Diese Anweisung kann unterschiedliche Formen und verschiedene Längen haben: von einem simplen Satz über einen längeren Absatz bis zu einem mehrseitigen Dokument...

Die Herausforderung beim Prompt Engineering besteht darin, dass es aufwendig sein kann, Prompts so zu gestalten, dass die Ergebnisse stabil reproduzierbar sind, zu verstehen, warum bestimmte Prompts funktionieren und andere nicht, und dass der gesamte Prozess nicht immer intuitiv ist.

Prompt Engineering hat also zunächst einmal nichts mit klassischer Ingenieurskunst oder Programmierung zu tun.

Zwar profitiert auch Prompt Engineering von strukturiertem Denken, verwendet aber Natürliche Sprache und keine Programmiersprache.

Die Interaktion mit Chatbots, insbesondere mit großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-4, Gemini oder Llama, hat sich in den letzten Jahren schnell weiterentwickelt.

Was einst nach Science-Fiction klang, ist heute eine alltägliche Realität für viele. Künstliche Intelligenz arbeitet nur dann effektiv, wenn der Mensch ihr entsprechende Befehle gibt.

Im Folgenden geht es um die Grundlagen der Interaktion mit Generativer KI – das sogenannte Prompting (Englisch für: auffordern).

Während die zugrundeliegende Technologie immer komplexer wird, liegt der Schlüssel zu einer effektiven Nutzung der Chatbots – dieser mächtigen Werkzeuge – oft in einer scheinbar einfachen Fähigkeit: der Kunst der präzisen Formulierung von Aufforderungen, auch bekannt als ‘Prompt Engineering’.

Prompt Engineering ist mehr als nur das Stellen einer Frage. Es ist ein disziplinierter Ansatz, um Prompts (Eingabeaufforderungen) so zu gestalten, dass sie die gewünschten und qualitativ hochwertigen Antworten von KI-Modellen hervorrufen.

Ein gut formulierter Prompt kann den Unterschied zwischen einer vagen, unbrauchbaren Antwort und einer präzisen, hilfreichen Information oder kreativen Generierung ausmachen.

Hier werde ich nun die Grundlagen und die fortgeschrittenen Techniken des Prompt Engineerings beleuchten.

Die Grundlagen: Was ist ein Prompt?

Ein Prompt ist die Eingabe, die man einem Chatbot gibt, um eine bestimmte Ausgabe zu erhalten. Diese Eingabe kann in verschiedenen Formen erfolgen, am häufigsten jedoch als Text.

Ein einfacher Prompt könnte eine Frage sein wie “Was ist die Hauptstadt von Frankreich?” oder eine Anweisung wie “Schreibe eine kurze Geschichte über eine Katze, die fliegen kann.”

Die Qualität des Prompts hat einen direkten Einfluss auf die Qualität der Antwort. Ein klarer, präziser Prompt hilft dem KI-Modell, Deine Intention zu verstehen und die relevanten Informationen oder kreativen Fähigkeiten zu mobilisieren.

Warum ist Prompt Engineering wichtig?

Die Fähigkeit, effektive Prompts zu erstellen, ist aus folgenden Gründen entscheidend:

Verbesserte Ausgabequalität: Gut gestaltete Prompts führen zu genaueren, relevanteren und nützlicheren Antworten.
Kontrolle über den Chatbot: Durch präzise Anweisungen kannst du das Verhalten desChatbots in eine bestimmte Richtung lenken und die Art der Ausgabe beeinflussen (z.B. Stil, Format, Länge).
Effizienzsteigerung: Klare Prompts reduzieren die Notwendigkeit für wiederholte Anfragen und Korrekturen, was Zeit und Ressourcen spart.
Entdeckung des vollen Potenzials: Prompt Engineering ermöglicht es, die vielfältigen Fähigkeiten von KI-Modellen optimal zu nutzen, von der Texterstellung über die Code-Generierung bis hin zur Ideenfindung.
Fehlerreduktion: Unklare oder mehrdeutige Prompts können zu unerwünschten oder sogar fehlerhaften Antworten führen.

