Was ist Prompt Engineering? Definition + Best Practices

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Was ist Prompt Engineering? Definition + Best Practices

Möchten Sie bessere Ergebnisse mit KI-Tools wie ChatGPT? Alles beginnt mit einer schnellen technischen Planung. Diese Fähigkeit beinhaltet das Verfassen klarer, präziser Anweisungen, die die KI anleiten, genaue und nützliche Ergebnisse zu liefern.

Deshalb ist es wichtig:

Verbessert die Produktivität: 45 % der Arbeitnehmer sagen, dass KI ihre Arbeit erleichtert.
Gefragte Fähigkeit: 7 % der Unternehmen stellen Ingenieure für kurzfristige Stellen ein.
Für alle zugänglich: Keine Codierung erforderlich – nur klare Kommunikation und strategisches Denken.

Von der Erstellung detaillierter Berichte bis hin zur Optimierung des Kundenservice kann die Beherrschung von Prompt Engineering die Nutzung von KI-Tools grundlegend verändern. Tools wie Latenknoten kann Ihnen helfen, Ihre Arbeitsabläufe zu automatisieren und zu optimieren und so die Integration von Prompt-Engineering-Techniken in Ihre täglichen Aufgaben zu erleichtern. Lassen Sie uns die Methoden und Tipps für den Einstieg näher betrachten.

Prompt-Engineering-Techniken erklärt: Ein praktischer Leitfaden

Definition und Grundlagen des Prompt Engineering

Beim Prompt Engineering geht es darum, Eingabeaufforderungen zu erstellen und zu verfeinern, um KI-Modelle bei der Generierung spezifischer, gewünschter Antworten zu unterstützen. ^[3]Dieser Prozess stellt sicher, dass KI-Systeme die Absichten des Benutzers genau interpretieren und Ergebnisse liefern, die den Erwartungen entsprechen.

„Prompt Engineering ist der Prozess, bei dem Sie Lösungen der generativen künstlichen Intelligenz (generative KI) so steuern, dass die gewünschten Ergebnisse erzielt werden … Beim Prompt Engineering wählen Sie die am besten geeigneten Formate, Ausdrücke, Wörter und Symbole aus, die die KI zu einer sinnvolleren Interaktion mit Ihren Benutzern anleiten.“ ^[2].

Im Kern fungiert Prompt Engineering als Brücke zwischen Benutzern und großen Sprachmodellen und macht KI-gestützte Tools praktischer und effektiver. ^[7]Es geht nicht nur darum, Fragen zu stellen, sondern auch darum, Kontext, Anweisungen und Struktur sorgfältig zu gestalten, um sicherzustellen, dass die KI relevante, präzise und umsetzbare Antworten liefert. Tauchen wir ein in die duale Natur des Prompt Engineering, wo künstlerische Intuition auf wissenschaftliche Präzision trifft.

Kunst und Wissenschaft des Prompt-Schreibens

Prompt Engineering lebt von der Verbindung von Kreativität und Methodik. Es verbindet Sprachkenntnisse mit systematischen Prozessen, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Google Cloud beschreibt es treffend als „die Kunst und Wissenschaft, Eingabeaufforderungen zu entwerfen und zu optimieren, um KI-Modelle, insbesondere LLMs, zur Generierung der gewünschten Antworten zu führen“. ^[3].

Die künstlerisch Die andere Seite besteht darin, Eingabeaufforderungen zu erstellen, die das KI-Verhalten intuitiv beeinflussen. Untersuchungen deuten beispielsweise darauf hin, dass die Einbeziehung emotionaler Hinweise oder logische Elemente in Eingabeaufforderungen die Antwortgenauigkeit um bis zu 20 % verbessern kann. ^[10]^[12].

Die wissenschaftlich Der Aspekt konzentriert sich auf einen strukturierten, iterativen Prozess. Dies beinhaltet das Testen von Eingabeaufforderungen, die Analyse von KI-Ergebnissen und die Verfeinerung von Strategien basierend auf messbaren Ergebnissen ^[9].

„Prompte Entwicklung wird für KI-Anwendungen genauso wichtig wie traditionelles Programmieren für die Softwareentwicklung. Sie ist die neue Grenze der Mensch-KI-Interaktion.“ ^[11].

Diese Mischung aus Kreativität und systematischer Genauigkeit bedeutet, dass erfolgreiche Prompt Engineers sowohl die technischen Möglichkeiten der KI als auch die Nuancen menschlicher Kommunikation verstehen müssen. Diese Balance macht Prompt Engineering zu einer so vielseitigen und wirkungsvollen Fähigkeit.

Hauptanwendungen und Anwendungen

Prompte Engineering bietet messbare Vorteile in vielen Branchen und verbessert die Fähigkeit der KI, Kontexte zu verstehen und präzise, umsetzbare Antworten zu liefern. ^[2]. Es verändert die Spielregeln in Bereichen wie Kundenservice, Inhaltserstellung und Datenanalyse.

