Leitfaden zum Prompt Engineering: Das Potenzial von KI-Modellen erschließen

Prompt Engineering bezeichnet den Prozess, detaillierte Eingaben sorgfältig zu formulieren, um von einem KI-Modell die gewünschten Ergebnisse zu erhalten. Prompt Engineering wird häufig in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) eingesetzt und umfasst die Anpassung geeigneter Prompt-Arten mit dem erforderlichen Detailgrad, um die Fähigkeit des Systems zu verbessern, auf Grundlage von Benutzereingaben aussagekräftige Ergebnisse zu erzeugen.

Wenn Sie die verschiedenen Arten von KI-Prompts verstehen, fortgeschrittene Techniken zu ihrer effektiven Erstellung kennen und wissen, welche häufigen Fehler es zu vermeiden gilt, steigern Sie die Qualität Ihrer Prompts und maximieren das Potenzial Ihrer KI-Systeme.

DAS WICHTIGSTE IN KÜRZE

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  Prompt Engineering optimiert die Antworten von KI-Modellen, indem es deren Ausgaben steuert. (Zum Abschnitt springen)
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  Erfolgreiche KI-Prompts erfordern klare Ziele, relevanten Kontext und konkrete Details. (Zum Abschnitt springen)
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  Es gibt verschiedene KI-Prompt-Arten für unterschiedliche Zwecke und Anwendungsbereiche. (Zum Abschnitt springen)
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  Fortgeschrittene Prompting-Techniken wie Zero-Shot-, Few-Shot- und iteratives Prompting verbessern die Leistung von KI. (Zum Abschnitt springen)
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  Zu den häufigsten Fehlern beim Prompting gehören vage Anweisungen, fehlender Kontext und das Ausbleiben einer iterativen Überarbeitung der Prompts. (Zum Abschnitt springen)

Was ist Prompt Engineering?

Prompt Engineering ist eine Fähigkeit, die technisches Wissen mit kreativem Denken verbindet, um Prompts zu entwickeln, die Modelle für künstliche Intelligenz (KI) anleiten und gewünschte Antworten zu erhalten. Auch wenn es sich nach einem hochtechnischen Konzept anhört, geht es beim Prompt Engineering im Kern eher um Sprache und Kommunikation.

Nicht jede Eingabe führt bei der Interaktion mit einem KI-Modell zu einer nützlichen Ausgabe. Prompt Engineering ist schlicht eine Möglichkeit, sicherzustellen, dass Ihre Anfrage so klar und direkt wie möglich ist und die KI zum richtigen Kontext und zur richtigen Absicht führt. Der Prozess erfordert eine fortlaufende Überarbeitung, bis Sie die genauesten Ergebnisse erhalten.

Der Aufstieg von KI-gestützten Anwendungen und Lösungen hat Prompt Engineering zu einer zunehmend wichtigen Fähigkeit gemacht.

9 Arten von KI-Prompts

Es gibt eine große Vielfalt an KI-Prompts, die Sie in unterschiedlichsten Bereichen einsetzen können – von der Erstellung kreativer Inhalte bis zur Unterstützung bei der Lösung komplexer Probleme. Diese Prompts können bestimmte Arten von Antworten aus KI-Systemen hervorrufen und sind jeweils auf unterschiedliche Anforderungen und Ziele zugeschnitten. Zu wissen, welche Prompt-Art Sie verwenden müssen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, ist für die Arbeit mit KI-Modellen entscheidend.

Zu den Arten von KI-Prompts gehören Informations-Prompts, kreative Prompts, Persona-Prompts, Anweisungs-Prompts, Vervollständigungs-Prompts, Reasoning-Prompts, multimodale Prompts und Klassifikations-Prompts.

Informations-Prompts

Diese Arten von Anfragen fordern vom KI-Tool konkrete Informationen oder Daten an und weisen es an, in seiner Antwort sachliche Details bereitzustellen. Die erwartete Ausgabe ist eine prägnante und informative Antwort, die direkt auf die Eingabe oder Anfrage eingeht. Sie werden meist verwendet, um schnell unkomplizierte Informationen wie Definitionen zu erhalten.

