Prompt Engineering
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In diesem Artikel erfahren Sie alles rund um das Thema Prompt Engineering, was steckt dahinter und weshalb ist es so wichtig, sowohl aus Nutzer- als auch aus Entwicklersicht? Dabei klären wir die wichtigsten Begriffe in diesem Kontext und zeigen Ihnen, was mit gutem Prompt Engineering möglich ist und wie auch Sie mit wenigen Handgriffen für optimale Ausgaben im Umgang mit generativer KI erreichen können.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Prompt Engineering?
Mit hoher Wahrscheinlichkeit werden auch Sie schonmal generative KI-Tools wie ChatGPT oder Google Gemini ausprobiert haben, vielleicht sind sie aber auch schon fester Bestandteil Ihrer Arbeitsweise. Eventuell werden Sie dabei auch schon Situationen gehabt haben, in denen Ihre Anfrage nicht ganz so zufriedenstellend oder passend beantwortet wurde, wie Sie es sich vorgestellt haben.
Während KI natürlich noch nicht perfekt ist und hier und da sicherlich noch besser entwickelt und trainiert werden muss, gibt es Möglichkeiten, wie Sie selbst auch jetzt schon für bessere und präzisere Ergebnisse sorgen können.
Denn solche KI-Tools brauchen detaillierte Anweisungen, um die gewünschten Ergebnisse so gut wie möglich auszugeben. Sind die eigenen Anweisungen unpräzise oder unzureichend informativ, tut sich auch die KI (noch) schwer. Hier kommt nun Prompt Engineering ins Spiel. Dabei geht es darum Prompts, also Anweisungen, möglichst präzise und zielführend zu formulieren, sodass die KI genau weiß, was Sie von ihr wollen und welche entsprechenden Ergebnisse sie liefern soll.
Prompt Engineering am Beispiel
Sie können sich den Job als generative KI also in etwa so vorstellen, als würden Sie versuchen, einen Apfelkuchen ihrer Mutter nachzubacken. Sie hat Ihnen dazu die Zutatenlisten und die entsprechenden Backanweisungen auf einen Zettel geschrieben. Je genauer diese sind, desto eher kommen Sie wohl auch an das Original und den richtigen Geschmack heran. Sind dann zusätzlich noch kleine Tipps und Hinweise (z. B. wann man erkennt, dass der Kuchen gut durchgebacken ist) vermerkt, können Sie zudem Fehler vermeiden und ein noch besseres Ergebnis erzielen.
Nun kann es sein, dass der Kuchen beim ersten Versuch trotzdem nicht ganz so wird, wie angedacht, eventuell ist Ihnen im Nachhinein aber schon der Fehler aufgefallen. Im Rezept waren “3 Äpfel” vermerkt, doch nicht jede Apfelsorte eignet sich zum Backen. Hätte Ihre Mutter die Sorte nun spezifiziert (genaueren Prompt geliefert), wäre der Apfelkuchen wahrscheinlich eher gelungen.
Beim Gespräch mit ihr werden dann noch andere verbesserungswürdige Feinheiten klar, sodass Sie letztendlich besser vorbereitet in den nächsten Versuch starten. Genau wie die generative KI, die durch das humane Feedback immer weiter trainiert wird und Schritt für Schritt bessere Ergebnisse erzielt (Machine Learning).
Warum ist Prompt Engineering also so wichtig?
Prompt Engineering ist also vor allem aus Nutzersicht von großer Bedeutung, da es maßgeblich die Qualität und Effizienz der Interaktionen mit KI und dementsprechend die Ergebnisse beeinflusst. Wenn Sie also präzise und gut formulierte Eingaben machen, können Sie umso relevantere und nützlichere Antworten von der KI erhalten. Dies spart nicht nur Zeit, sondern erhöht auch die Genauigkeit der Ergebnisse, was besonders in komplexen oder spezialisierten Fällen von Vorteil ist.
Ein klar und genau formulierter Prompt minimiert dementsprechend die Wahrscheinlichkeit von Missverständnissen zwischen Nutzer und KI. Dadurch wird die Interaktion insgesamt benutzerfreundlicher und angenehmer, die KI versteht besser, was Sie als Nutzer möchten, und kann entsprechend reagieren.