Grundlegende Techniken des Prompt Engineerings

Auch wenn es keine exakte Wissenschaft ist, gibt es bewährte Methoden und Prinzipien, die beim Erstellen effektiver Prompts helfen:

Klarheit und Präzision: Sei so spezifisch wie möglich in deiner Anfrage. Vermeide vage oder mehrdeutige Formulierungen. Schlecht: “Schreib etwas über Katzen.” Gut: “Schreibe einen kurzen Absatz über die typischen Jagdgewohnheiten von Hauskatzen.”
Kontext hinzufügen: Gib dem Chatbot ausreichend Kontext, damit es deine Anfrage besser verstehen kann. Schlecht: “Was sind die Vorteile?” (Ohne Angabe, wovon) Gut: “Angenommen, wir entwickeln eine neue mobile App für Sprachlernende. Was sind die drei wichtigsten Vorteile dieser App gegenüber herkömmlichen Lernmethoden?”
Rolle und Persona definieren: Weise dem KI-Modell eine bestimmte Rolle oder Persona zu, um die Art der Antwort zu beeinflussen. Beispiel: “Antworte als ein erfahrener Marketingexperte und erkläre, wie Social Media Marketing für ein kleines lokales Café eingesetzt werden kann.”
Formatvorgaben machen: Gib klare Anweisungen zum gewünschten Format der Antwort (z.B. Liste, Tabelle, Aufsatz, Code in einer bestimmten Sprache). Beispiel: “Erstelle eine Tabelle mit den fünf wichtigsten Sehenswürdigkeiten in Rom und gib jeweils eine kurze Beschreibung und die ungefähren Öffnungszeiten an.”
Ton und Stil vorgeben: Bestimme den gewünschten Ton und Stil der Antwort (z.B. formell, informell, humorvoll, wissenschaftlich). Beispiel: “Erkläre das Konzept der Quantenverschränkung in einfachen Worten, so als würdest du es einem 10-jährigen Kind erklären.”
Beispiele geben (Few-Shot Prompting): Füge einige Beispiele für die gewünschte Art der Antwort in deinen Prompt ein. Dies hilft dem Modell, das gewünschte Muster zu erkennen. Beispiel: Übersetze die folgenden Sätze ins Französische: Deutsch: Der Himmel ist blau. Französisch: Le ciel est bleu. Deutsch: Die Katze schläft auf der Matte. Französisch: Le chat dort sur le tapis.
Beschränkungen und Negativbeispiele: Gib an, was das KI-Modell nicht tun oder in die Antwort aufnehmen soll. Beispiel: “Fasse den Artikel in maximal drei Sätzen zusammen. Vermeide es, Eigennamen von Personen zu nennen.”

Fortgeschrittene Prompting-Techniken

Über die Grundlagen hinaus gibt es fortgeschrittenere Techniken, um noch bessere Ergebnisse zu erzielen:

1. Chain-of-Thought Prompting

Bei komplexen Aufgaben kann es hilfreich sein, das KI-Modell zu bitten, seinen Denkprozess Schritt für Schritt zu erklären, bevor es die endgültige Antwort gibt. Dies kann die Genauigkeit und Nachvollziehbarkeit der Antwort verbessern.

Beispiel: “Ein Bauer hat 15 Schafe, alle bis auf 8 sterben. Wie viele Schafe hat der Bauer noch? Erkläre deine Denkweise Schritt für Schritt.”

2. Tree-of-Thoughts Prompting

Eine Weiterentwicklung von Chain-of-Thought, bei der das Modell verschiedene Denkpfade erkundet und bewertet, bevor es zu einer Schlussfolgerung kommt.

Dies ist besonders nützlich für kreative Problemlösungen. (Hierfür sind oft spezielle Frameworks oder Interaktionen notwendig.)

3. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Diese Technik kombiniert das Sprachmodell mit einer externen Wissensdatenbank.

Der Prompt wird verwendet, um relevante Informationen aus der Datenbank abzurufen, die dann dem Modell als Kontext für die Generierung der Antwort dienen.

Dies ist besonders nützlich, um auf aktuelle oder spezifische Informationen zuzugreifen, die nicht direkt im Trainingsdatensatz des Modells enthalten sind.

Beispiel (vereinfacht): “Basierend auf den neuesten Nachrichtenartikeln über erneuerbare Energien, fasse die wichtigsten Fortschritte im Bereich der Solartechnologie im letzten Jahr zusammen.” (Hier würde im Hintergrund ein Mechanismus relevante Artikel suchen und dem LLM zur Verfügung stellen.)

4. Iteratives Prompting

Oft ist der erste Prompt nicht perfekt. Es ist ein iterativer Prozess, bei dem man die Antworten des Modells analysierst und deinen Prompt entsprechend anpasst und verfeinerst, bis du das gewünschte Ergebnis erhältst. Dies kann das Experimentieren mit verschiedenen Formulierungen und Parametern beinhalten.

5. Prompt-Templates und Frameworks

Für wiederkehrende Aufgaben können Prompt Templates erstellt werden, die Platzhalter für spezifische Informationen enthalten. Es gibt auch ganze Frameworks, die helfen, Prompts systematisch zu strukturieren, wie beispielsweise das APE-Framework (Act, Persona, Execute).

Beispiele für Prompt Engineering

Um die praktische Anwendung zu verdeutlichen, hier einige Beispiele für gut gestaltete Prompts in verschiedenen Bereichen:

Kreatives Schreiben:

Schlecht: “Schreib eine Geschichte.” Gut: “Schreibe eine kurze Science-Fiction-Geschichte (ca. 300 Wörter) aus der Perspektive eines Roboters, der auf einem verlassenen Planeten erwacht und sich an seine ursprüngliche Mission nicht mehr erinnern kann. Der Ton soll melancholisch und nachdenklich sein.”

Informationsbeschaffung und Zusammenfassung:

Schlecht: “Erzähl mir was über Klimawandel.” Gut: “Fasse die wichtigsten Erkenntnisse des neuesten Berichts des IPCC zum Klimawandel in maximal fünf Stichpunkten zusammen. Gib dabei auch die drei größten Herausforderungen für die kommenden zehn Jahre an.”

Code-Generierung:

Schlecht: “Schreib Code für eine To-Do-Liste.” Gut: “Schreibe Python-Code, der eine einfache Kommandozeilen-To-Do-Listen-Anwendung erstellt. Die Anwendung soll folgende Funktionen haben: Hinzufügen einer Aufgabe, Anzeigen aller Aufgaben, Markieren einer Aufgabe als erledigt und Löschen einer Aufgabe. Kommentiere den Code verständlich.”

Marketing:

Schlecht: “Mach Werbung für unser Produkt.” Gut: “Entwickle drei verschiedene Social-Media-Posts (jeweils maximal 150 Zeichen) für unser neues umweltfreundliches Reinigungsmittel. Zielgruppe sind umweltbewusste Familien. Der Ton soll positiv und informativ sein und einen klaren Call-to-Action enthalten (z.B. ‘Jetzt entdecken!’).”

Werkzeuge und Ressourcen für Prompt Engineering

Es gibt eine wachsende Anzahl von Ressourcen und Werkzeugen, die beim Prompt Engineering helfen:

Prompt-Datenbanken und Sammlungen:

Websites wie PromptBase oder Learn Prompting bieten eine Sammlung von Prompts für verschiedene Anwendungsfälle und KI-Modelle.

Prompt Engineering Tools:

Einige Plattformen und Tools bieten spezielle Schnittstellen und Funktionen, um das Erstellen, Testen und Verwalten von Prompts zu erleichtern.

