Prompt Engineering: Einfache Tricks für starke KI-Ergebnisse
Wie kommuniziere ich mit LLMs, um optimale Ergebnisse zu erzielen? In diesem Artikel lernen Sie, was Prompt Engineering ist und wie Sie es auch ohne Vorwissen anwenden können.
Dieser Beitrag ist ein Teil unserer Einführungsserie zum Thema „Künstliche Intelligenz und LLMs“.
Was ist Prompt Engineering?
Prompt Engineering beschreibt den Prozess, gezielte und effektive Eingaben, sogenannte „Prompts,“ für Künstliche Intelligenz (KI) zu erstellen. Ein Prompt ist dabei nichts anderes als die Frage oder Aufgabe, die Sie einem KI-System stellen. Die Qualität der Antwort hängt direkt von der Klarheit und Struktur des Prompts ab.
Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Architekt, der einen Bauplan für ein Haus erstellt. Ein ungenauer Plan würde zu einem chaotischen Bau führen. Ähnlich verhält es sich mit Prompts: Je präziser und durchdachter Ihre Eingabe, desto besser das Ergebnis.
Warum ist Prompt Engineering wichtig?
KI-Systeme wie ChatGPT können beeindruckende Dinge leisten — von der Erstellung von Texten bis hin zur Analyse komplexer Daten. Doch ohne klare Anweisungen können die Ergebnisse ungenau, verwirrend oder schlichtweg falsch sein. Hier kommt Prompt Engineering ins Spiel: Mit der richtigen Technik können Sie die Stärken der KI optimal nutzen und Überraschungen vermeiden.
Wer kann Prompt Engineering lernen?
Prompt Engineering ist für jeden geeignet! Sie brauchen keine Programmierkenntnisse oder tiefes technisches Verständnis, um damit zu beginnen. Es geht vor allem darum, klar und logisch zu denken und einige einfache Prinzipien zu beachten. Egal, ob Sie beruflich oder privat mit KI arbeiten — gute Prompts machen den Unterschied.
In diesem Artikel lernen Sie grundlegende Tipps und Tricks, mit denen Sie Ihre Eingaben optimieren und die KI dazu bringen, genau das zu liefern, was Sie brauchen. Diese Hinweise gelten vor allem für die einführende Nutzung und gehen noch nicht genauer auf Spezialanwendungen wie z.B. Programmieren ein.
Tipps für erfolgreiches Prompt Engineering
1. Klare und präzise Sprache verwenden
Vermeiden Sie vage oder unklare Formulierungen. Statt „Erzähle mir etwas über Geschichte“ zu schreiben, formulieren Sie gezielt: „Fasse die Hauptursachen der Französischen Revolution in 200 Wörtern zusammen.“ – Je konkreter, desto besser.
2. Kontext bereitstellen
Je mehr Informationen die KI hat, desto besser kann sie reagieren. Geben Sie bei komplexen Themen immer etwas Hintergrundwissen oder eine Richtung an. Beispiel: „Schreibe einen Artikel über erneuerbare Energien und fokussiere dich dabei auf Solarenergie.“
3. Beispiele einbauen
Wenn Sie ein spezifisches Ergebnis erwarten, fügen Sie Beispiele hinzu. Beispiel: „Formuliere eine Einleitung wie diese: ‚Künstliche Intelligenz verändert unsere Welt — und wir stehen erst am Anfang.'“
4. Aufgaben schrittweise aufteilen
Bei komplexeren Aufgaben ist es sinnvoll, die Aufgabe in kleinere Schritte zu zerlegen. Statt „Erstelle einen Geschäftsplan“ zu schreiben, könnten Sie bitten: „Liste zuerst die wichtigsten Abschnitte eines Geschäftsplans auf.“ – Auf diese Weise kann man sich nach und nach an das Endergebnis rantasten und dies genauer steuern.