Im Kundenservice können gut gestaltete Eingabeaufforderungen einfache Chatbot-Interaktionen in maßgeschneiderte, hochwertige Support-Erlebnisse verwandeln. Beispielsweise können Eingabeaufforderungen die KI anweisen, standortspezifische Empfehlungen statt allgemeiner Antworten zu geben. ^[2].

Im Finanzdienstleistungsbereich wie Morgan Stanley haben Prompt Engineering genutzt, um KI-Assistenten zu erstellen, GPT-4Diese Tools helfen Vermögensverwaltern, schnell auf Informationen aus umfangreichen internen Wissensdatenbanken zuzugreifen und diese zu synthetisieren. ^[1].

Die Erstellung von Inhalten ist ein weiterer wichtiger Bereich. Marketingteams nutzen Prompt Engineering, um eine konsistente Markenbotschaft zu gewährleisten, Pädagogen entwickeln personalisierte Lernmaterialien und Analysten erstellen mithilfe von KI detaillierte Berichte.

McKinsey Berichte, dass generative KI die Produktivität im Bankensektor um bis zu 4.7 % des Jahresumsatzes steigern und so potenziell fast 340 Milliarden US-Dollar pro Jahr einbringen könnte ^[1]Darüber hinaus ist die Zahl der Stellenausschreibungen, die sofort nach der Bewerbung um Ingenieurskenntnisse gefragt sind, im vergangenen Jahr um 300 % gestiegen. ^[11], was die wachsende Anerkennung ihrer Bedeutung für die Maximierung der KI-Effektivität unterstreicht.

Warum schnelles Engineering wichtig ist

Die prognostizierte durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 32.8 % von 2024 bis 2030 unterstreicht, wie schnell sich KI durch schnelles Engineering von einer mysteriösen „Black Box“ zu einem zuverlässigen und praktischen Werkzeug entwickelt. ^[13]Dieser Wachstumsschub unterstreicht die entscheidende Rolle, die Prompt Engineering bei der Umwandlung von KI in eine Ressource spielt, die konsistente, umsetzbare Ergebnisse liefert.

KI besser für den Menschen nutzbar machen

Prompt Engineering dient als Brücke zwischen menschlicher Absicht und KI-Fähigkeiten und stellt sicher, dass die Technologie präzise und relevante Ergebnisse liefert. Ohne gut strukturierte Eingabeaufforderungen können selbst die fortschrittlichsten KI-Systeme Benutzerbedürfnisse falsch interpretieren, was zu unzielführenden oder irrelevanten Antworten führt.

Eine gut formulierte Eingabeaufforderung liefert der KI einen klaren Kontext, detaillierte Anweisungen und konkrete Beispiele. Betrachten Sie sie als eine sorgfältig formulierte Anweisung, die die KI anleitet, präzise und umsetzbare Ergebnisse zu erzielen. ^[3]Ein Beispiel hierfür ist die Einführung eines KI-Assistenten von Morgan Stanley im September 2023 auf Basis von GPT-4. Dieses Tool ermöglicht es Vermögensverwaltern, riesige Mengen interner Daten zu durchforsten und kombiniert Suchfunktionen mit der Erstellung von Inhalten. Durch die kundenspezifische Anpassung von Informationen in Echtzeit zeigt der KI-Assistent, wie durch schnelles Engineering das KI-Potenzial in einen sinnvollen Geschäftswert umgewandelt werden kann. ^[1].

„Prompt Engineering ist eine Fähigkeit mit erstaunlich hohem Nutzen.“ – Sam Altman, CEO von OpenAI ^[8]

Neben der Verbesserung der Produktivität befasst sich Prompt Engineering auch mit kritischen Herausforderungen wie der Reduzierung von Verzerrungen und der Vermeidung unangemessener Ergebnisse. ^[3]Durch die sorgfältige Gestaltung von Eingabeaufforderungen können Unternehmen KI-Systeme so steuern, dass sie konsistente, professionelle Antworten liefern, die ihren Markenwerten und Compliance-Standards entsprechen. Dieser strukturierte Ansatz sorgt nicht nur für bessere Ergebnisse, sondern auch für ein reibungsloseres und intuitiveres Benutzererlebnis. Anstatt sich mit unvorhersehbaren oder irrelevanten KI-Antworten auseinanderzusetzen, profitieren Benutzer von zuverlässigen und konsistenten Ergebnissen bei einer Vielzahl von Aufgaben.

Dieser Ansatz unterstreicht, dass jeder – unabhängig vom technischen Hintergrund – umgehend technische Fähigkeiten entwickeln und das volle Potenzial der KI ausschöpfen kann.

