Prompt Engineering ist eine wichtige Fähigkeit, bei der KI-Eingaben sorgfältig strukturiert werden, um bessere Ergebnisse von KI-Modellen zu erhalten. Das Verfassen effektiver Prompts wird branchenübergreifend immer mehr zu einer unverzichtbaren Fähigkeit, da sich zunehmend mehr Unternehmen auf KI verlassen, um vielfältige Aufgaben zu erledigen. Wenn Sie sich mit verschiedenen Prompt-Engineering-Techniken vertraut machen, verstehen, wie der Prozess in realen Szenarien funktioniert, und wissen, wie Sie Strategien auf unterschiedliche Branchen anwenden, können Sie Missverständnisse minimieren, die Effizienz von KI steigern und nützliche Ergebnisse erzielen. Hier finden Sie eine Übersicht über die Taktiken und Techniken, die Sie kennen müssen, um bessere Ergebnisse zu erzielen, sowie fünf Beispiele für Prompt Engineering aus der Praxis für verschiedene Anwendungsfälle, die Ihnen den richtigen Einstieg ermöglichen.
- DIE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE
- Die Bedeutung von Prompt Engineering für KI
- KI-Prompt-Taktiken und -Techniken
- Fünf Beispiele für Prompt Engineering aus der Praxis
- Sechs Beispiele für Prompt Engineering bei branchenspezifischen Aufgaben
- Fünf Best Practices für Prompt Engineering
- Drei Tools für verbessertes Prompt Engineering
- Fazit: Die richtigen Beispiele für Prompt Engineering führen zu hochwertigen KI-Ausgaben
DIE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE
- •Beispiele für Prompt Engineering verschaffen Ihnen einen Vorsprung für verschiedene Situationen und Branchen aus der Praxis. (Zum Abschnitt springen)
- •Wenn Sie die Best Practices für Prompt Engineering befolgen, können Sie Ihre Interaktionen mit KI verbessern und konsistente, nützliche Ergebnisse erzielen. (Zum Abschnitt springen)
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- Lösungen für Prompt Engineering können Ihnen dabei helfen, Prompts von Grund auf zu erstellen und sorgfältig entwickelte Prompts anderer Experten für Prompt Engineering zu entdecken. (Zum Abschnitt springen)
Die Bedeutung von Prompt Engineering für KI
Das Hauptziel von Prompt Engineering ist einfach: die Qualität menschlicher Eingaben zu verfeinern, um die Qualität der KI-Ergebnisse zu verbessern. Das ist wichtig, da der Nutzen und die Qualität eines Prompts die Präzision und den Nutzen der von der KI erzeugten Ergebnisse direkt beeinflussen. Ohne effektives Prompt Engineeringerhalten Nutzer mit größerer Wahrscheinlichkeit vage, irrelevante oder falsche Antworten von künstlicher Intelligenz (KI)-Technologien, was zu einer Verschwendung von Zeit und Ressourcen führt. Prompt Engineering stellt sicher, dass Eingaben klar und spezifisch sind und den richtigen Kontext enthalten, um wünschenswertere Ergebnisse zu erzeugen.
KI-Prompt-Taktiken und -Techniken
Der Einsatz erprobter Prompting-Techniken ist entscheidend, um hochwertige Ergebnisse zu erzielen und die Leistungsfähigkeit von KI-Tools und Anwendungen optimal zu nutzen. Diese etablierten Taktiken erhöhen die Genauigkeit der Ergebnisse generativer KI und optimieren die gesamte Interaktion mit der KI.
Zu den effektiven Prompt-Taktiken und -Techniken gehören die Verwendung von Einschränkungen, die Zuweisung einer Persona, Prompt-Chaining, präzise Formulierungen, das Hinzufügen von Kontext, die Überarbeitung von Prompts und das Geben klarer Beispiele.