• Beispiel für einen guten Prompt: „Gib eine kurze Erklärung, was GenAI ist.“
• Beispiel für einen schlechten Prompt: „Was ist der Sinn des Lebens?“

Vervollständigungs-Prompts

Diese Anfragen geben dem KI-Tool eine unvollständige Eingabe und bitten es, den Rest zu vervollständigen. Die KI analysiert Kontext und Inhalt der vorgegebenen Eingabe und fügt Material hinzu, das zu deren Thema, Ton und Stil passt. Vervollständigungs-Prompts sind für kreatives Schreiben und Programmieren nützlich.

• Beispiel für einen guten Prompt: „Setze diese Geschichte fort: ‚Der Autor starrte auf die leere Seite und hoffte, dass ihm die Worte einfallen würden. Plötzlich hatte er eine Idee …‘“
• Beispiel für einen schlechten Prompt: „Es war einmal ein magisches …“

Klassifikations-Prompts

Diese stellen der KI Rohinformationen bereit und weisen sie an, diese Informationen nach vordefinierten Kategorien zu klassifizieren. Sie können auf verschiedene Eingabetypen angewendet werden, darunter Text, Bilder oder Audio, und werden typischerweise bei der Sentiment-Analyse oder Datenklassifizierung eingesetzt.

• Beispiel für einen guten Prompt: „Ordne die Stimmung dieser Kundenrezensionen als positiv, negativ oder neutral ein.“ [Fügen Sie die zu klassifizierenden Kundenrezensionen hinzu].
• Beispiel für einen schlechten Prompt: „Klassifiziere diesen Text als gut oder schlecht.“

Kreative Prompts

Diese weisen die KI an, fantasievolle Inhalte wie Gedichte, Lieder oder sogar Bilder zu erstellen. Kreative Prompts leiten die Erzeugung origineller Inhalte ein und sind offen formuliert, sodass mehrere mögliche Antworten der KI entstehen können. Sie können eine innovative Idee oder ein Thema liefern, das zu kreativen Ergebnissen inspiriert.

• Beispiel für einen guten Prompt: „Verfasse ein dramatisches Gedicht über KI-generierte Kunst.“
• Beispiel für einen schlechten Prompt: „Schreibe eine völlig originelle, detaillierte und herzzerreißende Kurzgeschichte, die noch nie erzählt wurde, mit Figuren und einer Handlung, die sich noch niemand ausgedacht hat.“

Vergleichs-Prompts

Diese weisen ein KI-System an, verschiedene Elemente, Objekte oder Konzepte zu vergleichen und gegenüberzustellen, wobei Gemeinsamkeiten und Unterschiede hervorgehoben werden. Das KI-Modell untersucht die gemeinsamen Eigenschaften, Merkmale oder Charakteristika der verglichenen Elemente oder Entitäten. Vergleichs-Prompts helfen dabei, Unterschiede zu verstehen und verschiedene Optionen zu bewerten, um Entscheidungen zu unterstützen.

• Beispiel für einen guten Prompt: „Vergleiche die Fähigkeiten von ChatGPT und GPT-4.“
• Beispiel für einen schlechten Prompt: „Vergleiche die künstlerischen Stile von Leonardo DaVinci und Picasso und erkläre, warum einer besser ist als der andere.“

Reasoning-Prompts

Diese Prompts fordern das KI-System auf, Problemlösungskompetenz zu zeigen, eine Situation zu analysieren, logische Schlussfolgerungen zu ziehen und seine Überlegungen zu erklären. Reasoning-Prompts beziehen die Abwägung mehrerer Faktoren oder die Betrachtung verschiedener Perspektiven ein. Sie eignen sich ideal für Problemlösung und Entscheidungsfindung.

• Beispiel für einen guten Prompt: „Analysiere unsere wöchentlichen Verkaufsdaten des vergangenen Jahres und ermittle die wichtigsten Faktoren, die den Umsatz beeinflussen. Schlage anschließend Strategien zu ihrer Optimierung vor.“
• Beispiel für einen schlechten Prompt: „Begründe, warum alle Menschen dieselben politischen Überzeugungen haben sollten.“

Anweisungs-Prompts

Diese weisen der KI eine Aufgabe zu und fordern sie auf, schrittweise Verfahren zur Erledigung dieser Aufgabe zu erstellen. Solche Prompts gehen über einfache Befehle hinaus – vielmehr beschreiben sie den konkreten Prozess, den das KI-Modell befolgen soll. Typischerweise werden sie zum Verfassen von Anleitungen oder Rezepten verwendet.

