Praktischer Prompting Guide: GPT Outputs maximal optimieren
Die Welt der KI entwickelt sich rasant, und mit ihr wächst die Bedeutung des Prompt Engineerings. Es ist das unsichtbare Räderwerk hinter effektiven KI-Anwendungen – eine Fähigkeit, die laut Salesforce jeden zum „Coder“ macht, ohne dass spezielles technisches Wissen erforderlich ist. Sam Altman, CEO von OpenAI, beschreibt das Schreiben eines guten Prompts als eine „erstaunlich einflussreiche Fähigkeit“, die die Leistungsfähigkeit von LLMs erheblich steigern kann.
Die Bedeutung des Prompt Engineerings für Mitarbeiter liegt somit klar auf der Hand. In der heutigen Geschäftswelt, in der der Umgang mit KI immer alltäglicher wird, ist das Erlernen von Prompt Engineering vergleichbar mit dem Erlernen effektiver Google-Suchtechniken – ein unverzichtbares Skillset für moderne Mitarbeiter.
In diesem Artikel entdecken wir die Geheimnisse des Prompt Engineerings und wie es die Effizienz und Qualität der Arbeit mit KI-Tools revolutionieren kann. Erfahren Sie, wie Sie mit den richtigen Techniken KI-Modelle meistern und ihre Fähigkeiten in Ihrem Arbeitsalltag optimal nutzen können.
- 14. Februar. 2024
Patrick Ratheiser
CEO & Founder
Karin Schnedlitz
Content Managerin
Was ist Prompting?
Prompt Engineering beruht auf der sorgfältigen Formulierung von Eingabeaufforderungen (Prompts), um effektive Ergebnisse von KI-Modellen zu erzielen. Es ist ein entscheidender Faktor, um Halluzinationen des Modells zu reduzieren und einen konkreten Kontext bereitzustellen.
Zero-Shot-Prompting
Hier wird das Modell ohne spezifische Beispiele genutzt. Es greift auf vorherige Trainingsdaten zurück, um Aufgaben eigenständig zu lösen, wie etwa das Erstellen eines Textes zu einem bestimmten Thema.
Few-Shot-Prompting
Im Gegensatz dazu nutzt Few-Shot-Prompting wenige, aber spezifische Beispiele zur Aufgabenklärung. Ähnlich wie das Zeigen eines Tigers an ein Kind, hilft es dem Modell, die Aufgabe in verschiedenen Kontexten zu erkennen.
Schritt für Schritt zum perfekten Prompt
Im folgenden Abschnitt verknüpfen wir die theoretischen Schritte des Prompt Engineerings mit einem praktischen Beispiel: die Verwendung von Leftshift One´s unternehmensspezifischer KI-Lösung MyGPT für eine Datenanalyse im Kontext einer Präsentation zu den Quartalszahlen eines Unternehmens.
1. Schritt: Rollenzuweisung
Zu Beginn des Prompt Engineerings steht die Rollenzuweisung. Hier definieren wir die spezifische Rolle oder Funktion, die das KI-Modell einnehmen soll. Diese Definition ist entscheidend, da sie die Art und Weise, wie das Modell Informationen verarbeitet und Antworten generiert, grundlegend beeinflusst.
Beispiel: In unserem Fall weisen wir MyGPT die Rolle eines Datenanalysten zu. Das bedeutet, wir erwarten von MyGPT, dass es sich verhält und reagiert wie ein Experte in der Datenanalyse.
2. Schritt: Klare, präzise Aufgabenstellung
Als nächstes definieren wir eine klare und präzise Aufgabe für das KI-Modell. Diese klare Definition hilft dabei, die Erwartungen zu klären und das Modell auf die gewünschte Ausgabe auszurichten.
Beispiel: Für MyGPT lautet die Aufgabe, eine umfassende Analyse der Quartalszahlen durchzuführen und dabei Schlüsselerkenntnisse für die bevorstehende Präsentation zu extrahieren.
3. Schritt: Bereitstellung umfassender Kontextinformationen
In diesem Schritt integrieren wir alle relevanten Details in den Prompt, um das KI-Modell bestmöglich zu unterstützen und nützliche Ergebnisse zu erzielen.