Online-Kurse und Tutorials:

Coursera, edX oder YouTube bieten Tutorials zum Thema Prompt Engineering. Eine gute Anlaufstelle ist der Suchbegriff “Prompt Engineering Tutorial”.

Die Dokumentationen der großen Sprachmodelle (z.B. die OpenAI API Dokumentation für GPT-Modelle (https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering) enthalten oft wertvolle Hinweise und Best Practices für das Prompt Engineering.

Community-Foren und Diskussionsgruppen:

Der Austausch mit anderen Nutzern in Online-Foren (z.B. auf Reddit in Subreddits wie r/ChatGPT oder r/artificialintelligence) kann sehr hilfreich sein, um neue Techniken zu lernen und sich inspirieren zu lassen.

Ethische Überlegungen beim Prompt Engineering

Wie bei jeder mächtigen Technologie gibt es auch beim Prompt Engineering ethische Aspekte zu berücksichtigen. Nämlich solche:

Bias und Diskriminierung: Prompts können unbeabsichtigt oder absichtlich zu verzerrten oder diskriminierenden Ausgaben führen, wenn sie auf voreingenommenen Trainingsdaten basieren oder Vorurteile in der Formulierung enthalten. Es ist wichtig, sich dieser potenziellen Fallstricke bewusst zu sein und Prompts sorgfältig zu gestalten, um faire und ausgewogene Antworten zu fördern.

Falschinformation und Desinformation: KI-Modelle können auf Basis von Prompts falsche oder irreführende Informationen generieren. Nutzer sollten sich der Verantwortung bewusst sein, die generierten Inhalte kritisch zu prüfen und nicht blind zu vertrauen.

Missbrauch für schädliche Zwecke: Prompt Engineering kann potenziell für die Erstellung von schädlichen Inhalten wie Hassreden, Propaganda oder Phishing-Versuchen missbraucht werden. Es ist entscheidend, diese Technologie verantwortungsvoll und ethisch zu nutzen.

Urheberrecht und geistiges Eigentum: Bei der Generierung von kreativen Inhalten (z.B. Texte, Bilder, Musik) durch KI-Modelle entstehen Fragen nach dem Urheberrecht und dem geistigen Eigentum. Es ist wichtig, die Nutzungsbedingungen der jeweiligen KI-Plattform zu beachten und die Rechte anderer zu respektieren.

Beispiel 1: Komplexes Problemlösen mit Rollenzuweisung und strukturiertem Output

Prompt: Du bist ein erfahrener Unternehmensberater mit Spezialisierung auf Nachhaltigkeit. Ein mittelständisches Produktionsunternehmen im Bereich Möbelherstellung möchte seine Lieferketten nachhaltiger gestalten, hat aber begrenzte Ressourcen und Expertise in diesem Bereich. Entwickle einen strukturierten 3-Phasen-Plan (Analyse, Strategieentwicklung, Umsetzung) mit konkreten Maßnahmen und messbaren Zielen für jede Phase. Berücksichtige dabei die spezifischen Herausforderungen eines KMUs und priorisiere kosteneffiziente Lösungen. Gib die Antwort in Form einer nummerierten Liste unter jeder Phase aus.

Erläuterung: Rolle: “Du bist ein erfahrener Unternehmensberater...” weist dem KI-Modell eine klare Expertise und Denkweise zu. Kontext: Die Beschreibung des Unternehmens (Möbelherstellung, begrenzte Ressourcen) liefert wichtigen Hintergrundinformationen. Strukturvorgabe: “strukturierten 3-Phasen-Plan (Analyse, Strategieentwicklung, Umsetzung)” und “nummerierten Liste unter jeder Phase” definieren das gewünschte Format der Antwort. Spezifische Anforderungen: “konkreten Maßnahmen und messbaren Zielen”, “spezifischen Herausforderungen eines KMUs” und “priorisiere kosteneffiziente Lösungen” lenken den Fokus des Modells auf relevante Aspekte.