Darüber hinaus ermöglicht gutes Prompt Engineering die Anpassung der Antworten an die eigenen spezifischen Bedürfnisse und Erwartungen. Das kann besonders in Bereichen wie Kundenservice oder individuellen Beratungsdiensten wichtig sein, wo personalisierte und kontextspezifische Antworten entscheidend sind. So kann die KI ihre Funktionalität erweitern und in verschiedenen Anwendungsbereichen effektiver eingesetzt werden.
Durch die Verbesserung der Interaktionsqualität trägt Prompt Engineering insgesamt also dazu bei, das Vertrauen der Nutzer in die KI zu steigern. Denn wenn die Technologie zuverlässig und konsistent funktioniert, sind Sie auch eher bereit, sie in ihrem Alltag zu integrieren und auf ihre Fähigkeiten zu vertrauen, richtig?
Wie kann ich meine Prompts selbst verbessern?
Auch wenn Sie selbst kein KI-Experte sein sollten, gibt es dennoch einige Tipps, wie Sie trotzdem das meiste aus den KI-Modellen herausholen können und so schneller und näher zu Ihrem gewünschten Output zu kommen:
Um bessere Ergebnisse bei der Verwendung von generativer KI und Prompt-basierten Ansätzen zu erzielen, sind einige wichtige Punkte zu beachten:
Klare und präzise Formulierungen: Die Formulierung des Prompts ist entscheidend. Die Frage sollte verständlich und genau sein, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Unklare oder vage Formulierungen oder Mehrdeutigkeiten können zu inkonsistenten oder unerwünschten Ausgaben führen. Das gleiche gilt für den Umfang, die gewünschte Antwort auf das Wesentliche oder die wichtigsten Aspekte (z. B. “Nenne mir die Top 5 XYZ …”) einzugrenzen, liefert meist wesentlich genauere Ergebnisse.
- Kontext und Zielgruppe: Die Wahl des richtigen Kontextes ist wichtig, um dem Modell genügend Informationen zu geben, relevante Ausgaben zu generieren. Der Kontext soll dabei die gewünschte Richtung und den gewünschten Stil der Ausgabe beeinflussen. Je mehr spezifische Angaben und Informationen man vorab gibt, desto besser weiß die KI, worauf man wirklich hinauswill. So lässt sich z. B. die Zielgruppe eingrenzen. Statt „Gib mir Tipps für eine Social-Media-Strategie”, sollte man die Branche genau angeben, bspw.: „Gib mir Tipps für eine Social-Media-Strategie für Selbstständige im Bereich Kosmetik”.
- Ausdrucksweise und Stil: Formulieren Sie Ihre Prompts in einem entsprechenden Sprachstil, der zu dem Modell und dem gewünschten Ergebnis passt. Auch wie viel Sie schreiben ist wichtig, denn zu kurze Anweisungen könnten zu unpräzise sein, zu lange Anweisungen können das Modell überfordern. Schlüsselwörter können dabei helfen, Themen oder bestimmte Aspekte hervorzuheben. Ebenso sollten Sie Stereotypen und Voreingenommenheit im Allgemeinen vermeiden, um qualitative und vor allem objektive Antworten zu garantieren.
- Verschiedene Prompt-Formate und Personas: Es kann außerdem hilfreich sein, verschiedene Prompt-Formate zu testen, um herauszufinden, welche am besten funktionieren. Das kann z. B. die Verwendung von Fragen, Anweisungen, Stichworten oder anderen Strukturen umfassen. Um selbst einen Kontext oder Stil zu generieren, lohnt es sich außerdem, Personas zu integrieren. Beispiel: „Erkläre mir die Photosynthese als wärst/wäre du/ich ein Viertklässler”. Zusätzlich können Sie die Ergebnisse verbessern, wenn Sie aktuelle Forschungsergebnisse oder historischen Kontext miteinbeziehen, was aber je nach Datenstand des Modells schlechter oder besser funktionieren kann.
