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Entfesseln Sie die Macht der KI! Lernen Sie Prompt-Engineering, um hochwertige Ergebnisse von ChatGPT, Bard & Co. zu erzeugen. Meistern Sie effektive Techniken.

KI-Prompt-Engineering: Bessere Ergebnisse mit ChatGPT und anderen KI-Tools erzielen

Künstliche Intelligenz (KI) transformiert Branchen weltweit rasant und große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie ChatGPT, Bard und andere stehen an der Spitze dieser Revolution. Die Qualität der Ergebnisse dieser KI-Tools hängt jedoch stark von der von Ihnen bereitgestellten Eingabe ab. Hier kommt das KI-Prompt-Engineering ins Spiel. Dieser umfassende Leitfaden vermittelt Ihnen das Wissen und die Techniken, um effektive Prompts zu erstellen, die das volle Potenzial dieser leistungsstarken KI-Tools freisetzen.

Was ist KI-Prompt-Engineering?

KI-Prompt-Engineering ist die Kunst und Wissenschaft, effektive Prompts (oder Anweisungen) für KI-Modelle zu entwerfen, um gewünschte Ergebnisse zu generieren. Es geht darum zu verstehen, wie diese Modelle Sprache interpretieren, und Prompts zu erstellen, die klar, spezifisch und kontextuell relevant sind. Stellen Sie es sich so vor, als würden Sie effektiv mit einem hochintelligenten, aber manchmal wörtlich nehmenden Assistenten kommunizieren.

Anstatt einfach nur zu fragen "Schreibe ein Gedicht", lehrt Sie das Prompt-Engineering, die KI zu lenken, indem Sie Kontext, Stilpräferenzen, Längenbeschränkungen und sogar Beispiele bereitstellen. Je besser der Prompt, desto besser das Ergebnis.

Warum ist Prompt-Engineering wichtig?

Prompt-Engineering ist aus mehreren Gründen entscheidend:

Schlüsselprinzipien des effektiven Prompt-Engineerings

Obwohl es keinen allgemeingültigen Ansatz gibt, finden Sie hier einige Kernprinzipien, die Ihre Bemühungen im Prompt-Engineering leiten können:

1. Seien Sie klar und spezifisch

Mehrdeutigkeit ist der Feind guter Prompts. Vage oder allgemeine Anweisungen können zu unvorhersehbaren und oft unbefriedigenden Ergebnissen führen. Streben Sie stattdessen nach Klarheit und Spezifität in Ihren Prompts. Je mehr Details Sie angeben, desto besser kann das KI-Modell Ihre Bedürfnisse verstehen.

Beispiel:

Schlechter Prompt: "Schreibe eine Geschichte." Guter Prompt: "Schreibe eine Kurzgeschichte über eine junge Frau in Tokio, die in einem alten Buch eine versteckte Nachricht entdeckt und sich auf die Suche nach einem verlorenen Schatz macht. Die Geschichte sollte spannend sein und eine überraschende Wendung am Ende haben."

2. Stellen Sie Kontext bereit

Dem KI-Modell Kontext zu geben, ist entscheidend für die Erzeugung relevanter und bedeutungsvoller Ergebnisse. Erklären Sie den Hintergrund, den Zweck und die Zielgruppe Ihrer Anfrage. Dies hilft der KI, das Gesamtbild zu verstehen und ihre Antwort entsprechend anzupassen.

Beispiel:

Schlechter Prompt: "Fasse diesen Artikel zusammen." Guter Prompt: "Fasse diesen wissenschaftlichen Artikel über die Auswirkungen des Klimawandels auf die Kaffeeproduktion in Kolumbien zusammen. Die Zusammenfassung sollte prägnant und für ein Publikum von Fachleuten aus der Kaffeeindustrie geeignet sein."

3. Geben Sie das gewünschte Format an

Geben Sie das gewünschte Format der Ausgabe klar an. Möchten Sie eine Aufzählung, einen Absatz, eine Tabelle oder etwas anderes? Die Angabe des Formats hilft dem KI-Modell, seine Antwort angemessen zu strukturieren.