Beispiel 2: Kreative Texterstellung mit Stilvorgabe und thematischer Einschränkung

Prompt: Schreibe einen kurzen Gedicht (4 Strophen, jeweils 4 Zeilen) über das Gefühl des ersten Frühlingswindes nach einem langen Winter. Verwende dabei eine metaphorische Sprache und einen leicht melancholischen, aber hoffnungsvollen Ton. Die Reimstruktur soll AABB sein.

Erläuterung: Kreative Aufgabe: “Schreibe einen kurzen Gedicht...” fordert die kreativen Fähigkeiten des Modells heraus.

Formale Vorgaben: “4 Strophen, jeweils 4 Zeilen” und “Reimstruktur soll AABB” geben klare strukturelle Anweisungen. Thematische Einschränkung: “über das Gefühl des ersten Frühlingswindes nach einem langen Winter” fokussiert den Inhalt.

Stilvorgabe: “metaphorische Sprache” und “leicht melancholischen, aber hoffnungsvollen Ton” beeinflussen die künstlerische Ausgestaltung.

Beispiel 3: Informationsabfrage mit Kontext und gewünschter Ausführlichkeit

Prompt: Erkläre das Konzept der “kognitiven Dissonanz” im Kontext der Sozialpsychologie. Definiere den Begriff präzise und nenne mindestens zwei Beispiele, die verdeutlichen, wie kognitive Dissonanz im Alltag auftreten kann. Die Erklärung sollte verständlich für jemanden sein, der keine Vorkenntnisse in Psychologie hat.

Erläuterung: Klar definierte Frage: “Erkläre das Konzept der ‘kognitiven Dissonanz’...” ist die Hauptanfrage. Kontextualisierung: “im Kontext der Sozialpsychologie” grenzt das Wissensgebiet ein.

Spezifische Anforderungen: “Definiere den Begriff präzise” und “nenne mindestens zwei Beispiele” geben konkrete Aufgaben vor. Zielgruppenorientierung: “Die Erklärung sollte verständlich für jemanden sein, der keine Vorkenntnisse in Psychologie hat” beeinflusst den Stil und die Komplexität der Antwort.

Diese Beispiele zeigen, wie detaillierte und gut strukturierte Prompts zu spezifischeren und qualitativ hochwertigeren Antworten führen können.

Hier noch ein generierter Frühlingsgedicht

Die Luft so still, so eisig klar,
Ein grauer Schleier lag so schwer,
Die Welt verharrte, Jahr um Jahr,
Die Hoffnung schien schon lange leer.

Doch leis’ ein Hauch, so zart und lind,
Wie eine alte, ferne Weise,
Er weckt die müden Blätter lind,
Und flüstert Worte leis’ und leise.

Er trägt den Duft von nasser Erd’,
Erinnerung an Sonnenschein,
Ein zögernd Lächeln wird beschwert,
Von stiller Sehnsucht, fast wie Wein.

Doch in dem Wehen liegt ein Keim,
Ein Versprechen, sanft und neu,
Vertreibt den trüben Winterheim,
Und malt den Himmel wieder blau. --

Die Themen:

(•) Was sind Generative KI-Systeme?

(•) Chatbots — Wie funktionieren sie?

(•) Infos über den Umgang mit Prompts...

(•) Eine ausführliche Anleitung zum Prompt Engineering

(•) Prompt Engineering für Bildgeneratoren

Web-site, das E-Book, die Newsletter und die Vorträge werden mit Hilfe von KI-Lösungen erstellt.

Prompt Engineering - Die Kunst der Gesprächsführung mit Chatbots

Prompts sind die neue Art, mit Computern zu „sprechen“. Prompt Engineering ist die Kunst, für diesen Dialog die richtigen Worte zu finden. Hier eine Anleitung zum Prompt Engineering.