rechtliche Hinweise), kreatives Schreiben oder Expertenberatungen simulieren.
-
Instruction-Prompting: Klarheit ist König
Gib klare, unmissverständliche und detaillierte Anweisungen für die Aufgabe. Je spezifischer deine Anweisungen sind, desto besser wird die Antwort.
Beispiel: „Schreibe eine prägnante, 200 Wörter lange Blogeinleitung über die Vorteile von Remote-Arbeit. Baue einen starken Aufhänger und relevante Daten zur Untermauerung der Aussagen ein.“
Anwendungsfall: Jede Aufgabe, die spezifische Aktionen, Formate, Längenbeschränkungen oder Inhaltsvorgaben erfordert.
-
Conversational-Prompting: Dialog für Tiefe
Führe ein zweiseitiges Gespräch mit der KI, gib spezifische Anforderungen (Ton, neueste Updates) basierend auf vorherigen Antworten ein, um bessere und ausführlichere Antworten zu erhalten. Es soll sich wie ein normales, freundliches Gespräch anfühlen.
Beispiel:
Du: „Was ist erneuerbare Energie?“
KI: Gibt einen Überblick über verschiedene erneuerbare Quellen.
Du: „Konzentriere dich jetzt bitte speziell auf die neuesten Fortschritte bei der Effizienzsteigerung von Solarpanels.“
KI: Verstanden. Hier sind die neuesten Fortschritte bei der Effizienz von Solarpanels und deren Implementierung.
Anwendungsfall: Brainstorming, vertiefte Recherche, Content-Verfeinerung, das Erkunden komplexer Themen und iterative Problemlösung.
7. Template-Based Prompting-Technik
Template-Based Prompting nutzt vordefinierte Strukturen oder Vorlagen, um damit konsistente und zielgerichtete Antworten zu erzielen.
Beispiele:
- E-Mail-Vorlage: „Verwende die folgende Vorlage, um eine E-Mail zur Terminbestätigung zu schreiben: ‚Sehr geehrte/r [Name], hiermit bestätige ich unseren Termin am [Datum] um [Uhrzeit]. Mit freundlichen Grüßen, [Ihr Name]'“
- Berichtsvorlage: „Verwende die folgende Vorlage, um einen Wochenbericht zu erstellen: ‚Titel: Wochenbericht KW [Nummer]. Zusammenfassung: [Kurze Zusammenfassung]. Details: [Detaillierte Informationen]. Schlussfolgerung: [Schlussfolgerung]'“
-
Du (Social-Media-Post-Vorlage):
KI:
Produkt: [Produktname]
Vorteil 1: [Vorteil 1]
Vorteil 2: [Vorteil 2]
Handlungsaufforderung: [CTA]
Formuliere den Beitrag folgendermaßen:
Produkt: „Smartwatch Pro“
Vorteil 1: „Lange Akkulaufzeit“
Vorteil 2: „Fortschrittliches Gesundheits-Tracking“
CTA: „Jetzt kaufen!“
Anwendungsfall: Produktbeschreibungen, Social-Media-Updates, standardisierte Berichte oder Fragen-Antwort-Paare für FAQs generieren.
Fortgeschrittenes Prompting: Nutzung tieferer KI-Fähigkeiten
Über die Grundlagen hinaus beschäftigt sich fortgeschrittenes Prompt-Engineering mit komplexeren Situationen und legt besonderes Augenmerk auf Evaluation, Ethik und Integration.
Fortgeschrittene Prompt-Muster
Tree-of-Thought-(ToT)-Prompting: Die „ToT“-Methode fordert die KI auf, verschiedene Pfade oder „Gedanken“ zu erwägen, bevor sie zu einer finalen Antwort kommt. Es ist, als würdest du die KI bitten, mehrere Lösungsideen zu brainstormen und zu bewerten.
Beispiel: „Entwickle drei kreative, unabhängige Lösungen, um das Problem der Plastikmüllentsorgung in einer Großstadt zu lösen. Beschreibe für jede Lösung Nutzen, Kompromisse und beteiligte Akteure. Denke zuerst über den Grundsatz nach und betrachte dann Vor- und Nachteile sowie die Umsetzung.“
Anwendungsfall: Strategische Planung, komplexe Problemlösung, Entwicklung vielfältiger Ideen und Bewertung von Kompromissen.
ReAct (Reasoning and Acting): Obwohl komplexer und oft an spezielle KI-Frameworks (wie LangChain) gebunden, hilft das Verständnis von ReAct dir, Prompts so zu strukturieren, dass die KI nicht nur überlegt, sondern auch eine „Aktion“ angibt, die sie ausführen würde. Das kann zum Beispiel die Planung einer Informationssuche, das Generieren von spezifischem Code oder die Interaktion mit einem externen Tool beinhalten.
Beispiel: „Ich muss die Bevölkerung Tokios herausfinden und diese mit der von New York vergleichen. Nenne zunächst den Schritt-für-Schritt-Plan, den du befolgen würdest, um diese Informationen zu erhalten (z. B. ‚Suche nach Bevölkerung Tokios‘, ‚Suche nach Bevölkerung New Yorks‘). Dann präsentiere den Vergleich.“
Anwendungsfall: Aufbau von KI-Agenten, Automatisierung von Recherchen und Aufgaben, die Planung und Ausführung erfordern.
Prompt-Bewertung & Iteration: Dein kontinuierlicher Verbesserungsprozess
Allein einen Prompt zu formulieren reicht nicht; du musst wissen, ob er effektiv ist.
Erfolgsmetriken definieren: Bevor du promptest, definiere, wie eine „gute“ Antwort für dich aussieht. Geht es um Prägnanz, Genauigkeit, Kreativität oder die Einhaltung eines bestimmten Formats?