Beispiel: Wir bereichern den Prompt mit spezifischen Informationen über die Quartalszahlen, den gewünschten Analysefokus und das gewünschte Format der Präsentation.
4. Schritt: Bereitstellung von Beispielen
Die Bereitstellung von Beispielen ist ein wichtiger Schritt, um das KI-Modell in die richtige Richtung zu lenken und die gewünschten Ergebnisse zu visualisieren.
Beispiel: Wir geben ein konkretes Beispiel für die Art der Analyseergebnisse vor, die wir von MyGPT erwarten.
5. Schritt: Festlegung klarer Richtlinien
Es folgt die Ausarbeitung spezifischer Richtlinien oder Regeln, die das KI-Modell bei der Antworterstellung befolgen soll.
Beispiel: Wir legen fest, dass die Analyse klar, präzise und für ein nicht-technisches Publikum verständlich sein soll.
6. Schritt: Festlegung von Einschränkungen
In diesem Schritt definieren wir Grenzen und Beschränkungen für das KI-Modell, um sicherzustellen, dass die Ausgaben innerhalb der vorgegebenen Rahmenbedingungen bleiben.
Beispiel: Der Prompt beschränkt sich auf die Analyse der letzten drei Quartale.
7. Schritt: Erstellen einer Standard-Ausgabevorlage
Die Entwicklung einer standardisierten Vorlage für die Ausgabe hilft dabei, die Qualität der Ergebnisse kontinuierlich zu verbessern und zu überwachen.
Beispiel: Wir definieren eine Struktur für den Bericht, die sich auf die wichtigsten Kennzahlen und Trends konzentriert.
8. Schritt: Bewertung, Verbesserung und Iteration
Abschließend folgt der kontinuierliche Prozess der Überprüfung und Verbesserung der Prompts, um sie effektiver und genauer zu gestalten.
Beispiel: Nachdem die ersten Ergebnisse von MyGPT vorliegen, passen wir den Prompt gegebenenfalls an, um die Analyse weiter zu verfeinern.
Damit erhalten wir den fertigen und optimierten Prompt:
Rollenzuweisung: „Als Datenanalyst,“
Präzise Aufgabenstellung: „führe eine Analyse der Quartalszahlen der letzten drei Quartale durch.“
Kontextinformationen: „Berücksichtige dabei die vorliegenden Finanzberichte, spezifische Kennzahlen wie Umsatz, Gewinn und Ausgaben sowie Markttrends.“
Beispiele: „Orientiere dich an der Struktur und Tiefe der Analyse, wie sie in unserem letzten Quartalsbericht vorgenommen wurde.“
Richtlinien: „Stelle sicher, dass die Analyse klar, präzise und für ein nicht-technisches Publikum verständlich ist.“
Einschränkungen: „Fokussiere dich nur auf die Daten der letzten drei Quartale und schließe externe Markteinflüsse aus.“
Ausgabevorlage: „Präsentiere die Ergebnisse in einem strukturierten Bericht, der die wichtigsten Erkenntnisse und Trends hervorhebt.“
Überprüfung und Iteration: „Nach Erhalt der ersten Analyse, überprüfe die Ergebnisse auf Genauigkeit und Vollständigkeit und passe den Prompt gegebenenfalls an.“
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Die zentrale Rolle des Prompt Engineerings für die effektive Nutzung von KI-Modellen ist unbestreitbar. Durch die Fähigkeit, präzise Prompts zu erstellen, können Sie deren Leistungsfähigkeit voll ausschöpfen und somit die Effizienz in Ihrem Unternehmen signifikant steigern.
Wir bei Leftshift One haben mit MyGPT eine generative KI-Lösung für Unternehmen entwickelt, die sich durch Flexibilität, Datenschutz und Skalierbarkeit auszeichnet. Vertiefen Sie Ihr Verständnis für Prompt Engineering und entdecken Sie, wie es die Nutzung von KI in Ihrem Geschäftsumfeld revolutionieren kann.
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