Prompt Engineering hat sich als Schlüsseltechnik etabliert für eine effiziente Kommunikation mit KI-Modellen wie ChatGPT. In diesem Blogartikel werde ich dir daher einen umfassenden Überblick über die am häufigsten verwendeten Prompting-Techniken geben und dir außerdem mit Praxisbeispielen zeigen, wie du sie erfolgreich einsetzen kannst.
Was ist ein Prompt?
Ein Prompt ist eine Eingabe oder Anweisung, die an ein KI-Modell, wie z.B. ein Sprachmodell, gegeben wird, um eine gewünschte Antwort oder Reaktion zu erhalten. Es kann sich um einen Satz, eine Frage, ein Schlüsselwort oder eine Kombination von Informationen handeln, die das Modell dazu anregen, relevante und sinnvolle Inhalte zu generieren.
Beispiele für Prompts:
- Eine Frage: „Was sind die Vorteile von Künstlicher Intelligenz?“
- Eine Anweisung: „Schreibe einen kurzen Aufsatz über erneuerbare Energien.“
- Ein unvollständiger Satz: „Die Zukunft der Technologie wird bestimmt durch…“
Prompts sind entscheidend für die Interaktion mit KI, da sie die Richtung und den Kontext der Antworten bestimmen. Je präziser und klarer der Prompt formuliert ist, desto relevanter und nützlicher wird die Antwort des Modells sein.
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Die wichtigsten Prompting-Techniken
1. Zero-Shot Prompting
Zero-Shot Prompting ist die einfachste Form des Promptings. Dabei wird dem Modell eine Aufgabe gestellt, ohne dass es zuvor spezifische Beispiele oder Trainingsdaten für diese Aufgabe erhalten hat.
Beispiele:
- Textklassifikation: “Klassifiziere den folgenden Text als positiv, negativ oder neutral: ‘Der Film war ganz okay.'”
- Übersetzung: “Übersetze den folgenden Satz ins Französische: ‘Das Wetter ist heute schön.'”
2. Few-Shot Prompting
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:
- Wortverwendung: “Ein ‘whatpu’ ist ein kleines, pelziges Tier aus Tansania. Ein Beispiel für einen Satz, der das Wort ‘whatpu’ verwendet, ist: Wir reisten durch Afrika und sahen diese sehr niedlichen whatpus. Ein ‘farduddle’ bedeutet, schnell auf und ab zu springen. Ein Beispiel für einen Satz, der das Wort ‘farduddle’ verwendet, ist: Als wir das Spiel gewannen, begannen wir alle zu farduddle.”
- Sentimentanalyse: “Text: Heute ist das Wetter fantastisch. Klassifikation: Positiv. Text: Die Möbel sind klein. Klassifikation: Neutral. Text: Ich mag deine Einstellung nicht. Klassifikation: Negativ. Text: Diese Schussauswahl war schrecklich. Klassifikation: Negativ.”
3. Promting-Technik Chain of Thought (CoT)
Das CoT Prompting regt das Modell dazu an, seinen Denkprozess Schritt für Schritt darzulegen, was besonders nützlich ist für komplexe Aufgaben, die logisches Denken erfordern.
Beispiele:
- Mathematische Problemlösung: “Löse folgende Aufgabe und erkläre jeden Schritt: Ein Apfel kostet 0,50€, eine Banane 0,30€ und eine Orange 0,80€. Wie viel kosten 2 Äpfel, 3 Bananen und 1 Orange zusammen?”
- Logisches Denken: “Wenn alle Menschen sterblich sind und Sokrates ein Mensch ist, dann ist Sokrates sterblich. Ist die Schlussfolgerung korrekt?”
4. Role Prompting
Bei dieser Technik wird dem KI-Modell eine bestimmte Rolle oder Persona zugewiesen, sodass es aus deren Perspektive antworten kann.
Beispiele:
- Kundenservice: “Du bist ein Kundenservice-Mitarbeiter. Beantworte die folgende Beschwerde: ‘Mein Produkt ist defekt angekommen.'”
- Arzt: “Du bist ein Arzt. Ein Patient beschreibt folgende Symptome: Fieber, Husten, Atemnot. Was könnte die Diagnose sein?”
5. Instruction Prompting
Instruction Prompting ermöglicht es dem Modell, indem es klare und detaillierte Anweisungen erhält, genau zu verstehen, wie es die Aufgabe angehen soll.
Beispiele:
- Kochrezept: “Schreibe ein Rezept für einen Schokoladenkuchen. Schritt 1: Zutaten auflisten. Schritt 2: Zubereitungsschritte beschreiben.”
- Technische Anleitung: “Erstelle eine Anleitung zur Installation eines Druckers. Schritt 1: Drucker auspacken. Schritt 2: Drucker mit dem Computer verbinden. Schritt 3: Treiber installieren.”
6. Conversational Prompting
Conversational Prompting nutzt einen dialogbasierten Ansatz, bei dem das Modell und der Benutzer in einem kontinuierlichen Gespräch interagieren, um schrittweise Informationen zu sammeln und somit die Aufgabe effektiv zu lösen.
Beispiele:
- Kundenberatung: “Kunde: ‘Ich suche einen neuen Laptop für die Arbeit.’ KI: ‘Welche Anforderungen haben Sie an den Laptop?’ Kunde: ‘Er sollte leicht und leistungsstark sein.’ KI: ‘Möchten Sie ein bestimmtes Betriebssystem?'”
- Technischer Support: “Kunde: ‘Mein Internet funktioniert nicht.’ KI: ‘Haben Sie bereits den Router neu gestartet?’ Kunde: ‘Ja, habe ich.’ KI: ‘Leuchten alle Lichter am Router?'”
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]'”
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 geschickt promptest, kannst du das volle Potenzial von KI-Modellen ausschöpfen und somit präzisere, relevantere sowie nützlichere Antworten erhalten.
Experimentiere daher mit verschiedenen Prompting-Techniken und finde dadurch heraus, welche für deine spezifischen Anwendungsfälle am besten geeignet sind. Mit der richtigen Herangehensweise kannst du die Leistungsfähigkeit von KI-Modellen optimal nutzen und beeindruckende Ergebnisse erzielen.
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