Prompt Engineering ist die Kunst und Wissenschaft, präzise und effektive Anweisungen (Prompts) für KI-Modelle wie ChatGPT, Neuroflash oder Grok zu formulieren, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Es geht darum, die Eingaben so zu gestalten, dass die KI die gewünschte Aufgabe korrekt versteht und qualitativ hochwertige, relevante Ausgaben liefert. Die Qualität der Ergebnisse hängt also stark von den Eingaben ab, die du machst. Möchtest du die Fähigkeiten der von dir genutzten KI maximieren? Dann schau dir diesen Leitfaden fürs Prompt Engineering an.
Die Techniken des Prompt Engineerings
Ein schlecht formulierter oder zu knapp bemessener Prompt kann zu ungenauen oder völlig irrelevanten Antworten führen. Allerdings möchte sich niemand gerne jedes Mal von Grund auf neue Gedanken machen, mit welcher Anweisung die KI jetzt den besten Output liefern. Deshalb macht es Sinn, für jedes Ziel bzw. jede “Aufgabe” einige Prompts vorzubereiten, die sich besonders bewährt haben.
Im Prompt Engineering sind vor allem folgende fünf Techniken relevant:
- Klare und spezifische Formulierungen
- Kontext bereitstellen
- Beispiele nutzen
- Iteratives Testen
- Zero-Shot, One-Shot oder Few-Shot Prompting
Klare und spezifische Formulierungen
Eine der grundlegendsten Techniken des Prompt Engineerings ist die Verwendung klarer, präziser und unmissverständlicher Sprache. KI-Modelle interpretieren Eingaben wörtlich, und vage oder mehrdeutige Formulierungen können zu unerwünschten oder irrelevanten Antworten führen. Ein guter Prompt definiert die Aufgabe genau, einschliesslich Details wie Format, Ton, Zielgruppe oder Länge.
Das ist deshalb so wichtig, weil KI-Modelle wie ChatGPT oder Grok auf Sprachmustern basieren und keine menschliche Intuition haben. Wenn der Prompt also “Schreibe etwas über Smart Working” lautet, könnte die Antwort allgemein und zufällig sein – und wahrscheinlich wird es nicht über die reine Begriffserklärung hinausgehen. Ein spezifischer Prompt hingegen, etwa “Schreibe einen Blogbeitrag mit mindestens 450 Wörtern über Smart Working, inklusive dessen Vorteilen, wie Schweizer KMU es anwenden können, mit Fokus auf digitale Infrastruktur und Produktivität. Integriere Zwischenüberschriften und Bulletpoints, um den Text zu entzerren. Erkläre Fachbegriffe bei erstmaliger Verwendung für Laien. Nutze eine lockere, aber nicht unprofessionelle Tonalität” führt zu klareren, fokussierten Ergebnissen.
Anwendungstipps
- Definiere die Aufgabe klar: Was soll die KI tun? (Beispiele: “Erstelle eine Liste”, “Schreibe einen Text über…”, “Übersetze folgenden Text…”)
- Spezifiziere weitere Details: Füge relevante Parameter hinzu, wie etwa die Textlänge, den Stil (Tonalität), deine Zielgruppe oder das Format (H3 Zwischenüberschriften, Stichpunkte etc.)
- Vermeide Mehrdeutigkeiten oder unspezifische Aufforderungen
- Tipp: Um Aufgaben für die KI eindeutig zu machen, nutze Verben wie “erkläre”, “liste auf”, “vergleiche” oder “analysiere”.
- Bei einigen Textgeneratoren gibt es auch speziell vorgefertigte Textvorlagen für Anwendungsfälle, bei Neuroflash beispielsweise den Blogpost Workflow.
Kontext bereitstellen
Kontext hilft der KI, die Aufgabe besser zu verstehen, indem Hintergrundinformationen, Rollen oder Szenarien definiert werden. Ohne Kontext greift die KI auf allgemeine Annahmen zurück, was zu weniger massgeschneiderten Antworten führt. Kontext kann die eigene Rolle (z.B. “Ich schreibe als Marketer einen Newsletter”), die Rolle der KI (z. B. „Du bist ein Marketingexperte“), die Zielgruppe oder den Verwendungszweck umfassen – natürlich auch alles gleichzeitig!
Denke daran: KI-Modelle wie ChatGPT oder Grok haben keine persönlichen Erfahrungen oder implizites Wissen über deine Absichten. Kontext gibt ihnen die „Linse“, durch die sie die Aufgabe betrachten sollen. Dies ist besonders nützlich bei komplexen oder kreativen Aufgaben, wie der Erstellung von Inhalten für spezifische Zielgruppen.
Anwendungstipps
- Definiere die Rolle der KI: Weise der KI eine Identität zu, z. B. „Du bist ein Marketingexperte“ oder „Du bist ein Social-Media-Manager“.
- Beschreibe die Zielgruppe: Gib an, für wen die Ausgabe gedacht ist, z. B. „für Schweizer KMU“ oder „für IT-Entscheider in KMU“.
- Erkläre den Zweck: Sage, warum die Ausgabe benötigt wird, z. B. „für einen Blogbeitrag auf der Webseite xy“ oder „für eine Präsentation“.
- Tipp für Neuroflash: Dort kannst du den sog. “Brand Hub” nutzen, um Kontexte wie Markentonalität oder Zielgruppe dauerhaft zu speichern.