Fähigkeiten, die jeder erlernen kann

Einer der überzeugendsten Aspekte des Prompt Engineering ist seine Zugänglichkeit. Im Gegensatz zu spezialisierten technischen Bereichen erfordert diese Fähigkeit klare Kommunikation und Fachkompetenz und nicht fortgeschrittene Programmierkenntnisse. Fachleute aller Branchen verfügen bereits über die grundlegenden Fähigkeiten, die für herausragendes Prompt Engineering erforderlich sind. ^[14].

Diese Zugänglichkeit eröffnet in verschiedenen Bereichen neue Möglichkeiten. Marketingfachleute können beispielsweise Eingabeaufforderungen entwickeln, um eine konsistente Markenbotschaft in KI-generierten Inhalten sicherzustellen. Finanzanalysten können Eingabeaufforderungen erstellen, um spezifische Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen zu gewinnen. Ebenso können Kundenservicemanager Fragen und Anweisungen formulieren, um KI-Chatbots zu personalisierten, hilfreichen Antworten zu lenken. Der Schlüssel liegt im Verständnis der effektiven Kommunikation mit KI-Systemen, nicht im Beherrschen komplizierter technischer Rahmenbedingungen.

Prompte Entwicklung macht KI-Tools zugänglicher, indem sie die Interaktion der Benutzer mit ihnen vereinfacht und so die Notwendigkeit tiefer technischer Fachkenntnisse eliminiert. ^[5]Im Kern geht es um klare und effektive Kommunikation – eine Fähigkeit, die in jedem beruflichen Umfeld geschätzt wird.

Die Vorteile gehen weit über die individuelle Produktivität hinaus. Unternehmen, die zeitnahe Engineering-Praktiken einführen, können die Kundeninteraktion verbessern, interne Prozesse optimieren und präzisere, datenbasierte Entscheidungen treffen. ^[6]Da KI zu einem festen Bestandteil der täglichen Arbeitsabläufe wird, ist das Wissen, wie man diese Systeme effektiv steuert, ebenso wichtig wie traditionelle Kommunikationsfähigkeiten.

Durch die Einbindung von Prompt Engineering in automatisierte Arbeitsabläufe wird die Betriebseffizienz weiter gesteigert und Unternehmen können KI nahtlos in ihre Prozesse integrieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Schnelle Engineering-Methoden und Beispiele

Beim Prompt Engineering geht es darum, Inputs zu entwickeln, die KI zu präziseren und nützlicheren Ergebnissen anleiten. Durch den Einsatz spezifischer Techniken können Sie die Fähigkeit der KI, Aufgaben zu bewältigen, die detailliertes Denken oder strukturierte Ergebnisse erfordern, deutlich verbessern. Im Folgenden untersuchen wir vier Schlüsselmethoden, jeweils gepaart mit einem praktischen Beispiel der Latenode-Automatisierung, um zu zeigen, wie sie in realen Szenarien angewendet werden können.

Wenige-Schuss-Eingabeaufforderung

Beim Few-Shot-Prompting werden der KI einige Beispiele für Input-Output-Paare bereitgestellt, um ihr das gewünschte Format oder den gewünschten Ansatz zu vermitteln. Diese Methode eignet sich besonders für Aufgaben, bei denen Konsistenz wichtig ist, wie z. B. bei der Formatierung oder der Einhaltung einer bestimmten Logik.

Beispielaufforderung:

Q: think, machine
A: ke
Q: learning, reasoning, generalization
A: ggn
Q: artificial, intelligence
A: le
Q: transformer, language, vision
A: ren
Q: foo, bar, baz, blip
A:

In diesem Fall lernt die KI aus den Beispielen und gibt "rpzp" für die endgültige Abfrage aus ^[16]Few-Shot-Prompting wird häufig in Bereichen wie der Sentimentanalyse mit begrenzten gekennzeichneten Daten oder zur Generierung von Code-Snippets wie Testfällen oder Programmkorrekturen verwendet. ^[20].

Beispiel für Latenode-Automatisierung: Optimieren Sie die Erstellung von Social Media-Inhalten durch die Verbindung Google Blätter → OpenAI GPT-4 über ALLE LLM-Modelle → Puffer. Diese Einrichtung stellt sicher, dass jeder generierte Beitrag mit dem Ton und der Struktur Ihrer Marke übereinstimmt.

Als nächstes schauen wir uns eine Technik an, die die KI dazu anregt, ihre Schlussfolgerungen zu erklären.

Chain-of-Thought (CoT)-Eingabeaufforderung

Die Denkketten-Eingabe fordert die KI auf, ihre Argumentation Schritt für Schritt zu analysieren. Diese Methode ist äußerst effektiv, um die Genauigkeit bei Aufgaben zu verbessern, die logisches Denken erfordern. So half sie beispielsweise dem Palme Das Modell erzielt eine deutliche Leistungssteigerung beim mathematischen Denkbenchmark GSM8K und erhöht seine Genauigkeit von 17.9 % auf 58.1 % ^[15].

