Prompt Engineering für die Automatisierung meistern: KI-Workflows mit Latenode optimieren

Einführung

Es besteht ein gewaltiger Unterschied zwischen einem Chat mit einer KI und der Ausführung von Geschäftslogik durch eine KI. Bei der Nutzung von ChatGPT oder Claude im Browser ist eine etwas ungenaue Antwort kein Problem; man kann einfach eine Nachfrage stellen. In einem automatisierten Workflow hingegen führen ungenaue Antworten zu Problemen.

Wenn Ihr KI-Knoten „Hier sind die Daten: {JSON}“ anstatt nur „{JSON}“ zurückgibt, schlägt Ihr nachfolgender Code fehl. Falls er fälschlicherweise eine Rechnungsnummer ausgibt, wird Ihre Buchhaltungsdatenbank beschädigt. Deshalb Schnelle Entwicklung für Automatisierung ist eine eigenständige Disziplin, die sich deutlich von der üblichen Gesprächsführung unterscheidet.

In diesem Leitfaden gehen wir über die grundlegenden Chat-Anweisungen hinaus. Sie lernen, wie Sie die KI-Knoten von Latenode als funktionale Logikblöcke nutzen, strenge JSON-Schemas durchsetzen, Kontextfenster verwalten und das richtige Modell für spezifische Aufgaben auswählen, ohne Dutzende von API-Schlüsseln verwalten zu müssen.

Warum Prompt Engineering im Bereich der Automatisierung anders ist

Der wesentliche Unterschied liegt in den Ausgabeanforderungen: probabilistisch vs. deterministisch.

Chat-Oberflächen basieren auf probabilistischer Generierung – sie sind auf Kreativität und Konversation ausgelegt. Automatisierung hingegen erfordert deterministische Ergebnisse. Die Ausgabe muss unabhängig von der Variabilität der Eingabe stets das gleiche Format aufweisen. In Latenode sind KI-Knoten nicht nur Textgeneratoren, sondern fungieren auch als Router, Extraktoren und Formatierer.

Eine der größten Hürden für Anfänger ist das „Leere-Seite-Syndrom“ – das Starren auf ein leeres Eingabefeld und das Tippen von „Bitte analysieren Sie dies“. Um erfolgreich zu sein Erstellen Sie Ihren ersten KI-AgentenSie müssen Ihre Denkweise ändern: von „mit einem Bot sprechen“ hin zu „mit natürlicher Sprache programmieren“.

Die Anatomie einer workflowfähigen Eingabeaufforderung

Eine für eine automatisierte Pipeline konzipierte Eingabeaufforderung verhält sich eher wie Code als wie ein Dialog. Basierend auf unseren internen Daten folgen effektive Anweisungen einer Struktur aus sechs Bausteinen, die die Fehlerraten deutlich reduziert:

• Persönlichkeit: Definieren Sie die Rolle (z. B. „Sie sind Senior-Datenanalyst“). Dadurch wird der Suchraum des Modells eingeschränkt.
• Umwelt: Beschreiben Sie den Kontext ("Sie verarbeiten unstrukturierte Support-Tickets über die API").
• Ziel: Seien Sie präzise („Kategorisieren Sie die Absicht und extrahieren Sie die Benutzer-ID“).
• Leitplanken: Explizite Verbote („Nicht chatten. Keine Nullwerte zulassen.“)
• Ton: Auch bei Datenaufgaben kommt es auf den Tonfall an („objektiv, prägnant, roboterhaft“).
• Format: Die technische Anforderung („Nur gültiges JSON zurückgeben“).

Für eine detaillierte Beschreibung der Strukturierung dieser Komponenten konsultieren Sie bitte unseren Leitfaden zu effektive Anweisungen schreiben.

Kontextplatzierung und Tokenverwaltung

In der Automatisierung kostet jedes Token Geld und Rechenzeit. Ein häufiger Fehler ist, einen kompletten E-Mail-Verlauf in die Eingabeaufforderung einzufügen, obwohl nur die letzte Antwort benötigt wird. Dies bläht das Kontextfenster auf und verwirrt das Modell.

Beste Übung: Verwenden Sie eindeutige Trennzeichen, um Anweisungen von dynamischen Daten zu trennen. Ordnen Sie in Latenode Ihre Datenvariablen explizit zu:

Systemaufforderung:
Sie sind ein Datenextraktor. Extrahieren Sie Datum und Uhrzeit aus dem folgenden Text.