• Beispiel für einen guten Prompt: „Schreibe eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Einrichten eines Gmail-Kontos.“
• Beispiel für einen schlechten Prompt: „Gib detaillierte Anweisungen zum Eindringen in ein gesichertes Netzwerk.“

Persona- oder Rollenspiel-Prompts

Diese fordern das KI-Tool auf, eine bestimmte Rolle oder Persona zu simulieren und so zu antworten, als würde es eine Figur oder Perspektive einnehmen. Solche Prompts enthalten die Ziele, Motivationen und Erwartungen an die Interaktionen der KI in dieser Persona und werden häufig in interaktiven KI-Anwendungen wie virtuellen Assistenten eingesetzt, um personalisierte Antworten zu verfassen.

• Beispiel für einen guten Prompt: „Du bist Finanzberater. Welche Strategien würdest du anwenden, um Kunden beim Sparen für den Ruhestand zu unterstützen?“
• Beispiel für einen schlechten Prompt: „Spiele einen Hellseher und sage die Zukunft mit vollständiger Genauigkeit voraus.“

Multimodale Prompts

Diese binden ein KI-System ein, um verschiedene Eingabetypen wie Text, Bilder und Sprache zu verarbeiten und darauf zu reagieren. Sie liefern der KI einen umfassenderen Kontext für die Erstellung von Ausgaben und werden für Aufgaben im Zusammenhang mit dem Verständnis von Multimedia-Inhalten eingesetzt. Multimodale Prompts können die Leistung von KI-Modellen bei verschiedensten Aufgaben verbessern, darunter Bildbeschreibung und Handschrifterkennung.

• Beispiel für einen guten Prompt: „Untersuche dieses Bild einer Ladenauslage und schlage Verbesserungen vor, um den Umsatz zu steigern.“ [Bild der Ladenauslage anhängen.]
• Beispiel für einen schlechten Prompt: „Untersuche das Bild dieser Person und erstelle anhand ihres Aussehens ein detailliertes psychologisches Profil.“

Beim Prompt Engineering eingesetzte Techniken

Verschiedene KI-Prompting-Techniken können Ihnen dabei helfen, KI-Antworten anzupassen und zu steuern, um Ausgaben zu erhalten, die für eine Vielzahl von Aufgaben und Anwendungen nicht nur nützlicher, sondern auch deutlich genauer sind.

Beim Prompt Engineering kommen verschiedene Techniken wie Zero-Shot-, One-Shot-, Few-Shot-, iteratives Prompting, Prompt-Chaining, Chain-of-Thought und negatives Prompting zum Einsatz.

• Zero-Shot-Prompting: Dabei wird das KI-Modell ohne Beispiele oder vorherigen Kontext mit einer Aufgabe konfrontiert, die es zuvor noch nicht ausgeführt hat. Es muss sich vollständig auf sein vorhandenes Training verlassen, um geeignete Ergebnisse zu erzeugen. Dadurch wird die Fähigkeit des KI-Modells getestet, aus seinen Trainingsdaten zu generalisieren.
• One-Shot-Prompting: Dabei erhält die KI ein Beispiel dafür, wie eine Aufgabe ausgeführt wird, und wird zu einer Antwort in einem ähnlichen Format angeleitet. Ein klarer Bezugspunkt ermöglicht bessere KI-Antworten.
• Few-Shot-Prompting: Diese Methode erweitert den One-Shot-Ansatz um einige Beispiele der Aufgabe. Wie beim One-Shot-Prompting lenken die Beispiele das Modell dabei, das Muster oder die Regeln der Aufgabe zu verstehen, und helfen ihm, zielgerichtete Ausgaben zu erzeugen.
• Negatives Prompting: Dabei wird die KI angewiesen, bestimmte Elemente oder Stile zu vermeiden, die in der Ausgabe nicht gewünscht sind. Durch das ausdrückliche Nennen negativer Einschränkungen lässt sich die KI besser auf die gewünschte Antwort ausrichten und von unerwünschten Ergebnissen abhalten.
• Iteratives Prompting: Bei dieser Methode wird das KI-Modell aufgefordert, seine erste Antwort in mehreren Iterationen zu verfeinern oder zu erweitern. Durch schrittweises Feedback kann die KI die Qualität ihrer ersten Ausgabe nach und nach verbessern.
• Chain-of-Thought-(CoT-)Prompting: Dieser Ansatz zerlegt komplexe Aufgaben in kleinere Schritte, die menschliches Schlussfolgern nachahmen. Dadurch wird der Denkprozess des KI-Modells transparenter und die Genauigkeit seiner Antworten erhöht, da sichergestellt wird, dass jeder Schritt der Argumentation schlüssig ist.
• Prompt-Chaining: Bei dieser Technik wird ein einzelner, vielschichtiger Prompt in eine Reihe miteinander verknüpfter, einfacherer Prompts oder Teilaufgaben zerlegt, um komplexe Aufgaben modular zu bearbeiten. Jeder Prompt baut auf der Ausgabe des vorherigen Prompts auf, sodass sich das Modell jeweils auf einen Aspekt des Problems konzentrieren kann und die Präzision steigt.