- Anfrage unterteilen und Beispiele geben lassen: Bei komplexeren Themen oder Anfragen kann es sich lohnen, mehrere Teilfragen und vor allem Folgefragen nach erhaltener Antwort zu stellen. So können Sie die Ursprungsanfrage nach und nach verfeinern und letztendlich bessere Ergebnisse erzielen. Fordern Sie auch immer mal wieder Beispiele oder Statistiken zu Ihren Anfragen, um noch genauer in eine bestimmte Richtung oder auf bestimmte Aspekte einzugehen. Darauf aufbauende Nachfragen verfeinern den Output danach umso mehr, wodurch Sie die Ausgaben in eine explizite Richtung lenken können.
- SEO-relevante Keywords einbinden: Sollten Sie die KI beispielsweise für die Erstellung von Blogposts oder ähnlichen Artikeln nutzen, ist es zu empfehlen, bereits in den Anfragen relevante Keywords einzubinden. Das verfeinert möglicherweise auch zusätzlich noch die Ergebnisse und grenzt den Kontext etwas besser auf die relevanten Informationen ein. Falls zu Beginn noch unklar, ist eine Keyword-Recherche nötig, welche Sie mit verschiedenen (teils auch kostenfreien) SEO-Tools durchführen können.
- Analyse und Dokumentierung der Ergebnisse: Um die Qualität der Ergebnisse vor der Nutzung zu kontrollieren, bieten sich verschiedene Textanalyse-Tools an, wie z. B. DeepL, um eine gute Lesbarkeit zu gewährleisten. Gleichzeitig kann es für zukünftige Nutzungen sehr hilfreich sein, Ihre Prompt-Tests stets zu dokumentieren, was hat funktioniert und was nicht? So bauen Sie mit jedem Mal mehr Verständnis für die Funktionsweise des jeweiligen Sprachmodells auf und optimieren gleichzeitig Ihr Prompt Engineering.
Mit der Zeit werden Sie diese Techniken sehr wahrscheinlich verinnerlichen, doch auch Erfahrungswerte spielen natürlich eine große Rolle. Wie reagiert die KI auf meine Anfragen, was habe ich diesmal anders / besser gemacht und womit gibt es noch Schwierigkeiten? Je nach KI-Modell kann die Reaktion auf Ihre Anfragen unterschiedlich ausfallen, generell sind diese Tipps jedoch universell anwendbar und unterstützten Sie dabei, den Output nach Ihren Wünschen zu gestalten.
Wie arbeitet ein Prompt Engineer?
Auch aus Entwicklersicht ist Prompt Engineering ein riesiger Faktor. Denn Prompt Engineers werden momentan stark gesucht, sie sollen schließlich dabei helfen, die Lücke zwischen Nutzer und dem KI-Modell sukzessive zu schließen. Heißt also, dass sie dafür sorgen sollen, dass die KI uns Menschen und den jeweiligen User immer besser verstehen und auch dementsprechende Ergebnisse liefern kann. Solche Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT sind momentan noch darauf angewiesen, mit Daten trainiert zu werden, um zum einen bessere Ausgaben zu generieren, aber auch um zu verhindern, dass die Modelle für unangemessene Inhalte missbraucht werden.
Letztendlich ist Prompt Engineering also zum einen essenziell, um den Usern eine bestmögliche Nutzererfahrung bieten zu können, gleichzeitig dürfen die Modelle aber auch nicht “zu menschlich” werden und eventuell Hassrede, Politik oder Vorurteile in ihre Datenbank aufnehmen.
Ein Prompt Engineer spielt also eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Optimierung dieser Modelle und Algorithmen. Im Folgenden eine grobe Schritt-für-Schritt-Erklärung:
Vorbereitung der Daten
Zu den typischen Aufgaben gehört dabei zunächst die Datenvorbereitung, bei der er Trainingsdaten sammelt, reinigt und aufbereitet, um sie für das Training geeignet zu machen.
Anpassen und Trainieren des Modells
Nach der Datenvorbereitung wählt der Engineer geeignete Modellarchitekturen aus und führt Feinabstimmungen durch, um das Modell an die spezifischen Anforderungen anzupassen. Dies beinhaltet das Festlegen von Hyperparametern, das Experimentieren mit verschiedenen Architekturen und das Training des Modells auf den vorbereiteten Datensätzen.
