KI-Prompts schreiben: Anleitung mit Beispielen

Das Schreiben gut formulierter Prompts ist ein grundlegender Bestandteil der Arbeit mit Modellen der künstlichen Intelligenz (KI), da sie als Mittel zur Generierung relevanter und genauer Antworten dienen.

In dieser Anleitung wird die Bedeutung eines effektiven Prompt Engineerings untersucht.

Außerdem werden Ihnen die notwendigen Tools und Techniken vorgestellt, wie man gute Prompts für KI schreibt, die zu gewünschten Ergebnissen führen.

Was ist ein KI-Prompt?

Ein KI-Prompt ist im Grunde eine Reihe von Befehlen oder Eingaben, die ein KI-Modell zur Erzeugung einer Antwort erhält.

Prompt Engineering beinhaltet die sorgfältige Gestaltung und Verfeinerung dieser Anweisungen zur Erzielung des gewünschten Ergebnisses.

Dabei wird mit verschiedenen Formulierungen, Kontexten und Bedingungen experimentiert, um die Genauigkeit und Relevanz der generierten Antworten zu verbessern.

Verschiedene Arten von KI-Prompts

Es gibt diverse Typen von KI-Prompts, die jeweils unterschiedlichen Zwecken dienen und spezifische Ansätze erfordern.

Im Folgenden finden Sie einige der gängigsten Befehle sowie Beispiele aus dem Bereich des Prompt Engineerings:

Prompt-Typ	Beschreibung	Prompt-Beispiel
Prompts zur Vervollständigung	Man gibt einen unvollständigen Satz vor und fordert das KI-Modell auf, eine kohärente Fortsetzung zu generieren.	„Vervollständige diesen Satz: Prompt Engineering ist …“
Prompts mit Fragen	Man stellt eine bestimmte Frage und fordert das KI-Modell auf, eine entsprechende Antwort zu geben.	„Welches sind die wichtigsten Prinzipien und Techniken, die beim Prompt Engineering zur Optimierung des Outputs von KI-Modellen eingesetzt werden?“
Prompts mit Anweisung	Das heißt, dass dem KI-Modell explizite Anweisungen gegeben werden, denen es folgen soll, wobei das gewünschte Ergebnis angegeben wird.	„Schreibe eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur effektiven Anwendung von Prompt-Engineering-Strategien bei der Arbeit mit KI-Modellen.“
Prompts für Vergleiche	Veranlassen das KI-Modell, verschiedene Elemente zu vergleichen und auf der Grundlage der angegebenen Kriterien Erkenntnisse zu gewinnen.	„Vergleiche die Effektivität von Prompt Engineering bei der Verbesserung der Leistung von KI-Modellen mit der Verwendung unstrukturierter Prompts.“
Kreative Prompts	Das KI-Modell wird zur Entwicklung innovativer Ideen, Geschichten oder künstlerischer Werke aufgefordert.	„Denke an eine Zukunft, in der Prompt Engineering sein volles Potenzial entfaltet hat. Schreibe eine kurze Geschichte, in der beschrieben wird, wie Prompt Engineering den Bereich der KI und andere Sektoren revolutioniert hat.“
Prompts für Übersetzungen	Man gibt einen Text in einer Sprache vor und weist das KI-Modell an, ihn in eine andere zu übersetzen.	„Übersetze den Begriff Prompt Engineering ins Französische.“
Prompts für Zusammenfassungen	Das KI-Modell soll einen gegebenen Text oder eine Information in einer kurzen Zusammenfassung wiedergeben.	„Fasse die Vorteile und Herausforderungen, die mit dem Prompt Engineering verbunden sind, in drei kurzen Punkten zusammen.“
Prompts für Dialoge	Das KI-Modell soll Antworten aus verschiedenen Perspektiven oder von bestimmten Personen generieren.	„Erstelle ein Gespräch zwischen zwei KI-Forschern, die über die Bedeutung von Prompt Engineering bei der Verbesserung der Zuverlässigkeit und Interpretierbarkeit von KI-Modellen diskutieren.“

Vorbereitung auf das Schreiben von KI-Prompts

Sie können diese Vorbereitungsschritte befolgen, um die größtmögliche Effektivität der KI-Prompts zu erzielen.

Zielgruppe und Zweck definieren

Wenn man versteht, wer die von der KI generierten Inhalte nutzen wird und welchen Zweck sie erfüllen sollen, kann man die Prompts optimal gestalten.