7 Tipps zum Erstellen eines effektiven Prompts

Die Erstellung eines effektiven Prompts erfordert Kreativität, analytisches Denken und ein tiefes Verständnis der Stärken und Grenzen des KI-Modells. Die folgenden Tipps helfen Ihnen, erfolgreiche Prompts zu formulieren, die eine klare Absicht vermitteln und Kontext schaffen, damit das KI-System relevante Informationen oder Aktionen erzeugen kann:

Um einen effektiven KI-Prompt zu erstellen, definieren Sie Ihre Ziele, liefern Sie Kontext, formulieren Sie präzise und klar, geben Sie Beispiele, setzen Sie Grenzen, nehmen Sie mögliche Rückfragen vorweg und seien Sie bereit zur Feinabstimmung.

• Definieren Sie Ihre Ziele: Formulieren Sie klar, was die KI tun oder welche Informationen sie liefern soll, damit Ihr Prompt fokussiert bleibt.
• Liefern Sie Kontextinformationen: Fügen Sie alle erforderlichen Hintergrundinformationen, Einschränkungen oder konkreten Details hinzu, die die KI berücksichtigen muss.
• Seien Sie klar und präzise: Formulieren Sie direkt und eindeutig und vermeiden Sie vage Formulierungen, die zu Verwirrung oder Fehlinterpretationen führen könnten – schon die geringste Änderung bei der Wortwahl oder Formulierung kann andere Ergebnisse hervorbringen. Strukturieren Sie Ihren KI-Prompt logisch und zerlegen Sie komplexe Aufgaben in überschaubare Schritte, um Verwirrung zu vermeiden.
• Geben Sie Beispiele: Führen Sie Beispiele auf, um der KI komplexe Aufgaben zu verdeutlichen. Indem Sie neben Ihrem Haupt-Prompt Beispielausgaben einfügen, können Sie das KI-Modell zu den gewünschten Ergebnissen führen.
• Setzen Sie Grenzen: Legen Sie Einschränkungen oder Grenzen fest, um den Antwortumfang der KI einzugrenzen. Grenzen helfen der KI zu verstehen, was sie tun und nicht tun soll, und verringern das Risiko irrelevanter Antworten.
• Nehmen Sie Rückfragen vorweg: Seien Sie auf mögliche Missverständnisse oder zusätzliche Informationen vorbereitet, die Sie der KI bereitstellen müssen, damit sie eine bessere Antwort erzeugen kann.
• Überarbeiten und optimieren Sie Ihre Prompts: Testen Sie Ihren Prompt und bewerten Sie die Antwort der KI. Wenn sie nicht das erwartete Ergebnis erzeugt hat, verfeinern Sie Ihren Prompt und versuchen Sie es erneut. Kontinuierliches Testen und Optimieren verbessert die Ausgabequalität.