- Tipp für ChatGPT: Über die Einstellungen kannst du sowohl personalisierte Einstellungen vornehmen als auch die “Erinnerungen” des Programms verwalten – nutze diese Funktionen, um wiederkehrende Prompts festzulegen. (Beispiel: “Nutze für Texte immer die Schweizer Rechtschreibung”)
Beispiele im Prompt Engineering nutzen
Few-Shot Prompting bedeutet, der KI Beispiele für die gewünschte Ausgabe zu geben, um das Format, den Stil oder die Struktur zu verdeutlichen. Dies ist besonders nützlich, wenn die Aufgabe spezifische Anforderungen hat, die schwer allein durch Beschreibung zu vermitteln sind, z. B. ein bestimmtes Textformat oder ein kreativer Ton.
Beispiele dienen als „Vorlage“, die die KI nachahmen kann. Dies reduziert Missverständnisse und hilft, konsistente Ergebnisse zu erzielen, besonders bei Aufgaben wie der Erstellung von Social-Media-Posts oder strukturierten Texten.
Anwendungstipps
- Gib 2–3 Beispiele: Zeige, wie die Ausgabe aussehen soll, z. B. ein Beispiel für einen Tweet oder einen Absatz.
- Beschreibe die Struktur: Erläutere, wie die Beispiele auf die Aufgabe angewendet werden sollen.
- Kombiniere mit Kontext: Stelle sicher, dass die Beispiele zum Kontext passen, um Verwirrung zu vermeiden.
- Tipp für ChatGPT & Grok: Du kannst Textdateien oder Bilder zur Analyse hochladen und diese dadurch als Beispiel verwenden.
- Tipp für Neuroflash: Dort kannst du bestehende Vorlagen als Basis nutzen und/oder sie mit eigenen Beispielen anreichern und anpassen.
Iteratives Testen im Prompt Engineering
Iteratives Testen bedeutet, Prompts durch wiederholtes Ausprobieren zu verfeinern, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Da KI-Modelle unterschiedlich auf Formulierungen reagieren, ist es oft nötig, mehrere Versionen eines Prompts zu testen, um die optimale Kombination aus Klarheit, Kontext und Struktur zu finden.
Selbst gut formulierte Prompts liefern nicht immer sofort perfekte Ergebnisse. Durch Iteration kannst du Schwächen im Prompt erkennen (z. B. unklare Begriffe oder fehlender Kontext) und die Ausgabe verbessern. Dies ist besonders wichtig für komplexe Aufgaben wie die Erstellung von Blogbeiträgen oder Analysen.
Anwendungstipps
- Teste verschiedene Formulierungen: Probiere Synonyme oder andere Satzstrukturen, z. B. „Erkläre“ vs. „Beschreibe“.
- Vergleiche Ergebnisse: Führe denselben Prompt mehrmals aus, um die Konsistenz zu prüfen, oder teste leicht abgewandelte Versionen.
- Passe schrittweise an: Ändere einen Aspekt (z. B. Ton oder Länge) und überprüfe, ob und wie sich die Ausgabe verbessert.
- Dokumentiere: Notiere erfolgreiche Prompts, z. B. in einer externen Datei oder bei Neuroflash in der Prompt-Bibliothek.
- Bei ChatGPT und Grok kannst du auch nachträglich Einblick in bisherige Chatverläufe nehmen und anhand dessen die verschiedenen Versionen der Outputs vergleichen.
Zero-Shot, One-Shot oder Few-Shot Prompting
Diese Techniken beziehen sich auf die Anzahl der Beispiele, die einem Prompt beigefügt werden, um die KI zu steuern:
- Zero-Shot: Keine Beispiele; die KI arbeitet allein mit der Beschreibung der Aufgabe.
- One-Shot: Ein Beispiel wird gegeben, um das Format oder den Stil zu verdeutlichen.
- Few-Shot: Mehrere (typischerweise 2–5) Beispiele werden angegeben, um die Ausgabe präzise zu lenken.
Die Wahl zwischen Zero-, One- oder Few-Shot hängt von der Komplexität der Aufgabe und den Fähigkeiten des Modells ab. Zero-Shot ist schneller, aber weniger präzise; Few-Shot ist detaillierter, aber aufwendiger. Moderne Modelle wie ChatGPT oder Grok sind oft gut in Zero-Shot, aber Few-Shot kann die Qualität bei spezifischen Aufgaben deutlich steigern.
Anwendungsbeispiele und -Tipps
- Zero-Shot: für einfache oder allgemeine Aufgaben, z. B. „Übersetze folgenden Satz ins Deutsche.“
- One-Shot: für Aufgaben mit spezifischem Format, z. B. „Schreibe einen Tweet wie: ‚Neuer Blog online! 🚀 Lest unsere Tipps für KI-Tools. #Tech.“
- Few-Shot: für komplexe oder kreative Aufgaben, z. B. „Schreibe einen Social-Media-Post wie diese Beispiele: [Beispiel 1], [Beispiel 2], [Beispiel 3].“
- Tipp für Neuroflash: Hier funktioniert Few-Shot besonders gut, da du Vorlagen anpassen kannst.
- Tipp für ChatGPT & Grok: Du kannst Beispiele direkt im Prompt mitgeben, aber achte darauf, dass sie möglichst kurz und relevant sind, um die Eingabe nicht zu überladen.
Fazit zum Prompt Engineering
Die fünf Techniken des Prompt Engineerings sind essenziell, um die Leistung von KI-Modellen wie ChatGPT, Neuroflash oder Grok zu maximieren. Klare Formulierungen und Kontext sorgen für Präzision, Beispiele und Few-Shot Prompting steigern die Konsistenz, und iteratives Testen verfeinert die Ergebnisse.
Durch die gezielte Anwendung dieser Techniken kannst du hochwertige, zielgerichtete Inhalte erstellen, die deinen Bedürfnissen – sei es für den Blog auf der Webseite, Produktbeschreibungen im Webshop oder Social Media Posts – entsprechen.