5. Fragen für Klarheit stellen
Sie können die KI auch bitten, Ihre Eingaben zu bestätigen oder zu klären. Beispiel: „Hast du die Aufgabe verstanden?“
6. Formatierungswünsche angeben
Wenn Sie ein bestimmtes Format benötigen, geben Sie dies im Prompt an. Beispiel: „Erstelle eine Tabelle mit zwei Spalten: Vorteile und Nachteile von Elektroautos.“ – dies funktioniert besonders gut, wenn es z.B. bestimmte Formate für Excel sein sollen
7. Kreativitätslevel anpassen
KI kann auf unterschiedliche Weise reagieren, je nachdem, wie offen die Aufgabe ist. Für strukturierte Antworten: „Gib eine kurze, faktenbasierte Antwort.“ Für kreative Aufgaben: „Schreibe eine spannende Kurzgeschichte über einen Roboter.“
8. Feedback nutzen
Wenn die erste Antwort nicht Ihren Erwartungen entspricht, ändern Sie den Prompt leicht und probieren Sie es erneut. Beispiel: „Kannst du das kürzer formulieren?“ – Wichtig ist hier jedoch, nicht endlos zu korrigieren und zu meckern, sondern ggf. den Ursprungs-Prompt anzupassen.
9. Negative Anweisungen geben
Teilen Sie der KI mit, was sie nicht tun soll. Beispiel: „Schreibe eine Zusammenfassung, aber vermeide Fachjargon.“ – Wichtig ist, auch hier konkret zu sein.
10. Iteration und Verfeinerung
Gute Prompts entstehen oft durch Ausprobieren. Testen Sie verschiedene Varianten und finden Sie heraus, was am besten funktioniert! Übung macht den Meister!
11. Ressourcen verlinken
Wenn Sie möchten, dass die KI auf spezifische Informationen Bezug nimmt, geben Sie eine oder mehrere Quellen an. Beispiel: „Verwende die Daten aus diesem Artikel: [Link].“
12. Mehrsprachigkeit nutzen
Sie können Prompts in verschiedenen Sprachen ausprobieren, um unterschiedliche Nuancen in den Antworten zu erhalten. Beispiel: „Beschreibe das Konzept von ‚KI-Assistenz‘ auf Englisch.“
13. Geduld und Experimentierfreude
Nicht jede Eingabe liefert sofort perfekte Ergebnisse. Lassen Sie sich Zeit, um verschiedene Ansätze zu testen und die KI zu „trainieren,“ Ihre Bedürfnisse zu verstehen.
14. Logik-Prüfung einbauen
Wenn Sie eine komplexe Aufgabe stellen, bitten Sie die KI, die Logik oder Struktur der Antwort zu prüfen. Beispiel: „Ist die Argumentation in deiner Antwort schüssig?“ – Dadurch kann die Qualität der Antworten steigen.
15. Anweisungen zu Ton und Stil geben
Geben Sie der KI Hinweise zum gewünschten Schreibstil oder Tonfall. Beispiel: „Schreibe in einem informellen und leicht verständlichen Ton.“ Oder: „Verwende einen professionellen und sachlichen Stil.“
16. Zeitliche oder thematische Begrenzung setzen
Beschränken Sie die Antwort auf eine bestimmte Zeitspanne oder ein Themengebiet. Beispiel: „Fokussiere dich auf die technologischen Entwicklungen der letzten 5 Jahre.“ – Damit vermeidet man auch Irrelevanzen in den Antworten.
17. Reihenfolge angeben
Wenn Sie eine Liste erwarten, geben Sie an, wie diese sortiert sein soll. Beispiel: „Liste die Vorteile erneuerbarer Energien alphabetisch auf.“
18. Kombinationen von Prompts nutzen
Stellen Sie der KI mehrere aufeinander aufbauende Aufgaben. Beispiel: „Beschreibe ein Problem. Erstelle danach eine Liste mit Lösungsansätzen.“
19. Zusammenfassungen und Erweiterungen
Bitten Sie die KI, Informationen zu erweitern oder zu komprimieren. Beispiel: „Kannst du diese Antwort auf 50 Wörter zusammenfassen?“ Oder: „Füge dieser Antwort mehr Details hinzu.“
20. Metadaten abfragen
Fragen Sie die KI, wie sie zu einer Antwort gekommen ist. Beispiel: „Auf welche Quellen basiert deine Antwort?“ Oder: „Wie hast du diese Information priorisiert?“ – Dadurch versteht man leichter, woher das LLM seine Informationen herholt.