Beispielaufforderung:
„Im Hain stehen 15 Bäume. Die Baumpfleger werden heute Bäume im Hain pflanzen. Wenn sie fertig sind, werden es 21 Bäume sein. Wie viele Bäume haben die Baumpfleger heute gepflanzt?“

KI-Antwort:
„Ursprünglich gab es 15 Bäume. Dann wurden weitere Bäume gepflanzt, und es waren 21. Es müssen also 21 - 15 = 6 gewesen sein. Die Antwort ist 6.“ ^[18]

Dieses strukturierte Denken kann auf Bereiche wie Finanzanalysen oder die Behebung von Kundenproblemen angewendet werden.

Beispiel für Latenode-Automatisierung: Verbessern Sie die Analyse des Kundenfeedbacks durch die Verbindung Typeform → Claude 3.5 über ALLE LLM-Modelle → Notion. Durch die Eingabe von Gedankenketten wird die Begründung jeder Stimmungsanalyse verdeutlicht, sodass die Erkenntnisse besser umsetzbar sind.

Lassen Sie uns nun eine Methode besprechen, die komplexe Probleme vereinfacht.

Least-to-Most-Eingabeaufforderung

Bei diesem Ansatz wird ein komplexes Problem in kleinere, überschaubare Teilprobleme zerlegt und schrittweise gelöst. Dadurch kann die KI anspruchsvolle Aufgaben leichter bewältigen, indem sie sich zunächst mit einfacheren Komponenten befasst.

Beispielaufforderung:

Q: Elsa has 5 apples. Anna has 2 more apples than Elsa. How many apples do they have together?
A: 1. Anna has 5+2=7 apples. 2. Combined total: 5+7=12 apples.

Diese Methode ist besonders nützlich für Chatbots sowie für Teams, die im Bereich Cybersicherheit oder Blockchain arbeiten, wo Probleme oft systematische Analysen erfordern. ^[21].

Beispiel für Latenode-Automatisierung: Vereinfachen Sie komplexe Support-Tickets durch die Verbindung Zendesk → OpenAI GPT-4 über ALLE LLM-Modelle → SlackDie KI unterteilt das Problem in kleinere Schritte, sodass es für die Teams leichter zu beheben ist.

Lassen Sie uns abschließend untersuchen, wie die Ausgabezuverlässigkeit verbessert werden kann.

Selbstkonsistenz

Bei der Selbstkonsistenz werden mehrere Antworten auf eine einzige Eingabeaufforderung generiert und die konsistenteste ausgewählt. Diese Technik verbessert nachweislich die Genauigkeit in verschiedenen Benchmarks, darunter GSM8K, SVAMP und AQuA. ^[15].

Beispielaufforderung:
„Hallo, ich habe eine schwerwiegende Sicherheitslücke in Ihrem System entdeckt … Klassifizieren Sie die obige E-Mail als WICHTIG oder NICHT WICHTIG, da sie sich auf ein Softwareunternehmen bezieht. Lassen Sie uns Schritt für Schritt vorgehen.“

KI-Ausgaben:

Ausgabe 1: „Der Absender hat eine schwerwiegende Sicherheitslücke entdeckt … Ich würde diese E-Mail als WICHTIG einstufen.“
Ausgabe 2: „Der Absender hat eine schwerwiegende Sicherheitslücke entdeckt, aber keinen Beweis dafür vorgelegt … Ich würde diese E-Mail als NICHT WICHTIG einstufen.“
Ausgabe 3: „Der Absender ist wahrscheinlich ein Hacker und hat möglicherweise Zugriff auf das System … Ich würde diese E-Mail als WICHTIG einstufen.“

Endgültige Antwort: WICHTIG (basierend auf Mehrheitsbeschluss) ^[17].

Dieser Ansatz wird häufig in Bereichen wie der DNA-Mustererkennung zur Identifizierung von Krankheitsmarkern, der juristischen Recherche zur Analyse von Gerichtsurteilen und der Cybersicherheit zur Erstellung genauer Bedrohungsbewertungen eingesetzt. ^[19].

Beispiel für Latenode-Automatisierung: Steigern Sie die Genauigkeit der Inhaltsmoderation durch die Verbindung Discord → Mehrere OpenAI GPT-4-Aufrufe über ALLE LLM-Modelle → Google BlätterDurch die Aggregation mehrerer KI-Antworten sorgt die Selbstkonsistenz für eine zuverlässigere Inhaltsklassifizierung.

Jede dieser Methoden bietet eine einzigartige Möglichkeit, KI-Ergebnisse zu verfeinern und sie für eine Vielzahl von Aufgaben präziser und zuverlässiger zu machen. Mit Latenode lassen sich diese Techniken nahtlos in Arbeitsabläufe integrieren und sorgen so für mehr Effizienz und Übersichtlichkeit Ihrer Prozesse.