Ergebnisse durch Einschränkungen fokussieren
Das Festlegen von Einschränkungen in Prompts steuert die Ausgabe von KI-Modellen, indem der Fokus der Antworten eingegrenzt wird. Einschränkungen machen Ergebnisse relevanter und präziser und stimmen sie besser auf Ihre Erwartungen als Nutzer ab. Dazu können Begrenzungen der Antwortlänge, erforderliche Formate oder bestimmte inhaltliche Vorgaben gehören.
Beispiele
| Antwortlänge begrenzen | Fassen Sie „Harry Potter und die Heiligtümer des Todes“ von J.K. Rowling in weniger als 300 Wörtern zusammen. Konzentrieren Sie sich auf die Haupthandlung, die wichtigsten Figuren und bedeutende Ereignisse. |
|---|---|
| Ausgabeformat festlegen | Nennen Sie drei Vorteile von Elektroautos in Aufzählungspunkten. |
Rollenbasierte Anweisungen integrieren
Wenn Sie der KI eine bestimmte Persona, Rolle oder Perspektive zuweisen, kann sie ihre Antworten an die vorgegebene Rolle anpassen. Durch das Hinzufügen rollenbasierter Anweisungen führen Sie das Modell dazu, verschiedene Personas zu simulieren, etwa Fachleute oder sogar fiktive Figuren. Diese Technik kann die Kreativität und das Engagement des KI-Tools steigern.
Beispiele
| Finanzberater | Sie sind Finanzberater. Geben Sie Tipps für eine effektive Budgetplanung für Studierende. |
|---|---|
| Fantasyfigur | Sie sind Frodo Beutlin aus „Der Herr der Ringe“. Beschreiben Sie Ihre Gefühle, während Sie sich darauf vorbereiten, das Auenland zu verlassen. |
Prompt-Chaining für komplexe Aufgaben beherrschen
Wenn eine größere, komplexere Aufgabe in kleinere, überschaubare Teilaufgaben aufgeteilt wird, kann das KI-System genauer arbeiten. Beim Prompt-Chaining werden Eingaben in einer logischen Abfolge miteinander verknüpft, um komplexe Aufgaben zu bewältigen oder verfeinerte Ergebnisse zu erzeugen. Dies erleichtert die Fehlersuche und das Verständnis des Denkprozesses des Modells. Prompt-Chaining ist besonders bei Aufgaben mit mehreren Vorgängen oder Transformationen hilfreich, etwa bei der Dokumentenanalyse oder Problemlösung.
Beispiel für Prompt-Chaining zur Problemlösung
| Prompt 1 | Welchen großen Herausforderungen steht ein Start-up gegenüber, das eine neue KI-Software auf den Markt bringt? |
|---|---|
| Prompt 2 | Schlagen Sie eine Strategie vor, um jede Herausforderung zu bewältigen. |
| Prompt 3 | Fassen Sie diese Strategien in einem kohärenten Aktionsplan zusammen. |
Mehrdeutigkeit durch präzise Anweisungen begrenzen
Klare, detaillierte Anweisungen in Ihrem Prompt helfen, Unklarheiten zu beseitigen, die vage oder ungenaue Antworten auslösen könnten. Wenn Sie Mehrdeutigkeiten vermeiden, formulieren Sie klare Erwartungen und helfen der KI, die Absicht hinter Ihrer Anfrage zu verstehen.
Beispiel
| Mehrdeutiger Prompt | Beschreiben Sie, wie man einen Kuchen backt. |
|---|---|
| Präziser Prompt | Erstellen Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Backen eines Vanillekuchens für jemanden, der noch nie gebacken hat. Fügen Sie wichtige Details wie Zutaten, Vorbereitungszeit, Backzeit, erforderliche Temperatur und Anweisungen zum Mischen der Zutaten hinzu. |
Für bessere Ergebnisse Kontext hinzufügen
Ein detaillierter Kontext liefert Hintergrundinformationen oder situative Details, die dem Modell helfen, die Feinheiten einer Anfrage zu interpretieren. Indem Sie Prompts mit dem passenden Kontext versehen, können Sie verhindern, dass das KI-System allgemeine Ergebnisse erzeugt.
