ChatGPT & Co. werden immer besser. Um KI aber optimal zu nutzen, ist Prompt Engineering gefragt. Der Begriff „Prompt“ kommt aus dem Englischen und meint hier eine Eingabe bzw. Anweisung. Generative KI-Systeme wie Large Language Models (LLMs) sollen dazu gebracht werden, spezifische, relevante und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern. Professionelles Prompt Engineering folgt systematischen Prinzipien.

Rollenzuweisung

• Durch die Zuweisung einer spezifischen Rolle, z.B. „Du bist Steuerberater“ oder „Du bist Arzt“, erhält die KI einen klaren Kontext und kann ihre Antworten auf das jeweilige Fachgebiet und die entsprechende Perspektive zuschneiden. Das führt zu maßgeschneiderten, fundierten und oft auch kreativeren Ergebnissen.
• Die KI wird durch die Rollenzuweisung auch dazu veranlasst, ihr Wissen und ihre Ausdrucksweise an die Anforderungen und das Niveau der jeweiligen Rolle anzupassen. Das erhöht die Präzision und Tiefe der Antworten, insbesondere bei komplexen oder fachspezifischen Fragestellungen.
• Die Rolle schafft zudem einen Rahmen, der der KI hilft, die Intention und den gewünschten Stil der Antwort besser zu erfassen. Das minimiert Missverständnisse und sorgt für relevantere Resultate.

Formulierung

• Klare Zieldefinition: Zunächst sollten Sie das gewünschte Ergebnis klar definieren. Was soll die KI leisten? Was sind Ihre Anforderungen an Format, Stil, Tonalität oder Inhalt?
• Kontext liefern: Je mehr relevante Informationen im Prompt enthalten sind, desto besser kann das Modell die Anfrage verstehen. Kontext kann Hintergrundwissen, Zielgruppe oder spezielle Einschränkungen umfassen.
• Präzise und unmissverständliche Sprache: Die Formulierung sollte eindeutig sein, um Missverständnisse zu vermeiden. Unklare oder zu offene Prompts führen oft zu ungenauen Ergebnissen.
• Spezifische Steuerung der Ausgabe: Vorgaben zum Format, zur Länge oder zum Stil helfen, die Ergebnisse weiter zu präzisieren.
• Iteratives Verfeinern: Prompts werden häufig mehrfach überarbeitet. Durch Testen und Anpassen wird die Qualität der Antworten Schritt für Schritt verbessert.

Zu präzise Prompts können jedoch die Kreativität der KI einschränken. Zu offene Prompts führen dagegen häufig zu ungenauen oder irrelevanten Ergebnissen. Zu lange oder komplexe Prompts können wiederum das Modell überfordern oder zu schlechteren Ergebnissen führen. 

Ausblick

Je länger die Sprachmodelle im Einsatz sind und mit Daten trainiert werden, desto mehr könnte die Bedeutung des Prompt Engineerings abnehmen, da KI-Modelle immer besser in der Lage sind, auch unscharfe oder unstrukturierte Anfragen korrekt zu interpretieren.