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5 nicht-technische Fähigkeiten für bessere Eingabeaufforderungen

Die Entwicklung effektiver KI-Prompts erfordert nicht nur technisches Know-how, sondern auch die Beherrschung wichtiger zwischenmenschlicher und kognitiver Fähigkeiten. Shivi Deveshwar betont: „Prompt Engineering ist sowohl eine Kommunikations- als auch eine technische Fähigkeit und basiert wie jede gute Kommunikation auf Empathie, Struktur und Klarheit.“ ^[22] Diese Fähigkeiten können Ihre Interaktion mit KI verbessern, unabhängig von Ihrem technischen Fachwissen. Im Folgenden finden Sie fünf wichtige nicht-technische Fähigkeiten, die Ihre Fähigkeiten beim Schreiben von Prompts verbessern können.

Klare Kommunikation

Klarheit ist die Grundlage für schnelles Engineering. Stellen Sie sich die KI als einen kompetenten Mitarbeiter vor, der detaillierte und spezifische Anweisungen benötigt, um genau das zu liefern, was Sie verlangen. Statt einer vagen Anfrage wie „Schreiben Sie eine Marketing-E-Mail“ könnten Sie beispielsweise sagen: „Erstellen Sie eine professionelle E-Mail für Kleinunternehmer, in der Sie unsere neue Buchhaltungssoftware vorstellen und ihre zeitsparenden Funktionen hervorheben.“

Das Aufteilen von Aufgaben in kleinere, überschaubare Schritte und das Festlegen von Formaten hilft der KI nicht nur dabei, Ihre Anforderungen zu verstehen, sondern stellt auch sicher, dass das Ergebnis Ihren Zielen entspricht.

Beispiel für Latenode-Automatisierung: Verbessern Sie den Kundensupport durch die Verknüpfung Zendesk → Claude 3.5 über ALLE LLM-Modelle → Slack. Klare Eingabeaufforderungen können die KI dazu anleiten, konsistente, markenbezogene Antworten zu generieren, die die Kundenzufriedenheit verbessern.

Fachwissen

Das Verständnis Ihres Fachgebiets oder Ihrer Branche verschafft Ihnen einen entscheidenden Vorteil bei der Erstellung relevanter und präziser Eingabeaufforderungen. Spezialisten in allen Bereichen – sei es im Gesundheitswesen, im Rechtswesen oder im Kundenservice – können branchenspezifische Terminologie und Kontext nutzen, um die KI effektiv zu steuern. Beispielsweise könnte ein Arzt präzise medizinische Begriffe und klinische Kriterien verwenden, um sicherzustellen, dass die KI präzise diagnostische Erkenntnisse liefert. ^[26]^[28]. Ebenso kann ein Kundenservice-Experte auf häufige Anfragen zugeschnittene Eingabeaufforderungen erstellen, um Vertrauen zu schaffen und die Interaktion zu vereinfachen. ^[26]^[28].

Um Ihr Fachwissen zu vertiefen, sollten Sie Experten begleiten oder sich über Branchenentwicklungen informieren. ^[27]^[26]^[28].

Beispiel für Latenode-Automatisierung: Vereinfachen Sie die Analyse juristischer Dokumente durch die Verbindung Google Drive → OpenAI GPT-4 über ALLE LLM-Modelle → Notion. Fachwissen ermöglicht Ihnen die Formulierung von Eingabeaufforderungen, die rechtliche Probleme genau aufzeigen und die richtige Terminologie verwenden.

Sprachkenntnisse

Die Art und Weise, wie Sie Ihre Eingabeaufforderungen formulieren, hat einen erheblichen Einfluss auf die Antworten der KI. Die Verfeinerung Ihres Wortschatzes und das Experimentieren mit verschiedenen Tonarten oder Stilen – ob formell, leger oder irgendwo dazwischen – kann zu präziseren und effektiveren Ergebnissen führen. ^[24]^[25]. Regelmäßiges Üben im Schreiben von Eingabeaufforderungen schärft Ihre sprachlichen Fähigkeiten und hilft Ihnen, effektiver mit der KI zu kommunizieren.

Beispiel für Latenode-Automatisierung: Optimieren Sie die Inhaltserstellung durch Verlinken Airable → Mehrere OpenAI GPT-4-Aufrufe über ALLE LLM-Modelle → WordPress. Gute Sprachkenntnisse ermöglichen es Ihnen, Eingabeaufforderungen an unterschiedliche Zielgruppensegmente und Tonalitäten anzupassen und so sicherzustellen, dass die Ausgabe bei Ihrer Zielgruppe Anklang findet.

Logisches Denken

Die Aufteilung komplexer Aufgaben in logische Schritte ist ein weiterer Schlüssel zum erfolgreichen Prompt Engineering. Techniken wie das Chain-of-Thinking, bei dem die KI Schritt für Schritt durch einen Prozess geführt wird, sind besonders nützlich, um komplizierte Herausforderungen zu bewältigen. ^[25]Das Erkennen der Grenzen der KI kann Ihnen auch dabei helfen, realistische Erwartungen zu setzen und Ihre Eingabeaufforderungen für bessere Ergebnisse zu verfeinern ^[24].