Beispiel
| Prompt ohne Kontext | Schreiben Sie eine Einführung in maschinelles Lernen. |
|---|---|
| Prompt mit Kontext | Schreiben Sie eine Einführung in maschinelles Lernen für ein nichttechnisches Publikum, das mit dem Konzept nicht vertraut ist. Verwenden Sie einfache Sprache und anschauliche Beispiele und vermeiden Sie Fachjargon. |
Prompts für komplexe Anfragen iterativ überarbeiten und verfeinern
Sie können eine Reihe von Folge-Prompts verwenden, um die Qualität von KI-generierten Antworten zu verbessern. Beginnen Sie mit einem allgemeinen Prompt, der ein komplexes Thema behandelt, und fügen Sie Folge-Prompts hinzu, damit die KI ihre vorherige Antwort erweitert. Die iterative Verfeinerung optimiert die Antwort der KI durch Interaktion.
Beispiel
| Erster Prompt | Schreiben Sie ein Anschreiben für eine Bewerbung. |
|---|---|
| Folge-Prompt 1 | Machen Sie es spezifischer für eine Position im Marketing. |
| Folge-Prompt 2 | Lassen Sie es professioneller klingen und heben Sie meine Führungskompetenzen hervor. |
Ausgaben mit One-Shot- und Few-Shot-Prompting steuern
Klare Beispiele dafür zu geben, wie die gewünschte Antwort aussehen soll, kann die Ausgabe der KI beeinflussen. Dies ist mit One-Shot-Prompting – einem einzelnen Beispiel – oder Few-Shot-Prompting – mehreren Beispielen – möglich.
Beispiele
| One-Shot-Prompting | Schreiben Sie eine Erinnerungs-E-Mail für meinen morgigen Kundenanruf um 14 Uhr. Beispiel: „Hallo zusammen, nur eine kurze Erinnerung an unser morgiges Meeting um 10 Uhr. Ich freue mich darauf.“ |
|---|---|
| Few-Shot-Prompting | Schreiben Sie eine Dankesnotiz dafür, dass ich Konzertkarten geschenkt bekommen habe. Beispiel 1: „Vielen Dank für den wunderschönen Pullover. Ich kann es kaum erwarten, ihn zu tragen!“ Beispiel 2: „Ich liebe das Buch, das du mir geschenkt hast! Ich freue mich schon darauf, es zu lesen!“ |
Fünf Beispiele für Prompt Engineering aus der Praxis
Je nach gewünschtem Ergebnis können bestimmte Beispiele für Prompt Engineering Ihnen helfen, bessere Resultate zu erzielen. Diese Beispiele unterstützen Sie dabei, die KI bei verschiedenen Aufgaben anzuleiten – von Gesprächen und der Bilderzeugung bis hin zum Schreiben von Code und der Sentimentanalyse.
Prompts für Chatbot-Gespräche
Prompts für Chatbot-Gespräche sind eine Art von Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)-Prompt, der menschenähnliche Interaktionen zwischen Nutzern und KI-gestützten Chatbots simuliert. Diese Prompts ermöglichen es Chatbots, zusammenhängende und kontextbezogene Gespräche zu führen.
Im folgenden Beispiel für Prompt-Chaining habe ich ChatGPT gefragt, wie man ohne Fitnessstudio abnehmen kann. Anschließend habe ich das Gespräch mit Folgefragen fortgesetzt und den Prompt weiter verfeinert, indem ich das KI-Tool bat, einen Zeitplan in einem bestimmten Tabellenformat zu erstellen, damit sich die Aufgaben in meinen Tagesablauf integrieren lassen.
Prompt-Chaining in ChatGPT für effektives Prompt Engineering verwenden.
Prompts für die Bilderzeugung
Diese Arten von Prompts weisen die KI an, auf Grundlage detaillierter Vorgaben visuelle Inhalte zu erzeugen, und umfassen die Festlegung von Elementen wie Objekten, Umgebungen oder künstlerischen Stilen. Durch präzise Angaben zu Komposition, Farbschemata und sogar zur Stimmung des Bildes können Sie die kreativen und technischen Aspekte des KI-generierten Bildes steuern.