21. Möglichkeiten und Grenzen von LLMs kennen
Verstehen Sie, was ein KI-Modell leisten kann und was nicht. Sprachmodelle sind gut darin, Informationen zu verarbeiten und zu generieren, aber sie können keine persönlichen Urteile fällen oder garantierte Fakten liefern. Letzteres ist vor allem bei Themen der Fall, die sehr speziell sind. Nutzen Sie LLMs sie als Werkzeug, nicht als absolute Autorität.
22. Eigene Quellen und Dokumente bereitstellen
Wenn die KI mit Ihren eigenen Daten arbeiten soll, beschreiben Sie den Kontext präzise und fügen Sie die relevanten Inhalte ein. Beispiel: „Nutze die folgenden Stichpunkte aus meiner Notiz, um einen Bericht zu schreiben: [Textausschnitt].“ – In neuen LLM-Versionen wie z.B. GPT-4o ist es auch möglich, PDF-, Word- und Excel-Dateien direkt anzufügen. Achten Sie dort auf die Maschinenlesbarkeit.
23. Schreibstil durch Beispiele imitieren
Um die KI dazu zu bringen, Ihren persönlichen Schreibstil zu imitieren, liefern Sie Beispiele. Beispiel: „Hier ist ein Abschnitt aus einem meiner Texte. Schreibe die nächsten Absätze in diesem Stil: [Beispieltext].“
24. Klare Zielgruppenansprache formulieren
Überlegen Sie, für wen die Antwort gedacht ist, und geben Sie dies explizit an. Beispiel: „Schreibe einen Artikel für Einsteiger, die sich mit erneuerbaren Energien vertraut machen möchten.“
25. Komplexität steuern
Direkt als Ergänzung für den letzten Punkt: Geben Sie an, wie tiefgehend die Antwort sein soll. Beispiel: „Gib eine einfache Erklärung für Kinder.“ Oder: „Erstelle eine detaillierte technische Analyse.“
26. Wiederholung vermeiden
Bitten Sie die KI, sich nicht zu wiederholen, wenn dies unerwünscht ist. Beispiel: „Vermeide Dopplungen und fasse die Informationen prägnant zusammen.“ – An dem Punkt kann ein LLM gerade bei mehrteiligen Antworten noch sehr hartnäckig sein, also ist ggf. etwas Geduld gefragt
27. Fragen für Reflexion stellen
Bitten Sie die KI, ihre eigene Antwort zu überprüfen oder zu reflektieren. Beispiel: „Gibt es Argumente, die in deiner Antwort fehlen könnten?“ – Auch sehr gut, um nochmal letzte Punkte zu ergänzen, an die man selbst nicht gedacht hat.
28. Szenarien simulieren
Nutzen Sie die KI, um hypothetische Szenarien durchzuspielen. Beispiel: „Was wäre, wenn alle Autos auf der Welt elektrisch wären?“
29. Kombination von Quellen und Kreativität
Bitten Sie die KI, faktenbasierte Inhalte mit kreativen Elementen zu kombinieren. Beispiel: „Erkläre die Relativitätstheorie und illustriere sie mit einer fiktiven Geschichte.“ – Kann sehr gut sein, um komplexe Sachverhalte zu vermitteln.
30. Durchlesen und Prüfen
Sei es nun bei der Erstellung einer Auflistung oder bei dem Schreiben eines Beitrags: Jede Antwort eines LLMs sollte zumindest durchgelesen und geprüft werden. Selbst, wenn man eine KI gut trainiert hat, können hin und wieder Fehler, Dopplungen o.Ä. auftreten, also Augen auf beim Prompten!
Fazit
Prompt Engineering ist ein mächtiges Werkzeug, um das Potenzial von KI-Systemen optimal zu nutzen. Indem Sie gezielt Anweisungen geben, den Kontext klären und die Struktur Ihrer Eingaben verbessern, können Sie die Qualität und Präzision der Antworten erheblich steigern. Denken Sie daran, dass es bei der Interaktion mit KI nicht um Perfektion geht, sondern um kontinuierliches Experimentieren und Lernen. Nicht nur KI wird mit der Zeit immer besser, sondern auch die Nutzer! Nutzen Sie die hier vorgestellten Tipps gerne als Leitfaden, und scheuen Sie sich nicht, neue Ansätze auszuprobieren. So wird jede Interaktion mit der KI zu einer wertvollen Erfahrung und zu einem produktiven Schaffen!