Prompting
Prompt-Engineering
Das systematische Formulieren und Verbessern von Prompts, damit ein Modell verlässlich das Gewünschte liefert.
Prompt-Engineering ist der Unterschied zwischen einem Zufallstreffer und einem Ergebnis, das ihr wiederholen könnt. Es besteht aus wenigen wiederkehrenden Bausteinen: eine klare Rolle, sauber getrennter Kontext, zwei bis drei Beispiele, ein festgelegtes Ausgabeformat und positiv formulierte Anweisungen.
Wichtig ist der Arbeitsmodus: verändern, testen, vergleichen. Ohne einen festen Testfall merkt niemand, ob eine Änderung geholfen hat. Wer denselben Prompt zweimal mit unterschiedlichem Ergebnis laufen lässt, braucht Beispiele im Prompt, keine schärfere Formulierung.
Sobald ein Prompt gut ist, gehört er nicht ins Chat-Fenster, sondern abgelegt und wiederverwendbar gemacht. Das ist der Punkt, an dem aus einem Prompt ein Skill wird.
Verwandte Begriffe
- Prompt
Die Eingabe an ein Modell, aus der die Antwort entsteht.
- Few-Shot-Prompting
Dem Modell zwei bis drei Beispiele für Eingabe und gewünschte Ausgabe mitgeben, statt es zu beschreiben.
- Skill
Ein abgelegter, wiederverwendbarer Arbeitsauftrag samt Beispielen, den ein Modell bei Bedarf lädt.
- Chain-of-Thought
Das Modell zu Zwischenschritten auffordern, damit es mehrstufige Aufgaben nicht überspringt.
In der Praxis üben
In der AI Masterclass kommt dieser Begriff nicht als Definition vor, sondern in einer Session, in der damit gearbeitet wird.