6 Prompt Engineering Techniken im Detail: Von der Theorie zur Praxis

Die Kunst des Fragestellens: Wie Prompt Engineering die KI-Welt verändert. Erfahren Sie, welche Techniken Ihnen helfen, präzisere Antworten zu erhalten und Ihre Projekte auf das nächste Level zu heben. Lesen Sie weiter und lassen Sie sich inspirieren!

Rene, dein KI-Enthusiast und Blogger

Von: René

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Wichtigste Erkenntnisse:

  • Jede Technik hat spezifische Einsatzgebiete
  • Praktische Beispiele zeigen dir direkt die Anwendung
  • Sofort umsetzbare Strategien
  • Funktioniert mit allen KI-Modellen, egal ob ChatGPT, Claude, Gemini oder Llama.
  • Techniken können miteinander kombiniert werden.

Was ist ein Prompt?

Ein Prompt ist eine Eingabeaufforderung, die verwendet wird, um eine bestimmte Reaktion von einem System oder einer Person zu erzielen. In der Informatik, besonders bei KI-Modellen, dient ein Prompt dazu, eine gezielte Antwort zu generieren.

Er stellt den Anfang einer Aufgabe dar und gibt die Richtung der Antwort vor, z. B. informativ oder kreativ. Prompts sind flexibel und können unterschiedlich formuliert werden, um verschiedene Antworten zu erhalten. Eine wissenschaftliche Erörterung der verschiedenen Techniken findest du hier.

Je detaillierter und strukturierter Ihre Eingabe ist, desto besser kann die KI das Anliegen verstehen und erfüllen.

Was macht einen guten Prompt aus?

  • Klares Ziel: Gib an, was die KI tun soll (z. B. ein Gedicht schreiben, einen Text übersetzen, einen Artikel zusammenfassen).
  • Kontext und Einschränkungen : Teile relevante Hintergründe, Einschränkungen oder den gewünschten Stil an (z. B. Zielgruppe, Ton, Länge) mit.
  • Beispiele: Zeige der KI anhand von Beispielen, was du erwartest.
  • Schlüsselwörter: Verwende relevante Schlüsselwörter, um die gewünschte Ausgabe zu verdeutlichen.

Wie merkt man sich gute Prompts?

Ganz ehrlich? Ich teste zu viele Prompts und kann mir die nicht merken. Deshalb nutze ich 2 verschiedene Methoden.

Voilá

Voilá ist ein Chrome Plugin, mit dem man ChatGPT nutzen kann. Ein Abo von Open AI ist nicht notwendig. Das Tool kann man innerhalb des Browsers überall nutzen.

Eine Prompt Datenbank ist integriert. Mit einem Klick wird der Prompt eingefügt. Eine ausführliche Vorstellung findest du hier (klicken).

Text Blaze

Text Blaze ist eine kostenlose Datenbank, auf die man über ein Chrome Plugin zugreifen kann. In dieser kann man häufig verwendete Texte speichern und im Browser mit /[Text] abrufen.

Das ist super geeignet für alle Texte, die man häufig benutzt. Egal ob in Emails oder Prompts.

Zero-Shot Prompting

Was ist das?

Zero-Shot Prompting1 ist eine Methode, bei der KI-Modelle Aufgaben lösen, ohne speziell darauf trainiert zu sein. Das Modell nutzt sein vortrainiertes Wissen und analysiert den Kontext der Anfrage, um passende Antworten zu generieren.

Diese Technik ist besonders nützlich, wenn schnelle Ergebnisse benötigt werden oder kein spezifisches Training verfügbar ist.

Zero-Shot Prompting nutzt die Fähigkeit moderner KI-Systeme, flexibel und effizient auf unterschiedliche Aufgaben zu reagieren, indem sie ihr breites Wissen nutzen.

Vorteile:

  • Vielseitiger Einsatz für unterschiedliche Aufgaben.
  • Spart Zeit, da keine Beispiele oder Trainingsdaten nötig sind.
  • Schnelle Anpassung an neue Anfragen.

Nachteile:

  • Erfordert präzise Formulierung der Anfragen.
  • Antwortqualität kann variieren.

Praktische Beispiele:

Textklassifikation

Übersetzung

Zero Shots eignen sich für Inhaltserstellung und Wissensabruf.

Few-Shot Prompting

Was ist das?

Few-Shot Prompting2 ist eine Technik im Prompt Engineering, bei dem man einige wenige Beispiele direkt im Prompt präsentiert. So kann die KI präzisere und kontextualisierte Antworten liefern. Diese Methode ist besonders nützlich, wenn man spezifische Ergebnisse, Ausgabestrukturen, Töne und Stile vermitteln möchte.