Hier habe ich starry.ai verwendet, um ein Bild einer trostlosen Stadt bei Nacht mit einer einsamen Gestalt neben einem verlassenen Fahrzeug zu erzeugen. Ich gab vor, dass die Farbpalette dunkel sein sollte, und bat um einen hyperrealistischen Stil mit unheimlicher Atmosphäre. Dieser Ansatz kombinierte Kontext, Einschränkungen und Präzision, um den KI-Bildgenerator bei der Erstellung einer detailreichen und atmosphärischen visuellen Darstellung anzuleiten.
Kontext, Einschränkungen und Präzision nutzen, um mit starry.ai ein präzises Bild zu erzeugen.
Prompts für die Codegenerierung
Diese Prompts weisen KI-Tools an, auf Grundlage klarer Vorgaben funktionsfähige Codeausschnitte oder Skripte zu schreiben. Prompts für die Codegenerierung enthalten Anforderungen, die festlegen, wie der Code Aufgaben ausführen, Eingaben verarbeiten oder Ausgaben strukturieren soll. Mit präzisen Prompts kann die KI Code schreiben, der auf die Bedürfnisse und Anwendungsfälle der Nutzer zugeschnitten ist.
Im folgenden Beispiel habe ich Ninja AI verwendet, um ein Python-Skript zu erstellen, das ein sicheres, zufälliges Passwort mit 12 Zeichen erzeugt. Ich habe klargestellt, dass die Ausgabe mindestens einen Großbuchstaben, einen Kleinbuchstaben, eine Zahl und ein Sonderzeichen enthalten muss. Die Einschränkungen und genauen Angaben halfen Ninja AI dabei, einen nützlichen Codeausschnitt für die sichere Passwortgenerierung zu erstellen.
Genaue Angaben und klare Einschränkungen in Ninja AI bereitstellen, um den gewünschten Code zu generieren.
Prompts für die Textzusammenfassung
Prompts für die Textzusammenfassung weisen KI-Tools an, umfangreiche Dokumente oder Textpassagen zu kürzeren, leicht verständlichen Inhalten zu verdichten. Sie verdeutlichen den erforderlichen Fokus und ermöglichen es der KI, die relevantesten Informationen zu extrahieren und darzustellen.
Ich habe Claude verwendet, um ein KI-Richtliniendokument von eWeek auf 200 Wörter zu begrenzen. Ich bat um eine Zusammenfassung mit Fokus auf die wichtigsten Richtlinien, Rollen und Verantwortlichkeiten sowie Verstöße. Claude konnte die gewünschte Ausgabe mit 168 Wörtern erstellen.
Claude auffordern, die KI-Richtlinienvorlage von eWeek mit einer Wortzahlbegrenzung und genau festgelegten Schwerpunkten zusammenzufassen.
Prompts für die Sentimentanalyse
Prompts für die Sentimentanalyse weisen KI-Modelle an, den emotionalen Ton eines gegebenen Textes zu bewerten und zu kategorisieren. Dabei kann es sich um Kundenfeedback, Beiträge in sozialen Medien oder Produktbewertungen handeln.
Im folgenden Beispiel habe ich Perplexity AI angewiesen, die Stimmung einer Kundenbewertung zu analysieren, und es gebeten, sie als positiv, negativ oder neutral zu klassifizieren. Außerdem bat ich um eine kurze Begründung der Klassifizierung. Die präzise Formulierung der Klassifizierungskriterien und die Aufforderung zur Begründung halfen der KI, das erwartete Ergebnis zu liefern.
Präzision anwenden und in Perplexity AI eine Begründung anfordern, um eine detaillierte Sentimentanalyse durchzuführen.
Sechs Beispiele für Prompt Engineering bei branchenspezifischen Aufgaben
Mit Prompt Engineering können Unternehmen KI-Eingaben anpassen, um in verschiedenen Branchen gezielte Ergebnisse zu erzielen. Ob es um die Verbesserung der Patientenversorgung im Gesundheitswesen oder das Verfassen personalisierter Marketing-E-Mails geht – der Prozess hilft Unternehmen, KI-Tools optimal für ihre geschäftlichen Anforderungen zu nutzen.