DATENSTART ###

{{Email_Body_Text}}

DATENENDE ###

Überlegen Sie außerdem, nur die benötigten Felder zuzuordnen. Wenn Sie einen JSON-Webhook verarbeiten, sollten Sie nicht das gesamte Objekt zuordnen, wenn Sie nur den `message_content` benötigen. Dies ist Teil einer intelligenteren Vorgehensweise. skalierbare Datenspeicherstrategien die Ihre Arbeitsabläufe schlank halten.

Strukturierung der Ergebnisse für Prozesskontinuität

Der „kritische Fehler“ der KI-Automatisierung tritt meist bei der Übergabe auf. Die KI generiert Text, und der nächste Knoten (in der Regel eine JavaScript-Funktion oder ein Datenbankeintrag) erwartet ein strukturiertes Objekt. Fügt die KI Fülltext hinzu, schlägt der Prozess fehl.

Erzwingen von JSON-Schemas in Eingabeaufforderungen

Um sicherzustellen, dass Ihr KI-Knoten die Sprache Ihres Workflows spricht, müssen Sie ein JSON-Schema erzwingen. Die effektivste Methode ist die „Einmalige Eingabeaufforderung“, bei der Sie direkt in der Eingabeaufforderung ein konkretes Beispiel für die gewünschte Ausgabe angeben.

Beginnen Sie damit, die Struktur explizit anzugeben:

Return a JSON object with this exact schema:
{
  "sentiment": "string (positive/neutral/negative)",
  "urgency": "integer (1-5)",
  "summary": "string (max 20 words)"
}

Durch die Nutzung strukturierte EingabeaufforderungsvorlagenDadurch minimieren Sie das Risiko, dass das Modell vom erforderlichen Format abweicht.

Umgang mit "gesprächigen" Modellen

Modelle wie GPT-4o sind darauf trainiert, hilfreiche Assistenten zu sein. Sie sagen gerne: „Hier ist das angeforderte JSON“ oder setzen den Code in Markdown-Backticks ( ...). Beides führt zu einem JSON-Parse-Fehler im nächsten Knoten.

Die Reparatur: Fügen Sie Ihrer Systemeingabeaufforderung eine negative Einschränkung hinzu:

„Bitte fügen Sie keinen Konversationstext ein. Verwenden Sie keine Markdown-Codeblöcke. Ihre Antwort muss mit '{' beginnen und mit '}' enden.“

In Latenode können Sie bei kompatiblen OpenAI-Modellen auch den Schalter „JSON-Modus“ auswählen, wodurch die Ausgabe auf API-Ebene in gültiges JSON gezwungen wird.

Beginnen Sie mit der Entwicklung Ihres ersten KI-Agenten.

Das richtige Modell für den Job auswählen

Einer der entscheidenden Vorteile von Latenode ist der einheitliche Zugriff auf Modelle. Im Gegensatz zu anderen Plattformen, bei denen separate Abonnements und API-Schlüssel für OpenAI, Anthropic und Google verwaltet werden müssen, bietet Latenode Zugriff auf über 400 Modelle mit nur einem Tarif. So können Sie das passende Modell für Ihre jeweilige Aufgabe auswählen.

Bei der Konfiguration der Latenode KI-Agentenknoten, bedenken Sie den Zielkonflikt zwischen Intelligenz, Geschwindigkeit und der Einhaltung von Anweisungen.

Intelligente vs. Hochgeschwindigkeitsmodelle

Nicht jeder Knoten benötigt GPT-4. Überdimensionierte Bereitstellungsmodelle sind eine häufige Ressourcenverschwendung.

Aufgabentyp	Empfohlenes Modell	Warum?
Komplexes Denken (Routing, Stimmung, Strategie)	Claude 3.5 Sonett / GPT-4o	Hervorragend geeignet, komplexe Anweisungen und Nuancen zu befolgen. Ausgezeichnet für die JSON-Formatierung.
Einfache Extraktion (Zusammenfassung, Formatierung)	GPT-4o-mini / Haiku	Schnell, günstig und ausreichend für Einzelaufgaben.
Kreatives Schreiben (E-Mail-Entwürfe, Inhalte)	Claude 3.5 Sonett	Produziert menschenähnlichere, weniger roboterhafte Prosa.

Für Aufgaben, die eine komplexe Kontextverarbeitung oder kreative Nuancen erfordern, Schnelle technische Unterstützung durch Claude von Anthropics liefert oft bessere Ergebnisse als GPT-Modelle, insbesondere bei der Vermeidung von „KI-artigen“ Klischees.