Zudem kann man einen Stil festlegen, in dem das KI-Modell, z. B. ChatGPT, schreiben soll. In diesem Fall muss die Verwendung des Stils zulässig sein, um Urheberrechts- und andere gesetzliche Probleme zu vermeiden.

Zum Thema recherchieren

Machen Sie sich mit dem Thema vertraut, damit Sie Prompts erstellen können, die korrekte und relevante Antworten liefern (oder korrigieren Sie eventuell falsche Informationen, falls das KI-Modell solche gibt).

Die Fähigkeiten des KI-Modells verstehen

Lernen Sie die Stärken und Schwächen des KI-Modells kennen, um das Beste aus ihm herauszuholen, und was Sie in Bezug auf den Output erwarten können.

Wie man einen guten KI-Prompt schreibt

Bei der Formulierung von KI-Prompts ist es wichtig, die folgenden Richtlinien zu beachten.

Klare und prägnante Sprache verwenden

Erstellen Sie Befehle in klarer und einfacher Sprache.

So kann gewährleistet werden, dass das KI-Modell die Aufgabe oder Anfrage richtig versteht und keine Missverständnisse aufkommen.

Vermeiden Sie Rechtschreibfehler und achten Sie auf eine korrekte Zeichensetzung. Dies ist beispielsweise wichtig, wenn Sie KI Bwerbungsschreben Generatoren benutzen – jede Eingabe wird als Datenquelle benutzt. Tippfehler und Co beeinflussen das Ergebnis.

Den Kontext sowie Hintergrund-Infos festlegen

Geben Sie in Ihren Prompts den nötigen Kontext und Hintergrundinformationen an, damit das KI-Modell das Thema versteht und kontextbezogenere Antworten generieren kann.

Bedenken Sie, dass einige KI-Modelle keinen Live-Zugang zum Internet haben.

Wenn Sie also über etwas sehr Neues schreiben, kann es sein, dass man aktuelle Daten in die Frage einfügen muss, um eine relevante Antwort zu bekommen.

Besondere Anweisungen und Leitlinien geben

Fügen Sie konkrete Anweisungen und Leitlinien in Ihre Prompts ein, um das KI-Modell zur Generierung von Ergebnissen anzuleiten, die Ihren gewünschten Anforderungen oder Zielen entsprechen.

Dazu ein praktisches Beispiel.

Ohne Prompt Engineering
Aufgabe: Schreibe ein Programm, um das Vorkommen von Wörtern in einem gegebenen Text zu zählen.

Mit Prompt Engineering
Aufgabe: Schreibe eine Python-Funktion mit dem Namen „count_word_occurrences“, die einen Textstring als Eingabe nimmt und ein Wörterbuch mit der Anzahl der Wörter zurückliefert.

Erläuterung:

Im Beispiel „Ohne Prompt Engineering“ fehlen in der Eingabeaufforderung spezifische Anweisungen, wie z. B. der Funktionsname und das gewünschte Output-Format, wodurch die Aufgabe für das KI-Modell unklar ist.
Im Gegensatz dazu gibt das Beispiel „Mit Prompt Engineering“ klare Anweisungen, indem es den Funktionsnamen „count_word_occurrences“, das Input-Format (eine Zeichenkette aus Text) sowie das gewünschte Output-Format (ein Wörterbuch mit Wortzahlen) festlegt.

Diese Details helfen dem KI-Modell, die Aufgabe besser zu verstehen und einen genaueren Code zu erstellen.

Beispiele und angestrebte Ergebnisse einbeziehen

Verdeutlichen Sie Ihre Prompts, indem Sie Beispiele für Eingaben und gewünschte Ausgaben einfügen.

So kann das KI-Modell das erwartete Antwortformat und den Inhalt besser verstehen. Hier ist ein praktisches Beispiel.

Unklarer Prompt
„Schreibe ein Programm, das den Durchschnitt einer Liste von Zahlen berechnet.“

Verbesserter Prompt mit Beispielen
„Berechne den Durchschnitt einer Liste von Zahlen. Bei der Eingabeliste [3, 6, 9, 12] z. B. soll das Programm den Durchschnitt als Gleitkommazahl angeben.“

Erläuterung:

Der verbesserte Prompt macht die Aufgabe klarer und veranschaulicht das erwartete Ergebnis durch die Bereitstellung der gewünschten Input- und Output-Beispiele.

Potenzielle Herausforderungen voraussehen und ansprechen

Stellen Sie sich auf mögliche Herausforderungen oder Beschränkungen ein, auf die das KI-Modell stoßen könnte, und gehen Sie in Ihren Prompts proaktiv auf diese ein.