Beispiel für Latenode-Automatisierung: Verbessern Sie die Arbeitsabläufe der Datenanalyse durch die Verbindung Google Blätter → Claude 3.5 über ALLE LLM-Modelle → Microsoft Teams. Logisches Denken stellt sicher, dass Ihre Eingabeaufforderungen die KI durch strukturierte Dateninterpretation und Berichterstattung führen.

Kreative Problemlösung

Ein kreativer Umgang mit Aufforderungen kann innovativere und effektivere Lösungen ermöglichen. Durch unkonventionelles Denken können Sie Aufforderungen entwickeln, die die Fähigkeiten der KI erweitern und zu einzigartigen Ergebnissen führen. Sie könnten beispielsweise Aufforderungen entwerfen, die die KI dazu anregen, unkonventionelle Ideen zu erforschen oder ihre Antworten iterativ zu verfeinern. ^[23]^[24]Kreatives Prompt Engineering kann auch dazu beitragen, Vorurteile abzubauen, indem es eine neutrale und inklusive Sprache fördert. ^[25].

Beispiel für Latenode-Automatisierung: Optimieren Sie Brainstorming-Sitzungen durch die Verknüpfung Miro → OpenAI GPT-4 über ALLE LLM-Modelle → Slack. Kreative Anregungen inspirieren zu frischen Ideen und verbessern die Zusammenarbeit im Team.

Diese nicht-technischen Fähigkeiten können Ihnen in Kombination mit technischen Strategien dabei helfen, Eingabeaufforderungen zu erstellen, die zuverlässige, aufschlussreiche und innovative KI-Ergebnisse liefern. Durch die Verbesserung dieser Fähigkeiten können Sie Ihre Interaktionen mit KI produktiver und wirkungsvoller gestalten.

Schnelle technische Tipps und Best Practices

Um bei der Arbeit mit KI stets präzise und effektive Ergebnisse zu erzielen, ist die Anwendung systematischer Ansätze entscheidend. Diese Best Practices bauen auf grundlegenden Techniken auf und stellen sicher, dass Ihre Eingabeaufforderungen qualitativ hochwertige, auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittene Antworten liefern. KI-Tools steigern nachweislich die Effizienz am Arbeitsplatz, ihre Wirksamkeit hängt jedoch stark davon ab, wie die Eingabeaufforderungen für verschiedene Szenarien und Anwendungsfälle gestaltet werden.

Kennen Sie Ihr KI-Modell

Jedes KI-Modell hat seine eigenen Stärken, Eigenheiten und Schwächen, die sich direkt auf die Gestaltung von Eingabeaufforderungen auswirken. Wenn Sie diese Merkmale verstehen, können Sie Ihren Ansatz optimieren und so bessere Ergebnisse erzielen. Fadeke Adegbuyi, Manager für Content Marketing bei DigitalOcean, drückt es aus:

„Prompt Engineering ist die Kunst, Eingaben (Prompts) zu entwerfen und zu verfeinern, um die gewünschten Ergebnisse aus KI-Sprachmodellen zu erzielen.“ ^[4].

Verschiedene Modelle reagieren unterschiedlich auf Formatierungsstile, Anweisungsklarheit und Detaillierungsgrad. Beginnen Sie mit einfachen Eingabeaufforderungen, um zu beobachten, wie das Modell Anweisungen interpretiert, den Kontext verarbeitet und auf verschiedene Kommunikationsstile reagiert.

Die Formatierung ist wichtig. Beispielsweise verarbeiten einige KI-Systeme nummerierte Schritte besser, während andere mit dialogorientierten Anweisungen glänzen. Experimentieren Sie mit Strategien wie dem Platzieren wichtiger Anweisungen am Anfang Ihrer Eingabeaufforderung oder der Verwendung eindeutiger Trennzeichen wie „###“, um Abschnitte zu trennen. ^[29].

Beispiel für Latenode-Automatisierung: Wasser Google Text & Tabellen → OpenAI GPT-4 über ALLE LLM-Modelle → Slack um konsistente und prägnante Inhaltszusammenfassungen zu automatisieren.

Sobald Sie die Tendenzen Ihres Modells identifiziert haben, verfeinern Sie Ihre Eingabeaufforderungen durch kontinuierliche Tests und Iterationen.

Testen und verbessern

Die Verfeinerung von Aufforderungen durch iteratives Testen ist der Schlüssel zur Maximierung ihrer Wirksamkeit. Dieser Prozess umfasst die Analyse von Ergebnissen, die Identifizierung von Lücken und die Durchführung von Anpassungen. Studien zeigen, dass iterative Aufforderungen durch sorgfältige Beobachtung und Anpassungsfähigkeit gedeihen und so die Entwicklung robusterer Strategien ermöglichen. ^[31].