Nutzung der Modellflexibilität von Latenode

Das Schöne an der Infrastruktur von Latenode ist, dass Sie Ihre Eingabeaufforderungen sofort per A/B-Test überprüfen können. Sie können eine Eingabeaufforderung entwerfen, sie mit GPT-4o testen und, falls das Ausgabeformat nicht ganz Ihren Vorstellungen entspricht, das Dropdown-Menü auf Gemini oder Claude umstellen, ohne eine einzige Zeile Code zu ändern oder eine neue Kreditkarte hinzuzufügen.

Dies fördert das Experimentieren. Wir sehen, wie sich Nutzer damit beschäftigen. automatische EingabeaufforderungsverfeinerungDabei testen sie dieselbe Eingabeaufforderung in drei Modellen, um festzustellen, welches Modell die strukturellen Einschränkungen am besten erfüllt, bevor es in der Produktion eingesetzt wird.

Beseitigung von Halluzinationen in automatisierten Prozessen

In einem Chat ist eine Halluzination lästig. In einer Automatisierung stellt sie ein Risiko dar. Wenn Ihr KI-Agent eine nicht existierende URL erfindet, senden Sie möglicherweise einen defekten Link an einen Kunden.

Die Einschränkung „Nur Quelle“

Um Erfindungen zu verhindern, müssen Sie die Wissensbasis der KI explizit auf den bereitgestellten Kontext beschränken. Verwenden Sie dazu die Einschränkung „Nur Quellcode“ in Ihrer Systemabfrage.

„Beantworten Sie die Frage AUSSCHLIESSLICH anhand des unten stehenden Textes. Falls die Antwort nicht im Text enthalten ist, geben Sie ‚null‘ zurück. Raten Sie nicht.“

Dies ist entscheidend beim Extrahieren von Daten wie Bestellnummern oder Datumsangaben. Es ist besser, wenn der Workflow `null` zurückgibt (was Sie mit einem Logikfilter verarbeiten können), als eine ungültige Zahl zurückzugeben (die Ihre Datenbank beschädigen würde).

Aufforderung zur Selbstkorrektur

Für unternehmenskritische Arbeitsabläufe sollte eine „Verifizierungsschleife“ implementiert werden. Dabei werden zwei KI-Knoten in Reihe geschaltet:

1. Generatorknoten: Erstellt den Inhalt oder extrahiert die Daten.
2. Kritikerknoten: Überprüft die Ausgabe des Generators anhand der ursprünglichen Beschränkungen.

Dies ist ein grundlegendes Konzept in Retrieval-Augmented Generation (RAG) und einer zuverlässigen Agentenarchitektur. Wenn der Kritiker einen Fehler findet, kann er eine Regenerationsschleife auslösen oder das Element zur menschlichen Überprüfung markieren.

Anleitung: Erstellen eines Kundenabsichtsklassifikators

Setzen wir das nun in die Praxis um. Wir werden ein einfaches Element eines Kundensupport-Workflows erstellen: die Klassifizierung eines eingehenden Tickets, um es an die richtige Abteilung (Vertrieb, Support oder Abrechnung) weiterzuleiten.

Erstellung der Systemaufforderung

Stellen Sie in Ihrem Latenode-KI-Knoten das Modell auf GPT-4o-mini (effizient für die Klassifizierung) ein. Ihre Systemabfrage sollte die Kategorien klar definieren. Gut. schnelles Engineering Hier wird auf wenige Beispiele zurückgegriffen.

ROLE: You are a support ticket router.

CATEGORIES:

Billing: Issues regarding invoices, refunds, or credit cards.
Technical: Issues with login, bugs, or errors.
Sales: Questions about pricing, new features, or demos.


EXAMPLES:
Input: "My credit card expired, how do I update it?"
Output: {"category": "Billing", "confidence": 0.9}

Input: "I found a bug in the dashboard."
Output: {"category": "Technical", "confidence": 0.95}

INSTRUCTIONS:
Analyze the user input and return JSON only.

Analyse der Antwort

Sobald der KI-Knoten ausgeführt wird, gibt er ein JSON-Objekt aus. In Latenode benötigen Sie keinen komplexen Code, um dieses zu lesen. Sie fügen einfach Folgendes hinzu: Schalter or Filter Knoten mit KI-Knoten verbunden.

Sie können die Logik des Switch-Knotens wie folgt festlegen: „Wenn `category` gleich `Billing` ist, wähle Pfad A.“ Da wir das JSON-Schema in der Eingabeaufforderung erzwungen haben, funktioniert diese Logik in 99.9 % der Fälle zuverlässig.