Beispiel:

Schlechter Prompt: "Vergleiche und gegenüberstelle die Wirtschaftssysteme von China und den Vereinigten Staaten." Guter Prompt: "Vergleiche und gegenüberstelle die Wirtschaftssysteme von China und den Vereinigten Staaten. Präsentieren Sie Ihre Antwort in einer Tabelle mit den folgenden Spalten: Schlüsselmerkmal, China, Vereinigte Staaten."

4. Definieren Sie den Ton und Stil

Der Ton und Stil des generierten Textes können seine Wirksamkeit erheblich beeinflussen. Möchten Sie einen formellen, informellen, humorvollen oder ernsten Ton? Die Angabe des gewünschten Tons hilft dem KI-Modell, seine Sprache an Ihre beabsichtigte Botschaft anzupassen.

Beispiel:

Schlechter Prompt: "Schreibe eine Produktbeschreibung für unser neues Mobiltelefon." Guter Prompt: "Schreibe eine überzeugende Produktbeschreibung für unser neues Mobiltelefon, die seine Hauptmerkmale und Vorteile hervorhebt. Der Ton sollte enthusiastisch und ansprechend sein und sich an junge Erwachsene richten, die an Technologie und sozialen Medien interessiert sind."

5. Verwenden Sie Beispiele

Beispiele für die gewünschte Ausgabe bereitzustellen, kann eine wirkungsvolle Methode sein, um das KI-Modell zu leiten. Beispiele helfen der KI, Ihre Erwartungen zu verstehen und den gewünschten Stil und Inhalt zu replizieren.

Beispiel:

Schlechter Prompt: "Schreibe einen Slogan für unser neues Café." Guter Prompt: "Schreibe einen Slogan für unser neues Café, ähnlich wie diese Beispiele: 'Der beste Teil des Aufwachens', 'Anders denken', 'Tu es einfach'. Der Slogan sollte kurz, einprägsam und die Qualität unseres Kaffees widerspiegeln."

6. Iterieren und verfeinern

Prompt-Engineering ist ein iterativer Prozess. Erwarten Sie nicht, beim ersten Versuch perfekte Ergebnisse zu erzielen. Experimentieren Sie mit verschiedenen Prompts, analysieren Sie die Ergebnisse und verfeinern Sie Ihren Ansatz basierend auf den Resultaten. Je mehr Sie üben, desto besser werden Sie darin, effektive Prompts zu erstellen.

7. Erwägen Sie Chain-of-Thought-Prompting

Bei komplexen Aufgaben sollten Sie das Problem in kleinere, überschaubarere Schritte unterteilen. Verwenden Sie Prompts, die das KI-Modell anleiten, Schritt für Schritt zu denken und seine Argumentation dabei zu erklären. Diese Technik, bekannt als Chain-of-Thought-Prompting, kann die Genauigkeit und Kohärenz der Ausgabe erheblich verbessern.

Beispiel:

Schlechter Prompt: "Löse diese Matheaufgabe: 23 + 45 * 2 - 10 / 5." Guter Prompt: "Lassen Sie uns diese Matheaufgabe Schritt für Schritt lösen. Berechnen Sie zuerst 45 * 2. Berechnen Sie dann 10 / 5. Addieren Sie dann 23 zum Ergebnis von 45 * 2. Subtrahieren Sie schließlich das Ergebnis von 10 / 5 vom vorherigen Ergebnis. Was ist die endgültige Antwort?"

Fortgeschrittene Prompt-Engineering-Techniken

Sobald Sie die grundlegenden Prinzipien beherrschen, können Sie fortgeschrittenere Techniken erkunden, um Ihre Fähigkeiten im Prompt-Engineering weiter zu verbessern:

1. Few-Shot-Lernen

Few-Shot-Lernen beinhaltet, dem KI-Modell eine kleine Anzahl von Beispielen für die gewünschte Eingabe-Ausgabe-Beziehung zu geben. Dies ermöglicht es dem Modell, das Muster zu lernen und es auf neue, ungesehene Eingaben zu verallgemeinern.

2. Zero-Shot-Lernen

Zero-Shot-Lernen zielt darauf ab, Ausgaben zu generieren, ohne explizite Beispiele bereitzustellen. Dies erfordert, dass sich das KI-Modell auf sein bereits vorhandenes Wissen und sein Verständnis der Welt verlässt.