Gesundheitswesen
Im Gesundheitswesen kann KI bei der Analyse großer Mengen medizinischer Daten helfen, doch der Prompt muss klar definieren, welche Art von Informationen benötigt wird. Prompt Engineering hilft Klinikern, aus Patientenakten und Laborergebnissen gezielte Erkenntnisse zu gewinnen, Zeit zu sparen und fundiertere Entscheidungen zu unterstützen.
Beispiel-Prompt: Unter Berücksichtigung der folgenden Laborergebnisse, Symptome und Krankengeschichte: Schlagen Sie mögliche Erkrankungen für einen 45-jährigen Patienten vor. Listen Sie außerdem relevante Nachuntersuchungen auf, um die Diagnose einzugrenzen.
Marketing
KI-gestützte Marketing-Tools können Ihnen dabei helfen, Marketingkampagnen und -botschaften zu erstellen. Wenn Sie beim Umgang mit diesen Tools jedoch Prompt Engineering einsetzen, können Sie sicherstellen, dass sie spezifische Verhaltensmuster von Kunden berücksichtigen.
Beispiel-Prompt: Analysieren Sie Daten zu aktuellem Kundenfeedback und zur Kaufhistorie, um Produkte für unsere Weihnachtskampagne zu empfehlen. Heben Sie die drei wichtigsten Produkte hervor, die für preisbewusste Käufer interessant sein werden.
Kundensupport
Gut formulierte Prompts können die Genauigkeit KI-gestützter Kundensupportsysteme erhöhen. Indem Sie Kundenanliegen und gewünschte Ergebnisse in Ihrem Prompt detailliert beschreiben, können Sie die Qualität automatisierter Kundenservice-Interaktionen steigern.
Beispiel-Prompt: Verfassen Sie auf Grundlage der bereitgestellten Kundenbeschwerde über ein fehlerhaftes Produkt eine personalisierte Antwort mit Schritten zur Fehlerbehebung. Empfehlen Sie einen Austausch, falls das Problem weiterhin besteht.
Recht
KI-Tools können juristische Prozesse optimieren, etwa die Prüfung von Verträgen oder die Zusammenfassung komplexer und umfangreicher Rechtsdokumente. Mit Prompt Engineering können Rechtsteams die KI anweisen, bestimmte Klauseln zu extrahieren oder problematische Abschnitte zu kennzeichnen.
Beispiel-Prompt: Prüfe diesen Arbeitsvertrag und identifiziere alle Bereiche, die nach dem geltenden US-Arbeitsrecht ein rechtliches Risiko darstellen könnten. Liste die problematischen Bereiche in Aufzählungspunkten auf.
Bildung
KI-Modelle können im Bildungsbereich personalisierte Lernerfahrungen ermöglichen, aber nur, wenn die Prompts sie zur Erstellung relevanter Inhalte anleiten. Mit Prompt Engineering können Lehrkräfte maßgeschneiderte Unterrichtspläne, Tests oder andere Materialien erstellen, die den unterschiedlichen Bedürfnissen der Lernenden gerecht werden.
Beispiel-Prompt: Erstelle anhand der folgenden Unterrichtsstunde als Referenz einen Einsteiger-Test für Highschool-Schüler im Fach Biologie. Konzentriere dich auf wichtige Fachbegriffe und erstelle zehn Multiple-Choice-Fragen, mit denen das Verständnis der Schüler für diese Konzepte überprüft wird.
Recruiting
KI kann Personalverantwortliche unterstützen, indem sie auf Grundlage der spezifischen Anforderungen einer Stelle maßgeschneiderte Fragen für Vorstellungsgespräche erstellt. Prompt Engineering ermöglicht die Erstellung gezielter und angemessener Fragen, mit denen sowohl die technischen Fähigkeiten als auch die Verhaltensmerkmale von Bewerbern bewertet werden.