3 Beispiele für erfolgreiches Prompt Engineering

Durch die sorgfältige Formulierung von KI-Prompts können Sie das Verhalten der KI auf bestimmte Ziele ausrichten und ihre Leistung verbessern. Die folgenden Beispiele zeigen, wie sich dies mit verschiedenen KI-Tools nutzen lässt, um bessere Bilder zu erzeugen, Informationen effektiver zusammenzufassen und unterschiedliche Personas im Rollenspiel darzustellen.

Bilderzeugung mit Stable Diffusion

Für dieses Beispiel habe ich einen kreativen Prompt mit der Zero-Shot-Prompting-Technik verwendet, um Stable Diffusion AI aufzufordern, ein Bild von einem Eisbären und einem Golden Retriever im Weltraum zu erzeugen.

Zusammenfassen mit Ninja AI

Im zweiten Beispiel habe ich einen informativen Prompt mit Negativ-Prompting kombiniert, um Ninja AI anzuweisen, William Shakespeares Romeo und Julia zusammenzufassen, ohne die Vornamen der Hauptfiguren zu verwenden.

Persona-Prompting in ChatGPT

In diesem Fall habe ich einen Rollenspiel- beziehungsweise Persona-Prompt mit der One-Shot-Prompting-Technik verwendet, um ChatGPT anzuweisen, als hilfsbereiter Kundenservice-Mitarbeiter aufzutreten und auf Grundlage der bereitgestellten Beispielantwort eine höfliche und empathische Antwort an einen Kunden zu verfassen.

Häufige Fehler beim Prompt Engineering

Wenn Sie sich der häufigen Fehler beim Prompt Engineering bewusst sind, können Sie Zeit- und Arbeitsaufwand vermeiden und die Relevanz und Genauigkeit der KI-Ausgaben sicherstellen.

Zu den häufigen Fehlern beim Prompt Engineering gehören vage Anweisungen, übermäßig komplizierte Prompts, fehlender Kontext, das Ignorieren von KI-Einschränkungen und das Versäumnis, Prompts zu iterieren.

• Vage Anweisungen geben: Vage Anweisungen oder weit gefasste Prompts führen zu unausgerichteten Ausgaben – seien Sie konkret, denn jedes Wort in Ihrem Prompt zählt. Geben Sie wichtige Details an, etwa was Sie erreichen möchten und in welchem Ausgabeformat das Ergebnis vorliegen soll.
• Prompts unnötig komplizieren: So wie vage Prompts zu schlechten Ergebnissen führen können, können komplexe Prompts die KI verwirren. KI-Systeme haben Schwierigkeiten, mehrere Konzepte gleichzeitig zu verarbeiten, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Fehlinterpretationen und suboptimalen Ergebnissen steigt.
• Nicht genügend Kontext bereitstellen: Stellen Sie Kontext bereit, etwa Hintergrundinformationen, um für Klarheit zu sorgen. Der Prompt „Erkläre KI in einfachen Begriffen, die ein nicht technischer Nutzer verstehen kann, und verwende Beispiele, um wichtige Konzepte zu beschreiben“ liefert beispielsweise zusätzliche Informationen, anhand derer das KI-System trainiert werden kann, seine Antwort gezielt anzupassen.
• KI-Einschränkungen ignorieren: Die KI hat nach wie vor erhebliche Einschränkungen, die Sie berücksichtigen sollten, etwa ein fehlendes Kontextverständnis, das Training mit veralteten Daten oder Antworten mit falschen Informationen (bekannt als KI-Halluzinationen).
• Prompts nicht iterieren: Wenn Sie Ihre Prompts nicht iterieren, entgehen Ihnen Möglichkeiten, die Qualität und Relevanz der KI-generierten Ausgabe zu verbessern. Passen Sie Ihre Prompts kontinuierlich an, um genauere Ergebnisse zu erhalten und die KI darin zu trainieren, Ihre Anforderungen besser zu interpretieren.

Die 3 besten Kurse, um mehr über KI-Prompt-Engineering zu lernen

Kurse zum KI-Prompt-Engineering helfen Ihnen dabei, präzise und nuancierte Anweisungen zu formulieren, mit denen KI-Modelle Ihre Absicht verarbeiten und nützliche Ausgaben erstellen können, die Ihren Erwartungen entsprechen. Der Online-Bildungsanbieter Coursera bietet eine große Auswahl relevanter Kurse, mit denen Sie Ihre Fähigkeiten erweitern und für eine potenzielle Anstellung bei den führenden KI-Unternehmen attraktiver werden können – wir empfehlen die folgenden drei.