Validierung und Optimierung
Anschließend validiert der Engineer das trainierte Modell anhand von Validierungsdaten und optimiert es bei Bedarf weiter. Dies umfasst das Debuggen von Fehlern, das Feintuning von Parametern und das Experimentieren mit verschiedenen Techniken zur Leistungsverbesserung.
Inbetriebnahme und Schulung
Sobald das Modell bereit ist, wird es in Echtzeitbetrieb genommen, wo es kontinuierlich neue Daten verarbeitet und Ausgaben generiert. Der Prompt Engineer überwacht die Leistung des Modells im Echtzeitbetrieb und führt bei Bedarf Feinabstimmungen durch, um seine Genauigkeit und Relevanz im Laufe der Zeit zu verbessern.
Zusätzlich dokumentiert der Engineer den gesamten Prozess und arbeitet eng mit anderen Teammitgliedern zusammen, um sicherzustellen, dass die entwickelten Modelle den Anforderungen und Zielen des Projekts entsprechen. Insgesamt vereint ein Prompt Engineer im Optimalfall also Fachwissen in den Bereichen maschinelles Lernen, Sprachverarbeitung und Softwareentwicklung, um hochpräzise und relevante Ausgaben basierend auf vielfältigen Eingaben zu generieren.
Was ist der Unterschied zwischen Prompt Engineering und Prompt Design?
Der Unterschied zwischen Prompt Design und Prompt Engineering liegt in ihrem Fokus und ihrer Funktion im Prozess der Modellentwicklung.
Beim Prompt Design geht es darum, geeignete Eingaben zu formulieren, die als Ausgangspunkt für das Modell dienen. Hierbei werden Faktoren wie Klarheit, Präzision und Kontext berücksichtigt, um qualitativ hochwertige Ausgaben zu erzeugen. Dieser Prozess kann von verschiedenen Fachleuten durchgeführt werden, die das notwendige Wissen für wirksame Prompts haben.
Auf der anderen Seite bezieht sich Prompt Engineering auf den gesamten Prozess der Modellentwicklung, einschließlich Datenvorbereitung, Modellauswahl, Feinabstimmung, Validierung und Bereitstellung. Der Prompt Engineer ist für die technische Umsetzung und Optimierung des Modells verantwortlich und benötigt Fachwissen in den Bereichen maschinelles Lernen, Sprachverarbeitung und Softwareentwicklung.
Insgesamt kann man also sagen, dass das Prompt Design die erste Phase des Prozesses darstellt, während das Prompt Engineering den gesamten Zyklus der Modellentwicklung abdeckt, um qualitativ hochwertige und relevante Ausgaben zu generieren.
Fazit
Wie befinden uns beim Thema generative KI noch ganz am Anfang, dennoch können Tools dieser Art schon heute beeindruckende Inhalte liefern. Damit sich diese aber noch weiter verbessern können und gleichzeitig unangemessenem Content vorgebeugt werden kann, braucht es Prompt Engineers, welche die Modelle professionell trainieren.
Gleichzeitig ist es Unternehmen aber auch heute schon möglich, mit den richtigen Handgriffen und Tricks, schneller an das gewünschte Ergebnis zu kommen, sei es bei der Text-, Musik oder Bildgenerierung.
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FAQ
Was ist Prompt Engineering?
Prompt Engineering ist der Prozess des systematischen Erstellens und Verfeinerns von Eingabeaufforderungen für KI-Modelle. Ziel ist es, die Modelle so anzuleiten, dass sie präzise und relevante Antworten liefern.
Was bringt Prompt Engineering?
Prompt Engineering erhöht die Effizienz und Genauigkeit von KI-Modellen, indem es die Qualität und Klarheit der Eingaben verbessert. Das führt letztendlich eher zu passenden Antworten, bzw. gewünschten Ergebnissen und einer optimierten Nutzung der Modelle.
Was ist der Unterschied zu Prompt Design?
Beim Prompt Design werden klare, präzise und kontextbezogene Eingaben formuliert, um qualitativ hochwertige Ausgaben zu erzielen, was von verschiedenen Fachleuten durchgeführt werden kann. Prompt Engineering hingegen umfasst die gesamte Modellentwicklung und Optimierung, erfordert tiefes Fachwissen in maschinellem Lernen und Sprachverarbeitung.
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