Beispiel-Prompt: Erstelle auf Grundlage der vorliegenden Stellenbeschreibung für die Position als Senior Software Engineer zehn technische und verhaltensbezogene Fragen. Stelle sicher, dass die Fragen Fähigkeiten in der Softwareentwicklung, Problemlösungskompetenzen und Führungserfahrung abdecken.
Fünf Best Practices für Prompt Engineering
Die Befolgung von vier zentralen Best Practices für Prompt Engineering trägt dazu bei, KI-Antworten auf die Bedürfnisse der Nutzer abzustimmen. Diese Grundsätze gehen auf häufige Herausforderungen wie mehrdeutige Prompts und Verzerrungen ein und fördern die kontinuierliche Verbesserung der KI. Mit Best Practices für Prompt Engineering können Sie die Qualität der Interaktionen mit der KI steigern und konsistentere und wertvollere Ergebnisse erzielen.
Zu den Best Practices für Prompt Engineering gehören eine klare und prägnante Ausdrucksweise, iterative Tests, detaillierte Angaben, die Auswertung des Feedbacks von KI-Modellen sowie die Festlegung von Kennzahlen zur Messung der Prompt-Leistung.
Klare und prägnante Sprache verwenden
Eine klare und direkte Ausdrucksweise beim Prompt Engineering ist wichtig, damit das Sprachmodell Anfragen korrekt interpretiert und entsprechend darauf reagiert. Klarheit minimiert Mehrdeutigkeiten und Komplexität. Prägnanz hilft dabei, die KI zu einer fokussierten Ausgabe anzuleiten. Klare und prägnante Sprache verringert die Wahrscheinlichkeit von Fehlinterpretationen und führt so zu qualitativ besseren Antworten.
Prompts durch iterative Tests verfeinern
Durch systematisches Experimentieren mit unterschiedlichen Formulierungen, Strukturen und Kontexten Prompt-Engineers ermitteln, welche Variationen der Eingabe die relevantesten Antworten liefern. Iterative Tests ermöglichen eine kontinuierliche Verbesserung, da jede Iteration Erkenntnisse über das Verhalten und die Präferenzen des Modells liefert und es den Engineers erlaubt, Prompts für optimale Klarheit und Präzision zu verfeinern.
KI-Verhalten mit detaillierten Prompts steuern
Mit spezifischen und gut strukturierten Prompts können Engineers das KI-Tool zu gewünschten Verhaltensweisen anleiten und sicherstellen, dass die Ausgabe den Erwartungen der Nutzer entspricht. Um das Verhalten der KI effektiv zu steuern und ihre Antworten zu lenken, sollten Sie genaue Angaben zum Format, Ton und Detailgrad der gewünschten Ergebnisse machen. Durchdachtes Prompt Engineering verbessert die Vorhersagbarkeit und Zuverlässigkeit von KI-generierten Ausgaben.
Feedback des Modells nutzen
Durch die Auswertung des Feedbacks aus den Ausgaben können Prompt-Engineers Verzerrungen, Fehler oder Inkonsistenzen erkennen. Dies hilft ihnen, notwendige Anpassungen an den Prompts vorzunehmen, um Klarheit und Relevanz zu verbessern. Die Nutzung des Modell-Feedbacks fördert kontinuierliches Lernen und führt zu kontextgerechteren KI-Ausgaben.
Erfolgskriterien für effektive Prompts festlegen
Beim Prompt Engineering helfen klare Erfolgskriterien den Engineers dabei, die Leistung von Prompts zu bewerten. Durch die Festlegung messbarer und auf die Projektziele zugeschnittener Benchmarks können sie die Genauigkeit der KI, die Nutzerinteraktion und die Aufgabenerfüllung beurteilen. Dies bietet Unternehmen eine strukturierte Möglichkeit zu überwachen, ob Prompts ihre beabsichtigten Ziele erreichen.