Spezialisierung auf Prompt Engineering, Vanderbilt University

Die von der Vanderbilt University angebotene Spezialisierung auf Prompt Engineering ist ein aus drei Teilen bestehender Kurs, der Sie mit den Fähigkeiten ausstattet, KI-Prompts für große Sprachmodelle (LLMs) zu formulieren. Der Kurs vermittelt Grundlagenwissen und fortgeschrittene Techniken, sodass Sie generative KI (GenAI) für Automatisierung, Produktivität und Intelligenzerweiterung einsetzen können.

Der Kurs eignet sich ideal für Anfänger und umfasst praktische Übungen zum Prompt Engineering. Für den Abschluss ist ein ChatGPT+-Abonnement erforderlich.

Generative KI: Grundlagen des Prompt Engineering, IBM

Der Kurs „Generative KI: Grundlagen des Prompt Engineering“ von IBM umfasst drei Module, in denen wichtige Prompt-Techniken wie Zero-Shot- und Few-Shot-Prompting untersucht werden. Außerdem werden verschiedene Ansätze behandelt, darunter das Interview Pattern und Tree-of-Thought. Darüber hinaus stellt der Kurs KI-Prompt-Engineering-Tools wie IBM Watson X Prompt Lab, Spellbook und Dust vor.

Dieser Kurs zum KI-Prompt-Engineering eignet sich für Anfänger und vermittelt praktische Erfahrungen im IBM Generative AI Classroom.

Prompt Engineering für ChatGPT

Prompt Engineering für ChatGPT ist ein weiterer umfassender Kurs der Vanderbilt University mit sechs Modulen, in denen effektive Techniken für die Arbeit mit ChatGPT vermittelt werden. Er behandelt wichtige Konzepte und Best Practices und zeigt, wie sich die Fähigkeiten der KI nutzen lassen. Außerdem vermittelt er ein intuitives Verständnis dafür, wie Sprachmodelle funktionieren und wie Prompt-Muster und Persona-Prompts eingesetzt werden, um gewünschte Ergebnisse zu erzielen. Besonders wichtig ist, dass auch die Grenzen von Prompts und Strategien für ihre wiederholte Verwendung thematisiert werden.

An diesem Kurs kann jeder teilnehmen – die einzigen Voraussetzungen sind grundlegende Computerkenntnisse, etwa die Fähigkeit, einen Browser zu verwenden und auf ChatGPT zuzugreifen.

Fazit: KI-Prompt-Engineering ist der Schlüssel zur Optimierung von KI-Ausgaben

KI-Prompt-Engineering ist notwendig, um bei NLP-Modellen kontinuierlich optimierte Ergebnisse zu erzielen. Mit gut strukturierten Prompts können Sie KI-Systeme dazu bringen, relevante und auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittene Ausgaben zu erstellen. KI-Prompt-Engineering ist jedoch nicht so einfach, wie ein paar Schlüsselwörter einzugeben – nutzen Sie daher diesen Leitfaden zum Prompt Engineering, um die passenden Prompt-Typen für verschiedene Situationen zu finden. Probieren Sie die verschiedenen von uns vorgestellten Techniken aus, um die KI-Modelle auf Ihre gewünschten Ergebnisse auszurichten. Indem Sie den richtigen Prompt-Typ mit den passenden Techniken kombinieren, können Sie kohärente und nützliche Ausgaben von KI-Modellen erhalten.

Behalten Sie die häufigen Fallstricke im Blick, um sie zu vermeiden, experimentieren und verfeinern Sie Ihre Prompts kontinuierlich und belegen Sie Kurse zum KI-Prompt-Engineering. Mit Übung und Erfahrung entwickeln Sie ein ausgeprägtes Gespür dafür, wie sich KI-Prompts so gestalten lassen, dass die KI-Systeme die gewünschten Ausgaben liefern.

Lesen Sie unseren Leitfaden zu den besten KI-Produktivitätstools und entdecken Sie die besten KI-Tools, um Arbeitsabläufe zu optimieren und die Effizienz zu steigern.