Prompt Engineering: Techniken, Beispiele und Best Practices

Was ist Prompt Engineering?

Prompt Engineering bezeichnet die systematische Gestaltung von Anweisungen, die KI-Systeme zu optimalen Ergebnissen führen. Large Language Models vervollständigen Text nach erlernten Mustern. Je präziser Kontext und Erwartungen kommuniziert werden, desto relevanter die Antwort.

Die Forschung zu GPT-3 zeigte erstmals, wie stark die Formulierung das Ergebnis beeinflusst: Optimierte Prompts erzielten bis zu 20% bessere Resultate.

Die Grundtechniken

Zero-Shot-Prompting nutzt das Vorwissen des Modells ohne Beispiele. Funktioniert bei Standardaufgaben wie Zusammenfassungen zuverlässig.

Few-Shot-Prompting liefert zwei bis fünf Beispiele vor der eigentlichen Aufgabe. Studien zeigen Genauigkeitssteigerungen von 64% auf 71%.

Chain-of-Thought fordert schrittweises Denken. Der Zusatz “Lass uns Schritt für Schritt denken” verbessert Ergebnisse bei komplexen Aufgaben signifikant.

Anatomie eines guten Prompts

Ein wirkungsvoller Prompt enthält fünf Elemente:

Die Rolle definiert die Perspektive: “Du bist ein erfahrener Marketingexperte” aktiviert anderes Wissen als “Du bist ein kritischer Analyst”.

Der Kontext liefert Hintergrundinformationen. Je relevanter, desto passender die Antwort.

Die Aufgabe beschreibt klar, was getan werden soll.

Das Format spezifiziert das Ergebnis: Bulletpoints, Tabelle, bestimmte Länge.

Einschränkungen grenzen den Spielraum ein: Tonfall, Qüllen, Vermeidungen.

Im Unternehmenskontext

Für Unternehmen ist Prompt Engineering Teil einer umfassenden KI-Strategie. Im Kundenservice entscheidet die Prompt-Qualität, ob Chatbots hilfreich sind. Die Integration erfordert technisches Know-how zur LLM-Integration.

Die Grenzen

Prompt Engineering ist mächtig, aber kein Allheilmittel. KI-Modelle können halluzinieren. Für komplexere Anforderungen braucht es RAG oder Fine-Tuning.