Vermeiden Sie es beispielsweise, zwei Fragen in dieselbe Zeile zu stellen, da das Modell nur eine beantworten kann.

Maßgeschneiderte Prompts für bestimmte KI-Modelle

Um die Möglichkeiten von KI-Modellen optimal auszuschöpfen, ist es wichtig, die Prompts so zu gestalten, dass sie auf die einzigartigen Fähigkeiten der Modelle abgestimmt sind und ihre Leistung bestmöglich nutzen.

Im Folgenden sind einige Elemente aufgeführt, die beim Einsatz verschiedener KI-Modelle zu beachten sind.

Die Fähigkeiten von KI-Modellen verstehen

Verschiedene KI-Modelle haben zusätzliche Funktionen. Einige können zum Beispiel Text generieren, andere Bilder und einige sogar beides.

Wie bereits erwähnt, können manche KI-Modelle Informationen aus dem Internet abrufen, während andere nur Zugang zu einer Datenbank mit vorab gescannten Inhalten haben.

Die Fähigkeiten eines KI-Modells zu verstehen, ist entscheidend für die Erstellung erfolgreicher Prompts.

Prompts für bestimmte Aufgaben modifizieren

Da sich verschiedene KI-Modelle durch diverse Aufgaben auszeichnen, ist es notwendig, die Prompts entsprechend zu überarbeiten, um den besonderen Anforderungen der Aufgabe gerecht zu werden.

Bei einer Sprachübersetzungsaufforderung zum Beispiel würde eine effektive Methode zur Formulierung einer Anfrage die Eingabesprache, die gewünschte Ausgabesprache sowie einen bestimmten zu übersetzenden Satz beinhalten.

Prompts für Feinabstimmung oder Transferlernen anpassen

Für Feinabstimmungs- oder Transferlernprozesse können Sie die Prompts an die jeweiligen Anforderungen dieser Techniken anpassen.

Dadurch kann das KI-Modell aus verwandten Aufgaben oder Bereichen lernen und das Wissen anwenden, was die Qualität seiner Antworten verbessert.

Tests und Iteration

Sobald Sie das KI-Modell erfolgreich dazu veranlasst haben, aufschlussreiche Inhalte zu erstellen, können Sie einige Schritte unternehmen, um die Wirksamkeit Ihrer KI-Prompts noch weiter zu verbessern.

Test mit Probeprompts

Bevor Sie ein KI-Modell mit Hunderten von Textzeilen füttern, können Sie eine Reihe von Musteraufforderungen testen und die generierten Ausgaben auswerten, um Feedback zu erhalten und notwendige Verbesserungen vorzunehmen.

Diese können Sie dann auf eine breitere Stichprobe anwenden.

Prompts iterieren und verfeinern

Sie können auch das Feedback der Nutzer einbeziehen und Ihre Prompts überarbeiten, um deren Qualität und Leistung kontinuierlich zu optimieren.

Achten Sie nur darauf, dass Sie das User-Feedback umformulieren, um, wie zuvor erläutert, die Leistung des KI-Modells zu maximieren.

Bewährte Methoden zum Schreiben von KI-Prompts

Sie können verschiedene Maßnahmen ergreifen, um die Qualität und die ethischen Aspekte bei der Erstellung von KI-Prompts zu berücksichtigen. Hier sind einige von ihnen.

Mehrdeutigkeit und unbeabsichtigte Vorurteile vermeiden

Verwenden Sie eine klare, verständliche und vorurteilsfreie Sprache, um angemessene Antworten zu erhalten.

Sie können dem Modell auch die Aufgabe stellen, unbeabsichtigte Verzerrungen zu entfernen.

Überprüfen Sie die Ergebnisse, da sie möglicherweise nicht alle Arten von Vorurteilen umfassen.

Zum Thema: Kann KI Vorurteile haben?

Berücksichtigung ethischer Bedenken

Achten Sie auf die potenziellen Auswirkungen von KI-generierten Inhalten auf Ihr Publikum und stellen Sie sicher, dass die Prompts mit Ihren eigenen ethischen Standards oder denen Ihres Unternehmens übereinstimmen.

Zum Thema: Das ethische KI-Dilemma: Das Gleichgewicht zwischen Fortschritt und Verantwortung finden

Einbeziehung von Vielfalt und Inklusion

Erstellen Sie Prompts, die verschiedene Perspektiven berücksichtigen und die Inklusion fördern, um voreingenommene oder einseitige Antworten zu vermeiden.