Erweiterte Optimierungstipps

Sobald Ihr Workflow funktionsfähig ist, geht es darum, Stabilität und Kosten zu optimieren.

Temperatureinstellungen für die Automatisierung

Jedes KI-Modell verfügt über eine "Temperatur"-Einstellung (üblicherweise 0.0 bis 1.0).

• Hohe Temperatur (0.7 - 1.0): Fördert Zufälligkeit und Kreativität. Gut geeignet zum Schreiben von E-Mails.
• Niedrige Temperatur (0.0 - 0.2): Erhöht den Determinismus. Verpflichtend für Extraktion, Klassifizierung und Kodierung.

Durch das Halten der Temperatur nahe Null verringert sich die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell plötzlich beschließt, das Ausgabeformat zu ändern.

Behandlung von Fehlerzuständen

Selbst bei perfekter, zeitnaher Automatisierung rechnen robuste Systeme mit Ausfällen. Was passiert, wenn die API ein Timeout verursacht? Was, wenn die Benutzereingaben unverständlich sind?

Latenode-Knoten enthalten „Fehlerbehandlungs“-Pfade. Diese sollten so konfiguriert werden, dass bei einem Fehler beim JSON-Parsing eine Benachrichtigung (z. B. über Slack) gesendet wird. Dies ist von entscheidender Bedeutung. Bewertung der Automatisierungsleistung und sicherzustellen, dass Sie Probleme erkennen, bevor Ihre Kunden sie erkennen.

Holen Sie sich den vollständigen Leitfaden für effektive Anweisungen

Häufig gestellte Fragen

Wie kann ich verhindern, dass die KI Konversationstext anstelle von JSON zurückgibt?

Verwenden Sie in Ihrer Eingabeaufforderung strikte negative Einschränkungen, wie z. B. „Keine Erklärungen angeben“ oder „Nur rohes JSON ausgeben“. Darüber hinaus löst die Angabe eines einmaligen Beispiels der exakten JSON-Struktur, die Sie erwarten, dieses Problem in der Regel.

Welches KI-Modell eignet sich am besten für die JSON-Formatierung in Latenode?

Aktuell weisen Claude 3.5 Sonnet und GPT-4o die höchste Genauigkeit bei der Umsetzung komplexer Formatierungsanweisungen auf. Für einfachere Aufgaben ist GPT-4o-mini hocheffektiv und kostengünstiger.

Kostet eine ausführliche Eingabeaufforderung mehr Credits?

Längere Eingabeaufforderungen verbrauchen mehr Eingabefelder. Achten Sie auf ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Klarheit und Kürze. Nutzen Sie die Möglichkeit von Latenode, nur bestimmte Datenvariablen in die Eingabeaufforderung einzubinden, um die Kosten der Textverarbeitung zu reduzieren.

Kann ich mit Latenode benutzerdefinierte KI-Modelle verwenden?

Latenode bietet nativen Zugriff auf über 400 Modelle. Falls Sie ein spezifisches, feinabgestimmtes Modell an anderer Stelle hosten, können Sie sich einfach über den Standard-HTTP-Anfrageknoten damit verbinden.

Wie kann ich meine Eingabeaufforderung testen, ohne den gesamten Workflow auszuführen?

Mit dem visuellen Editor von Latenode können Sie einzelne Knotenpunkte ausführen. Sie können Beispieldaten direkt in den KI-Knoten eingeben und nur diesen Schritt ausführen, um Ihre Eingabeaufforderung zu überprüfen, bevor Sie das gesamte Szenario aktivieren.

Fazit

Die Entwicklung von Prompts für die Automatisierung zielt weniger auf das „Flüstern“ von Anweisungen an eine KI ab, sondern vielmehr auf die Gewährleistung von Zuverlässigkeit. Indem Sie Ihre Prompts wie Code behandeln – strenge Schemata durchsetzen, die Temperatur steuern und „Nur-Quellcode“-Beschränkungen nutzen – verwandeln Sie unvorhersehbare LLMs in stabile Logikbausteine.

Die einheitliche Plattform von Latenode vereinfacht dies zusätzlich, indem sie Ihnen die Flexibilität bietet, Modelle und Testergebnisse reibungslos auszutauschen. Ihr nächster Schritt ist die Erkundung unserer Schnelle technische Sammlung Für bestimmte Vorlagen können Sie diese direkt in Ihre Arbeitsabläufe kopieren und einfügen, um noch heute mit der Automatisierung zu beginnen.