A/B-Tests: Für wichtige Anwendungen erstellst du mehrere Varianten eines Prompts und testest sie gegeneinander mit einer kleinen Datenmenge. So findest du heraus, welcher Prompt die besten und zuverlässigsten Ergebnisse liefert.
Halluzinationen entgegenwirken: KI-Modelle können manchmal plausible, aber falsche Informationen generieren (Halluzinationen). Das resultiert oft aus fehlerhaften Trainingsdaten.
Daher solltest du:
– Grounding: Nur relevanten und faktischen Kontext direkt im Prompt angeben.
– Beschränkungen: Die KI auffordern, „nur bereitgestellte Informationen zu verwenden“ oder „anzugeben, wenn sie die Antwort nicht weiß/keine falschen Informationen zu erfinden“.
Iterative Verfeinerung: Prompt-Engineering ist ein Zyklus. Analysiere die Ausgabe der KI, identifiziere Verbesserungsmöglichkeiten und verfeinere deinen Prompt. Diese kontinuierliche Feedbackschleife ist entscheidend, um richtig gut im Prompten zu werden.
Ethische KI & Bias-Reduzierung in Prompts
Dies ist ein kritischer und oft vernachlässigter Aspekt verantwortungsvoller KI-Nutzung. Prompts können unbeabsichtigt Vorurteile, die in den Trainingsdaten der KI vorhanden sind, verstärken oder einführen.
Neutrale Sprache: Achte darauf, geschlechts-, rassen-, kultur- oder berufsbezogene Stereotype zu vermeiden. Vermeide Formulierungen, die bestimmte demografische Gruppen unterstellen.
Schwacher Prompt: „Schreibe eine Geschichte über einen beschäftigten männlichen Softwareentwickler und seine unterstützende weibliche Verwaltungsangestellte.“ (Verstärkt Geschlechterrollen)
Besserer Prompt: „Schreibe eine Geschichte über eine:n beschäftigte:n Softwareentwickler:in und die:n unterstützende:n Verwaltungsangestellte:n.“ (Geschlechtsneutral)
Fairness und Inklusivität: Verwende Prompts, die Fairness, Chancengleichheit und Inklusivität fördern, besonders bei Inhalten über Menschen oder sensible Themen. Wenn du beispielsweise nach Beispielpersonen aus Führungsebenen fragst, achte darauf, dass dein Prompt keine unbeabsichtigten Verzerrungen oder Einschränkungen der Diversität mit sich bringt.
Praktische Anwendungsbeispiele: Prompt-Engineering im Einsatz
Content-Erstellung & Marketing:
Prompt: „Gib mir 5 einzigartige Überschriften für einen Blogbeitrag über ‚Produktivitätstipps für Remote-Arbeit‘. Halte den Ton professionell und unterfüttere die Aussagen mit Daten.“
Ergebnis: Schnelles Generieren vielfältiger Optionen für Marketingtexte.
Automatisierung im Kundensupport:
Prompt (Rolle & Anweisung): Du bist ein geduldiger Kundenservice-Mitarbeiter eines Video-Streaming-Dienstes. Ein Kunde ist frustriert, weil sein Video ständig puffert. Gib typische Lösungsschritte an. Falls das Puffern weiterhin besteht, biete an, den Kunden mit einem Live-Chat oder einem menschlichen Ansprechpartner zu verbinden. Die Antworten müssen klar und leicht verständlich sein.
Ergebnis: Aufbau eines intelligenten Chatbots, der Benutzer erfolgreich bei häufigen Problemen unterstützt.
Datenanalyse & Zusammenfassung:
Prompt (CoT & Format): „Analysiere die folgenden Quartalsverkaufsdaten [Daten und wichtige Details einfügen]. Identifiziere die top 3 Produkte und die bottom 2. Berechne den Gesamtumsatzanstieg von Q1 zu Q2. Präsentiere die Ergebnisse als Aufzählungspunkte, gefolgt von einer prägnanten Zusammenfassung der Gesamttendenzen.“
Ergebnis: Schlüsselanalysen und Zusammenfassungen großer Datensätze für Geschäftsberichte bereitstellen.
Code-Generierung & Debugging:
Prompt (Anweisung & Beispiel): „Schreibe eine JavaScript-Funktion, die ein Array von Zahlen entgegennimmt und nur die geraden Zahlen zurückgibt. Zeige ein Beispiel zur Verwendung. Erkläre außerdem mögliche Randfälle oder potenzielle Fehler bei großen Arrays.“
Ergebnis: Automatisierung von Boilerplate-Code, Erläuterungen zu komplexen Funktionen erhalten und potenzielle Probleme identifizieren.
Nutze den Prompt Engineering Leitfaden für deine Praxis
Die Wahl der richtigen Prompting-Technik hängt von der Komplexität der Aufgabe und dem gewünschten Ergebnis ab. Indem du gezielt promptest, kannst du das volle Potenzial moderner KI-Modelle ausschöpfen und somit präzisere, relevantere sowie nützlichere Antworten erzielen.
Experimentiere mit verschiedenen Techniken und finde heraus, welche Methoden für deine spezifischen Anwendungsfälle am besten funktionieren. Mit dem richtigen Prompt-Engineering-Leitfaden an deiner Seite kannst du die Leistungsfähigkeit von KI optimal ausschöpfen – für überzeugende und effiziente Ergebnisse.
KI-Lehrgang mit 90 % Förderung für Solo-Selbständige
Bring dein Business mit KI auf ein neues Level! Bilde dich weiter als KI-Manager oder KI-Berater. Erfahre mehr dazu im Webinar: KI-Kurse mit 90 Prozent staatlicher Förderung für Freelancer.