Beginnen Sie mit klaren, einfachen Anweisungen und führen Sie schrittweise detailliertere Anweisungen ein ^[30]. Protokollieren Sie jede Version zusammen mit den Antworten der KI und Ihren Bewertungen. Diese Dokumentation erleichtert das Erkennen von Mustern und die Verfeinerung von Eingabeaufforderungen für verschiedene Szenarien.

Testmethode beinhaltet das Ausprobieren von Eingabeaufforderungen mit einer Vielzahl von Eingaben, um sicherzustellen, dass sie in verschiedenen Kontexten wirksam bleiben ^[32]. Nehmen Sie kleine, gezielte Änderungen an den Eingabeaufforderungen vor, anstatt sie vollständig zu überarbeiten.

Beispielsweise könnte eine erste Aufforderung wie „Fassen Sie die allgemeine Stimmung in diesen Videotagebüchern zusammen“ zu einfachen Zusammenfassungen führen. Eine Verfeinerung zu „Identifizieren Sie wichtige emotionale Trends und den Kontext, in dem sie für jeden Videotagebucheintrag auftreten“ kann differenziertere und wertvollere Ergebnisse liefern. ^[31].

Beispiel für Latenode-Automatisierung: Wasser Airable → Claude 3.5 über ALLE LLM-Modelle → Notion um Eingabeaufforderungen zum effektiven Analysieren von Kundenfeedback zu testen und zu verfeinern.

Durch Iteration Ihrer Eingabeaufforderungen können Sie die KI-Leistung weiter verbessern, insbesondere bei der Bewältigung komplexer Aufgaben.

Vereinfachen Sie komplexe Aufgaben

Die Aufteilung komplexer Aufgaben in kleinere, überschaubare Schritte verbessert die KI-Leistung erheblich und vereinfacht die Fehlerbehebung. Diese Methode, bekannt als Decomposed Prompting (DecomP), beinhaltet die Analyse des Hauptziels und dessen Strukturierung in eine Hierarchie von Unteraufgaben. ^[33].

Aufgabenzerlegung beginnt mit der Identifizierung logischer Unterteilungen oder natürlicher Bruchstellen. Die Abbildung dieser Komponenten gewährleistet einen reibungslosen Informationsfluss zwischen den Schritten.

Beim Umgang mit mehrstufigen Daten oder komplexen Arbeitsabläufen ist die Verkettung von Eingabeaufforderungen besonders nützlich ^[34]Dabei wird eine Reihe von Eingabeaufforderungen erstellt, die jeweils eine bestimmte Unteraufgabe adressieren. Die Verwendung von XML-Tags zur klaren Definition von Ein- und Ausgaben für jede Unteraufgabe kann die Übersichtlichkeit weiter verbessern.

Anstatt beispielsweise eine KI zu bitten, „unsere vierteljährlichen Verkaufsdaten zu analysieren und einen umfassenden Bericht zu erstellen“, unterteilen Sie die Aufgabe in folgende Schritte:

Fassen Sie die wichtigsten Kennzahlen zusammen.
Identifizieren Sie Trends und Muster.
Vergleichen Sie die Leistung mit den Zielen.
Generieren Sie auf Grundlage der Erkenntnisse umsetzbare Empfehlungen.

Beispiel für Latenode-Automatisierung: Wasser Google Blätter → Mehrere OpenAI GPT-4-Aufrufe über ALLE LLM-Modelle → Microsoft Excel um die schrittweise Finanzanalyse zu automatisieren, einschließlich Datenvalidierung, Trenderkennung und Berichterstellung.

Fazit: Wenden Sie Prompt Engineering in Ihrer Arbeit an

Der globale Markt für Prompt Engineering wird voraussichtlich von 32.8 bis 2024 mit einer beeindruckenden durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 2030 % wachsen, was seinen wachsenden Einfluss auf alle Branchen unterstreicht. ^[35]. Egal, ob Sie als Marketingmanager Inhaltsbeschreibungen erstellen, als Datenanalyst Berichte zusammenstellen oder als Kundendienstmitarbeiter Anfragen bearbeiten – Prompt Engineering kann Ihre Interaktion mit KI-Tools optimieren.

Um diese Fähigkeit optimal zu nutzen, bauen Sie auf den zuvor besprochenen Techniken und Strategien auf. Nutzen Sie Ihr vorhandenes Fachwissen. John Fedden von der AI Enable Group erklärt:

„Prompt Engineering oder AI Input Crafting, wie wir es bei AEG nennen, ist eine wichtige Fähigkeit für KI-Einsteiger. Es kombiniert ein Verständnis des Modellverhaltens mit Kreativität und iterativer Verfeinerung, um qualitativ hochwertige und relevante Ergebnisse zu erzielen.“ ^[14].

Ihr Wissen, Ihre Kommunikationsfähigkeiten und Ihr kritisches Denken bilden eine solide Grundlage für die Beherrschung des Prompt Engineering.