Korrigieren Sie mögliche Einseitigkeiten bei den Antworten, um die Vorurteile zu beseitigen.

Gewährleistung von ergebnisoffenen und anpassungsfähigen Prompts

Versuchen Sie, Prompts zu erstellen, die die Kreativität fördern und es dem KI-Modell ermöglichen, verschiedene Antworten zu generieren, anstatt es auf eine enge Auswahl an Möglichkeiten zu beschränken.

Gleichgewicht zwischen Leitlinien und Freiraum für Kreativität

Auf der anderen Seite sollte man bei der Formulierung von Prompts genügend Vorgaben machen, um sicherzustellen, dass sich die Ergebnisse im Rahmen dessen bewegen, was man für akzeptabel hält.

Das richtige Gleichgewicht zwischen Leitlinien und Kreativität zu finden, kann einige Versuche und Fehler erfordern.

Fehlersuche bei häufigen Problemen

Trotz aller oben beschriebenen Best Practices benötigen Sie möglicherweise Hilfe bei KI-Prompts.

Hier sind einige der häufigsten Probleme und wie man sie lösen kann.

Umgang mit nicht hilfreichen oder themenfremden Antworten

Analysieren Sie in diesem Fall die Prompts und passen Sie sie an, um präzisere Anweisungen zu geben oder Unklarheiten zu beseitigen, die zu irrelevanten Antworten führen könnten.

Prompt-Fehler oder Systembeschränkungen beheben

Nicht alle Befehle führen zu den gewünschten Ergebnissen, daher sollten Sie alternative Ansätze ausprobieren oder Ihre Erwartungen entsprechend anpassen.

Denken Sie zudem daran, dass bestimmte KI-Modelle darauf beschränkt wurden, über gewisse Themen keine Auskunft zu geben, sonst kann Ihr Konto markiert oder gesperrt werden.

Techniken zur Verbesserung der Qualität des generierten Outputs

Sie können mit verschiedenen Prompt-Variationen experimentieren, Parameter anpassen oder Nachbearbeitungstechniken einsetzen, um die Qualität der KI-generierten Inhalte zu erhöhen.

Ressourcen und Tools

Die folgenden Ressourcen und Tools helfen Ihnen beim Verfassen effektiver KI-Prompts.

Online-Plattformen und APIs

Es gibt mehrere Online-Plattformen und APIs, die die Erstellung von Prompts vereinfachen.

Diese Plattformen bieten oft benutzerfreundliche Schnittstellen, über die Sie Ihre Anforderungen eingeben und generierte Prompts erhalten können.

Einige Plattformen integrieren auch fortschrittliche KI-Modelle, mit denen man unterschiedliche Prompt-Stile und -Variationen ausprobieren kann.

Diese Tools können Zeit und Mühe sparen, indem sie den Prozess der Prompterstellung automatisieren.

Hier sind einige der meistgenutzten Plattformen und APIs für die Erstellung von KI-Prompts:

OpenAI Playground ermöglicht es Ihnen, Text mit Hilfe von leistungsstarken Sprachmodellen zu erzeugen.
ChatGPT bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle für direkte Interaktion mit dem Modell.
Hugging Face Transformers stellt über seine Python-Bibliothek bereits trainierte Sprachmodelle zur Verfügung.
IBM Watson Natural Language Understanding und Natural Language API von Google Cloud ermöglichen die Textanalyse zur Erstellung von KI-Prompts.
Microsoft Azure hingegen bietet Dienste wie die Text Analytics API und Language Understanding (LUIS) zum Verstehen von Texten und zur Formulierung sinnvoller Prompts.

Referenzmaterialien und Fallstudien

Referenzmaterialien und Fallstudien sind für das Verfassen von effektiven KI-Engineering-Prompts unerlässlich.

Diese informativen Hilfsmittel bieten Einblicke und Beispiele aus der Praxis, die dabei helfen, den Inhalt und den Kontext der Prompts zu gestalten.

Referenzmaterialien wie akademische Abhandlungen, technische Dokumentationen und Industrieberichte bieten ein tiefes Verständnis von KI-Konzepten, Algorithmen und Methoden.

Sie dienen als Grundlage für die Erstellung von Prompts, die Ingenieure dazu herausfordern, ihr Wissen und ihre Problemlösungsfähigkeiten anzuwenden.

Fallstudien hingegen zeigen den praktischen Einsatz von KI in verschiedenen Bereichen und ermöglichen es Promptautoren, Szenarien zu entwerfen, die reale Herausforderungen widerspiegeln.