Bei Few-Shot Prompting werden typischerweise 2–5 Beispiele verwendet, die dem Modell als Kontext und „Mini-Training“ dienen. Dadurch kann das Modell Nuancen und spezifische Anforderungen besser erfassen. Durch die Bereitstellung von Beispielen im Prompt kann das Modell die gewünschte Struktur und den Kontext besser verstehen.

Vorteile:

  • Verbesserte Ausgabequalität durch präzise und konsistente Antworten.
  • Flexibilität in der Anpassung an spezifische Aufgaben.
  • Besseres Kontextverständnis des Modells.
  • Effizienz bei begrenzten Datenmengen.

Nachteile

  • Qualität der Beispiele ist entscheidend für die Ausgabequalität.
  • Risiko von Verzerrungen bei unausgewogenen Beispielen.
  • Auswahl passender Beispiele kann zeitaufwändig sein.

Praktische Beispiele:

Sentimentanalyse

In diesem Beispiel lernt das Modell anhand der gegebenen Beispiele, wie es Sätze in Bezug auf ihr Sentiment klassifizieren soll.

Formatierung von Kontaktinformationen

In diesem Fall lernt das Modell, wie es Kontaktinformationen in einem bestimmten Format strukturieren soll.

Few Shots sind gut für die Inhaltserstellung und Datenanalyse geeignet.

Chain of Thought (CoT) Prompting

Was ist das?

Chain of Thought (CoT) Prompting3 ziele darauf ab, die logischen Denkfähigkeiten von großen Sprachmodellen zu verbessern und deren Denkprozesse transparenter zu machen. Mit der Methode wird der ‚Denkprozess‘ Schritt für Schritt offengelegt, anstatt direkt eine Antwort zu geben. Eine ausführliche Anleitung kannst du hier nachlesen.

Vorteile:

  • Verbesserte Genauigkeit bei komplexen Aufgaben.
  • Erhöhte Nachvollziehbarkeit der Denkprozesse.
  • Flexibilität bei der Anwendung auf verschiedene Aufgabentypen.
  • Effizienz, da oft wenige Beispiele ausreichen.
  • Aktivierung inhärenter Fähigkeiten großer Sprachmodelle.

Nachteile:

  • Kann zeitintensiver sein, da der Denkprozess detailliert aufgeschlüsselt wird.
  • Erfordert sorgfältige Formulierung der Prompts, um den gewünschten Detaillierungsgrad zu erreichen.
  • Nicht immer geeignet für sehr einfache oder schnelle Aufgaben, wo eine direkte Antwort genügt.

Praktische Beispiele:

Mathematische Problemlösung

Logische Schlussfolgerung

Chain of Thought sind sehr gut für die Lösung von komplexeren Problemen geeignet.

Role Prompting

Was ist das?

Role Prompting4 ist eine Technik, bei der einem KI-Modell eine spezifische Rolle oder Persona zugewiesen wird. Diese beeinflusst die Antwort. Indem das Modell in einen speziellen Kontext versetzt wird, soll die Antwort verbessert werden. Eine ausführliche Anleitung und weitere Beispiele kannst du hier kostenlos downloaden.

Vorteile:

  • Verbesserte Genauigkeit bei komplexen oder fachspezifischen Aufgaben.
  • Konsistente Antworten im Rahmen der zugewiesenen Rolle.
  • Kreativität durch unerwartete Lösungsansätze.
  • Personalisierung für spezifische Zielgruppen oder Kontexte.

Nachteile:

  • Abhängigkeit von der gewählten Rolle; nicht jede Rolle ist für jede Aufgabe geeignet.
  • Mögliche Überbetonung der Rollensichtweise, was zu einseitigen Antworten führen kann.
  • Erfordert präzise Formulierung des Prompts, um die gewünschte Rolle klar zu definieren.
  • Gefahr der Verwirrung, wenn die Rolle nicht gut verstanden wird.

Praktische Beispiele:

Mathematische Erklärung

Historische Perspektive

Die Erstellung von spezifischen Inhalten ist sehr gut mit Role Prompting möglich.

Conversational Prompting

Was ist das?

Conversational Prompting nutzt einen natürlichen, dialogbasierten Ansatz in der Interaktion mit KI-Modellen. Die Methode simuliert ein Gespräch, bei dem das Modell und der Benutzer in einem kontinuierlichen Austausch stehen. Der Benutzer beginnt mit einer Frage oder Aufgabenstellung, und das Modell antwortet, wobei es den Kontext des gesamten Gesprächs beibehält.