Beginnen Sie mit der Erstellung klarer, detaillierter Anweisungen und der Bereitstellung präziser Kontexte, um die KI effektiv zu steuern. Nutzen Sie iterative Verfeinerungen, um Ihre Anweisungen im Laufe der Zeit zu verbessern. ^[35]Gut strukturierte Eingabeaufforderungen helfen der KI, präzise, relevante und auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittene Antworten zu generieren. Beginnen Sie mit einfachen Aufgaben, um Vertrauen aufzubauen, und gehen Sie dann zu komplexeren Arbeitsabläufen über. Sobald Ihre Methoden ausgereift sind, können Sie sie automatisieren, um Ihre Wirkung zu steigern.

Automatisierungstools wie die Low-Code-Plattform von Latenode machen diesen Prozess nahtlos. Sie können beispielsweise Anwendungen wie Google Sheets → OpenAI GPT-4 → Slack oder Airtable → Claude 3.5 → Notion verbinden. So können Sie einmalige Erfolge in skalierbare, wiederholbare Workflows umwandeln, die die Effizienz Ihres gesamten Betriebs steigern.

Experimentieren Sie weiter mit verschiedenen Eingaben, dokumentieren Sie erfolgreiche Eingabeaufforderungen und bauen Sie eine Bibliothek effektiver Strategien auf ^[4]. Konsequente Iteration und Tests sind der Schlüssel zur Ausschöpfung des vollen Potenzials der prompten Entwicklung.

FAQs

Wie kann ich Prompt Engineering ohne technischen Hintergrund erlernen?

Sie benötigen keinen technischen Hintergrund, um in die schnelle Entwicklung einzutauchen. Was am wichtigsten ist starke Kommunikationsfähigkeiten und die kritisches Denken, da diese die Grundlage für die Erstellung effektiver Prompts bilden. Beginnen Sie mit anfängerfreundlichen Ressourcen, die die Grundlagen des Prompt Engineerings klar und einfach erklären. Online-Leitfäden, Tutorials und Kurse mit praktischen Beispielen können besonders hilfreich sein, insbesondere solche für nicht-technische Lernende.

Der Schlüssel zur Verbesserung liegt in der Übung. Experimentieren Sie mit KI-Tools wie ChatGPT, um Ihre Eingabeaufforderungen zu optimieren und zu sehen, wie selbst kleine Anpassungen die Ergebnisse verändern können. Mit der Übung entwickeln Sie ein besseres Gespür dafür, wie Sie KI effektiv steuern und Ihre Kreativität und Problemlösungsfähigkeiten nutzen können, um verfeinerte und nützlichere Ergebnisse zu erzielen.

Wie kann Prompt Engineering den Geschäftsbetrieb verbessern?

Prompt Engineering spielt eine zentrale Rolle bei der Neugestaltung von Geschäftsabläufen, indem es die Interpretation und Reaktion von KI-Systemen auf Aufgaben verfeinert und so zu mehr Effizienz und Präzision führt. So können beispielsweise gut formulierte Eingabeaufforderungen KI-Tools anleiten, konsistente, relevante und präzise Ergebnisse zu liefern, was sie für den Kundenservice unverzichtbar macht. So stellen Unternehmen sicher, dass sie ihren Nutzern ein zuverlässiges und optimiertes Erlebnis bieten.

Über den Kundensupport hinaus vereinfacht Prompt Engineering Prozesse wie Datenanalyse, Berichtserstellung und Content-Generierung. Durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben können Teams ihre Bemühungen auf strategischere Ziele konzentrieren und so Zeit und Kosten sparen. Von der Verbesserung der Kundenbindung bis zur Produktivitätssteigerung ermöglicht Prompt Engineering Unternehmen, die Möglichkeiten der KI für eine Vielzahl von Aktivitäten zu nutzen.

Wie verbessert Prompt Engineering die Genauigkeit und reduziert die Verzerrung der KI-Ausgaben?

Prompt Engineering spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Präzision von KI-Ergebnissen und der Bewältigung von Problemen wie Verzerrungen. Durch sorgfältige Gestaltung der Anweisungen für KI-Modelle können Nutzer die Antworten ausgewogener, umfassender und an menschlichen Zielen ausgerichtet gestalten. So kann beispielsweise die Vermeidung voreingenommener Formulierungen und die Einbeziehung vielfältiger Beispiele in die Eingabeaufforderungen dazu beitragen, das Risiko der Fortführung von Stereotypen oder Vorurteilen in den Trainingsdaten zu verringern.

Darüber hinaus werden fortschrittliche Techniken wie kontextbezogenes Lernen und die Gedankenkette anregen KI soll dazu anregen, verschiedene Standpunkte zu berücksichtigen, was zu differenzierteren und durchdachteren Antworten führt. Durch gezielte und strukturierte Eingabeaufforderungen können Nutzer die Qualität KI-generierter Inhalte verbessern und sicherstellen, dass diese ein breites Spektrum an Bedürfnissen gerecht und effektiv erfüllen.