Drei Tools für verbessertes Prompt Engineering
Es gibt mehrere Tools für Prompt Engineering , die Sie beim Erstellen und Optimieren von Prompts für verschiedene KI-Modelle unterstützen können. Diese Plattformen bieten durch die Verbesserung der Qualität Ihrer Prompts wertvolle Unterstützung und helfen Ihnen, aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.
PromptBase
PromptBase ist ein spezialisierter Marktplatz für Prompt Engineering, der Nutzer verschiedener KI-Modelle unterstützt, darunter ChatGPT, DALL-E und Midjourney. Die Plattform ermöglicht es Ihnen, Prompts zu erstellen und zu verkaufen sowie Tausende weitere Prompts zu entdecken, die von erfahrenen KI-Kreativen erstellt wurden. Die umfangreiche Promptsammlung hilft Ihnen, maßgeschneiderte Prompts für bessere Ergebnisse zu finden, dabei Zeit zu sparen und API-Kosten zu senken. Das von der Community getragene Ökosystem fördert Innovation und Austausch im Bereich Prompt Engineering und bei der Erstellung von Prompts in verschiedenen Kategorien wie Kunst und Marketing.
Das Monatsabonnement von PromptBase beginnt bei 9,99 US-Dollar und umfasst 1.250 Credits zur Erstellung von Prompts. Bedenken Sie, dass es aufgrund der großen Auswahl auf der Plattform schwierig sein kann, die schiere Menge an Prompts zu durchsuchen und die besten für Ihre Anforderungen zu finden.
PromptHero
PromptHero ist eine Online-Plattform und ein Marktplatz für Prompts zur Erstellung von KI-Kunst. Sie ermöglicht es Ihnen, sorgfältig entwickelte Prompts für verschiedene KI-Bildgeneratoren wie Stable Diffusion, Flux und Midjourney zu entdecken, zu teilen und zu verkaufen. Die Plattform veranschaulicht die praktische Anwendung von Prompt Engineering und hilft Künstlern, mit Crashkursen zu führenden KI-Kunst-Tools effektive Techniken zur Erstellung von Prompts zu erlernen. PromptHero bietet außerdem eine große Auswahl an optimierten Prompts für zahlreiche Kategorien, Stile und Themen.
Das Monatsabonnement kostet 9 US-Dollar und umfasst 300 Credits. Nachteilig ist, dass die Plattform im Vergleich zu ihren Wettbewerbern ein schlechteres Preis-Leistungs-Verhältnis bietet, da Nutzer mit ihrem Monatsabonnement weniger Bilder generieren können.
PromptPerfect
PromptPerfect ist ein fortschrittlicher KI-Prompt-Generator und -Optimierer, der Rohinputs in detaillierte und verfeinerte Prompts umwandelt. Neben der automatischen Prompt-Optimierung bietet dieses Tool multimodale Unterstützung für Bild- und Texteingaben sowie mehrsprachige Funktionen, mit denen Sie Prompts in mehreren Sprachen eingeben können. Darüber hinaus verfügt diese KI-Plattform über einen interaktiven Assistenten, der Sie beim Brainstorming von Prompt-Ideen unterstützt.
Der kostenpflichtige Monatsplan beginnt bei 19,99 US-Dollar und umfasst tägliche Limits für die Prompt-Optimierung und Interaktionen mit dem KI-Assistenten. Außerdem ist zu beachten, dass PromptPerfect eine komplexe Benutzeroberfläche hat, die neue Nutzer überfordern kann.
Fazit: Die richtigen Beispiele für Prompt Engineering führen zu hochwertigen KI-Ausgaben
Mit den richtigen Beispielen für Prompt Engineering aus diesem Leitfaden können Sie die Möglichkeiten verschiedener KI-Technologien optimal ausschöpfen. Diese Beispiele sind jedoch nur ein erster Schritt auf Ihrem Weg, Prompt Engineering zu beherrschen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in einem tieferen Verständnis der Funktionsweise von Prompt-Engineering-Techniken, damit Sie eigene, maßgeschneiderte Prompts entwickeln können, um bestimmte Ergebnisse zu erzielen und Ihre persönlichen Ziele zu erreichen.
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