Vorteile:

  • Natürliche, intuitive Interaktion mit dem KI-Modell.
  • Anpassung der Gesprächsrichtung basierend auf neuen Erkenntnissen.
  • Detailgenauigkeit durch gezielte Nachfragen zu spezifischen Aspekten.
  • Kontextuelle Relevanz, da das Modell auf vorherige Informationen zurückgreifen kann.

Nachteile:

  • Erfordert möglicherweise mehr Zeit für die Problemlösung im Vergleich zu direkten Antworten.
  • Abhängigkeit von der Fähigkeit des Benutzers, klare Fragen zu stellen.
  • Kann in längeren Gesprächen schwierig sein, den Überblick über den Kontext zu behalten.
  • Risiko von Missverständnissen, wenn die Fragen nicht präzise formuliert sind.

Praktisches Beispiel:

Reiseplanung

Das Conversational Prompting nutze ich immer, wenn ich das fertige Ergebnis oder den Lösungsweg noch nicht kenne.

Template-Based Prompting

Was ist das?

Template-Based Prompting ist eine strukturierte Methode, mit der konsistente und zielgerichtete Antworten erzeugt werden. Die Technik nutzt vordefinierte Strukturen oder Vorlagen, um die Ergebnisse zu steuern.

Vorteile:

  • Verbesserte Klarheit und Konsistenz in den Ausgaben.
  • Reduzierte Abschweifungen, da das KI-Modell auf relevante Informationen fokussiert.
  • Zeitersparnis bei der Erstellung von Prompts.
  • Anpassbarkeit für verschiedene Aufgaben und Formate.

Nachteile:

  • Falsche Templateauswahl kann zu unnatürlichen Ausgaben führen.
  • Einschränkung der Kreativität des KI-Modells.
  • Überabhängigkeit von Vorlagen kann eigenständiges Denken einschränken.

Praktische Beispiele:

Reisebericht-Template:

Projektvorschlag-Template:

Mit Template-Based Prompting kann man super Inhalte oder Berichte erstellen.

Häufig gestellte Fragen zu Prompt Engineering

Was ist eigentlich Prompt Engineering?

Prompt Engineering ist die Fähigkeit, präzise Anweisungen (Prompts) für KI-Modelle zu formulieren, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Es ist wie das Verfassen eines perfekten Briefings – je besser die Anweisung, desto besser das Ergebnis.

Brauche ich Programmierkenntnisse für Prompt Engineering?

Nein, Prompt Engineering basiert hauptsächlich auf klarer Kommunikation. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich, können aber in fortgeschrittenen Szenarien nützlich sein.

Welche Prompt-Technik eignet sich am besten für Anfänger?

Zero-Shot Prompting ist der beste Einstieg, da es die einfachste Form ist. Du gibst eine direkte Anweisung ohne komplexe Strukturen oder Beispiele.

Wie lang sollte ein guter Prompt sein?

Ein effektiver Prompt kann von einem Satz bis zu mehreren Absätzen reichen. Wichtiger als die Länge ist die Präzision. Als Faustregel gilt: So kurz wie möglich, so ausführlich wie nötig.

Wie verhindere ich, dass die KI vom Thema abschweift?

Nutze klare Strukturen und Template-Based Prompting. Definiere auch explizit, was die KI NICHT tun soll. Beispiel: “Konzentriere dich ausschließlich auf [Thema] und lasse verwandte Themen außen vor.

Kann man als Prompt Engineer Geld verdienen?

Ja, die Nachfrage nach Prompt Engineers wächst. Gehälter liegen typischerweise zwischen 50.000 und 70.000 € brutto pro Jahr. Tendenz steigend.

Wie kombiniere ich verschiedene Prompt-Techniken effektiv?

Beginne mit einer Haupttechnik und ergänze sie nach Bedarf. Beispiel: Starte mit Template-Based Prompting und füge Role Prompting hinzu, wenn spezifische Expertise gefragt ist.

Wie gehe ich mit mehrstufigen Aufgaben um?

Nutze Chain of Thought Prompting oder teile die Aufgabe in kleinere, aufeinanderfolgende Prompts auf. Stelle sicher, dass jeder Schritt auf dem vorherigen aufbaut.

Wird Prompt Engineering durch KI-Fortschritte überflüssig?

Nein, im Gegenteil. Je fortschrittlicher KI-Systeme werden, desto wichtiger wird präzise Kommunikation mit ihnen. Prompt Engineering entwickelt sich weiter und wird komplexer.

  1. siehe https://arxiv.org/abs/2411.04892 ↩︎
  2. siehe https://arxiv.org/abs/2005.14165 ↩︎
  3. siehe https://arxiv.org/abs/2411.04282 ↩︎
  4. siehe https://arxiv.org/abs/2305.16367 ↩︎

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