3. Prompt-Verkettung

Prompt-Verkettung (Prompt Chaining) beinhaltet die Verwendung der Ausgabe eines Prompts als Eingabe für einen anderen Prompt. Dies ermöglicht es Ihnen, komplexe Arbeitsabläufe zu erstellen und vielschichtige Ausgaben zu generieren.

4. Prompt-Ensembling

Prompt-Ensembling beinhaltet die Verwendung mehrerer Prompts, um mehrere Ausgaben zu generieren und diese dann zu einer endgültigen Ausgabe zu kombinieren. Dies kann helfen, die Robustheit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse zu verbessern.

Prompt-Engineering für verschiedene KI-Tools

Obwohl die Kernprinzipien des Prompt-Engineerings für die meisten KI-Tools gelten, gibt es einige Nuancen zu beachten, je nachdem, welche Plattform Sie verwenden:

ChatGPT

ChatGPT ist ein vielseitiges Sprachmodell, das für eine breite Palette von Aufgaben verwendet werden kann, einschließlich Schreiben, Übersetzen, Zusammenfassen und Beantworten von Fragen. Konzentrieren Sie sich beim Prompten von ChatGPT auf Klarheit, Kontext und das gewünschte Format. Experimentieren Sie mit verschiedenen Tönen und Stilen, um herauszufinden, was für Ihre Bedürfnisse am besten funktioniert. ChatGPT erinnert sich an frühere Gesprächsverläufe, sodass Sie auf vorherigen Prompts aufbauen können, um die Ausgabe zu verfeinern.

Bard

Bard ist ein weiteres leistungsstarkes Sprachmodell, das sich bei kreativen Aufgaben wie dem Schreiben von Gedichten, dem Generieren von Code und dem Brainstorming von Ideen auszeichnet. Ermutigen Sie beim Prompten von Bard zu Kreativität und Experimentierfreude. Geben Sie klare Einschränkungen und Richtlinien vor, um das Modell in die gewünschte Richtung zu lenken. Bard eignet sich gut für offene Aufgaben, bei denen Sie verschiedene Möglichkeiten erkunden möchten.

Bildgenerierungsmodelle (z. B. DALL-E 2, Midjourney, Stable Diffusion)

Prompt-Engineering für Bildgenerierungsmodelle beinhaltet die detaillierte Beschreibung des gewünschten Bildes. Verwenden Sie eine beschreibende Sprache, um das Motiv, die Umgebung, den Stil und die Stimmung des Bildes zu spezifizieren. Experimentieren Sie mit verschiedenen Schlüsselwörtern und Phrasen, um zu sehen, wie sie die Ausgabe beeinflussen. Erwägen Sie die Verwendung negativer Prompts, um unerwünschte Elemente aus dem Bild auszuschließen.

Beispiel:

Prompt: "Ein fotorealistisches Bild eines belebten Marktplatzes in Marrakesch, Marokko, bei Sonnenuntergang. Die Szene ist gefüllt mit lebhaften Farben, exotischen Gewürzen und Menschen, die um Waren feilschen. Der Stil sollte dem einer National-Geographic-Fotografie ähneln."

Ethische Überlegungen beim Prompt-Engineering

Da KI immer stärker in unser Leben integriert wird, ist es entscheidend, die ethischen Implikationen des Prompt-Engineerings zu berücksichtigen. Seien Sie sich des Potenzials für Voreingenommenheit, Fehlinformationen und Missbrauch bewusst. Streben Sie danach, Prompts zu erstellen, die fair, genau und verantwortungsbewusst sind.

Beispiele für Prompt-Engineering in verschiedenen Branchen

Prompt-Engineering ist in verschiedenen Branchen und Sektoren anwendbar. Hier sind einige Beispiele, wie es in unterschiedlichen Kontexten verwendet werden kann:

Marketing

Aufgabe: Marketingtexte für ein neues Produkt generieren.

Prompt: "Schreibe drei verschiedene Versionen von Marketingtexten für unsere neue Linie biologischer Hautpflegeprodukte. Jede Version sollte eine andere Zielgruppe ansprechen: Millennials, die an Nachhaltigkeit interessiert sind, Verbraucher der Gen Z, die auf Erschwinglichkeit achten, und Babyboomer, die sich um das Altern sorgen. Hebe die Hauptvorteile der Produkte hervor und verwende eine überzeugende Sprache, um zum Kauf anzuregen."

