Prompt Engineering: So holen Sie das Maximum aus KI-Modellen

Was ist Prompt Engineering und warum ist es wichtig?

Die Qualität der Antworten einer KI hängt maßgeblich von der Qualität Ihrer Fragen ab. **Prompt Engineering** bezeichnet die Kunst, Anfragen so zu formulieren, dass KI-Modelle optimale Ergebnisse liefern. Der Unterschied zwischen einem mittelmäßigen und einem exzellenten Prompt kann den Unterschied zwischen nutzlosen und geschäftskritisch wertvollen Ergebnissen ausmachen.

Die 5 Grundprinzipien guter Prompts

#### 1. Kontext geben

Beschreiben Sie die Situation und den Hintergrund Ihrer Anfrage. Je mehr relevanten Kontext das Modell hat, desto besser wird die Antwort.

**Schlecht**: "Schreib eine E-Mail."

**Gut**: "Du bist ein Vertriebsmitarbeiter eines deutschen IT-Dienstleisters. Schreibe eine Follow-up-E-Mail an einen potenziellen Kunden, der sich auf der CeBIT für unser Cloud-Hosting-Angebot interessiert hat."

#### 2. Rolle zuweisen

Geben Sie dem Modell eine spezifische Rolle. Das aktiviert relevantes Wissen und erzeugt passendere Antworten.

Beginnen Sie Ihre Prompts mit einer klaren Rollenzuweisung: "Du bist ein erfahrener Steuerberater für deutsche KMUs" oder "Du bist ein Senior Software-Architekt mit Fokus auf Cloud-Infrastruktur."

#### 3. Format spezifizieren

Geben Sie an, in welchem Format Sie die Antwort erwarten:

•Tabelle: "Erstelle eine Vergleichstabelle mit den Spalten..."

•Aufzählung: "Liste die Top 5 Vorteile als Bullet Points"

•Strukturierter Text: "Verwende H2-Überschriften für jeden Abschnitt"

#### 4. Beispiele liefern (Few-Shot Prompting)

Zeigen Sie dem Modell anhand von Beispielen, was Sie erwarten. Diese Technik nennt sich **Few-Shot Prompting** und verbessert die Ergebnisqualität erheblich.

#### 5. Einschränkungen definieren

Grenzen Sie die Antwort ein, um Relevanz sicherzustellen:

•"Antworte ausschließlich auf Basis des folgenden Textes"

•"Beschränke dich auf maximal 200 Wörter"

•"Berücksichtige nur den deutschen Rechtsrahmen"

Fortgeschrittene Techniken

•Chain-of-Thought: Fordern Sie das Modell auf, seinen Denkprozess Schritt für Schritt zu erklären. Das verbessert die Qualität bei komplexen Aufgaben erheblich.

•Self-Consistency: Lassen Sie das Modell die gleiche Aufgabe mehrfach lösen und wählen Sie die beste Antwort.

•Instruction Hierarchy: Strukturieren Sie komplexe Prompts mit klaren Abschnitten: Rolle, Kontext, Aufgabe, Format, Einschränkungen.

Prompt-Bibliothek aufbauen

Unternehmen sollten eine **interne Prompt-Bibliothek** pflegen. Sammeln Sie bewährte Prompts für wiederkehrende Aufgaben wie E-Mail-Entwürfe, Zusammenfassungen, Übersetzungen oder Code-Reviews. Das spart Zeit und sichert gleichbleibende Qualität.

Fazit