Bildung

Aufgabe: Einen Unterrichtsplan für eine Geschichtsstunde erstellen.

Prompt: "Erstelle einen Unterrichtsplan für eine 90-minütige Geschichtsstunde über die Französische Revolution. Der Unterrichtsplan sollte Lernziele, Aktivitäten, Diskussionsfragen und Bewertungsmethoden enthalten. Die Zielgruppe sind Oberstufenschüler mit begrenzten Vorkenntnissen zum Thema. Füge Primär- und Sekundärquellen hinzu, die die Schüler analysieren können."

Kundenservice

Aufgabe: Antworten auf Kundenanfragen generieren.

Prompt: "Sie sind ein Kundendienstmitarbeiter für ein globales E-Commerce-Unternehmen. Beantworten Sie die folgende Kundenanfrage auf höfliche und hilfsbereite Weise: 'Meine Bestellung ist noch nicht angekommen. Was soll ich tun?' Geben Sie klare Anweisungen, wie der Kunde seine Bestellung verfolgen und bei Bedarf den Kundensupport kontaktieren kann."

Gesundheitswesen

Aufgabe: Medizinische Forschungsarbeiten zusammenfassen.

Prompt: "Fasse diese Forschungsarbeit über die Wirksamkeit eines neuen Medikaments zur Behandlung der Alzheimer-Krankheit zusammen. Die Zusammenfassung sollte prägnant und für medizinisches Fachpersonal geeignet sein. Hebe die wichtigsten Ergebnisse, Einschränkungen und Implikationen der Studie hervor."

Rechtswesen

Aufgabe: Rechtsdokumente entwerfen.

Prompt: "Entwerfe eine einfache Geheimhaltungsvereinbarung (NDA) zwischen zwei Unternehmen. Die NDA sollte vertrauliche Informationen schützen, die während einer Geschäftsverhandlung ausgetauscht werden. Füge Klauseln zur Definition vertraulicher Informationen, zu den Verpflichtungen der empfangenden Partei und zur Laufzeit der Vereinbarung hinzu."

Die Zukunft des Prompt-Engineerings

Da sich die KI weiterentwickelt, wird das Prompt-Engineering zu einer immer wichtigeren Fähigkeit. Zukünftige KI-Modelle werden wahrscheinlich noch ausgefeilter sein und in der Lage, komplexere Prompts zu verstehen. Die Notwendigkeit klarer, spezifischer und kontextuell relevanter Prompts wird jedoch weiterhin unerlässlich sein. Wir können erwarten, dass fortschrittlichere Prompt-Engineering-Techniken entstehen, wie z. B. die automatisierte Prompt-Optimierung und die prompt-basierte Programmierung.

Darüber hinaus wird sich die Rolle des Prompt-Engineerings wahrscheinlich über textbasierte KI-Modelle hinaus ausdehnen. Wir können die Entwicklung von Prompt-Engineering-Techniken für andere Arten von KI erwarten, wie z. B. Robotik, Computer Vision und Audioverarbeitung.

Fazit

KI-Prompt-Engineering ist eine entscheidende Fähigkeit für jeden, der die Macht von KI-Tools wie ChatGPT und Bard nutzen möchte. Indem Sie die in diesem Leitfaden beschriebenen Prinzipien und Techniken beherrschen, können Sie das volle Potenzial dieser leistungsstarken Modelle freisetzen und hochwertige Ergebnisse generieren, die Ihren spezifischen Anforderungen entsprechen. Denken Sie daran, in Ihren Prompts klar, spezifisch und kontextuell relevant zu sein, und scheuen Sie sich nicht, zu experimentieren und zu iterieren. Mit Übung und Engagement können Sie ein versierter KI-Prompt-Ingenieur werden und KI nutzen, um Ihre Ziele zu erreichen.

Die Reise zur Beherrschung des KI-Prompt-Engineerings ist ein fortlaufender Prozess. Bleiben Sie über die neuesten Fortschritte in der KI auf dem Laufenden und verfeinern Sie Ihre Fähigkeiten weiter. Die Zukunft der KI ist vielversprechend, und das Prompt-Engineering wird eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung dieser Zukunft spielen.

Weiterführende Lernressourcen:

KI-Prompt-Engineering: Bessere Ergebnisse mit ChatGPT und anderen KI-Tools erzielen | MLOG