Formulierung von Anweisungen

Was ist Prompt Engineering?

Prompt Engineering ist das systematische Formulieren und Verbessern von Anweisungen an ein Sprachmodell, damit die Antwort in Inhalt, Aufbau und Tonfall zu dem passt, was tatsächlich gebraucht wird. Es ist Handwerk am Text, kein Programmieren.

Dieselbe Frage liefert je nach Formulierung ein brauchbares Ergebnis oder Textbrei, und der Unterschied liegt selten am Modell, sondern an der Anweisung.

KI-generiertDieses Bild wurde mit KI erzeugt · Yves Hoppe / KI / cmt

Gute Anweisung enthält: Aufgabe, Kontext, Format und ein Beispiel
Stärkster Hebel: Beispiele für die gewünschte Ausgabe
Typisch bei: Wiederkehrenden Texten und Auswertungen
Verwechselt mit: Fine-Tuning

Vier Teile, die eine Anweisung tragen

Der erste Teil ist die Rolle, also aus welcher Perspektive geantwortet werden soll. Der zweite ist der Kontext: das Material, die Vorgeschichte, die Zielgruppe. Der dritte ist die Aufgabe selbst, möglichst mit einem nachprüfbaren Kriterium. Der vierte ist das Ausgabeformat, also ob du eine Tabelle, eine Liste, einen Fließtext oder ein festes Datenformat brauchst.

Der Unterschied ist greifbar. Aus „Schreib eine Antwort an den Kunden“ wird: Du bist im Kundenservice eines Maschinenbauers, der Kunde reklamiert eine Lieferung, die drei Tage zu spät kam, wir bieten keine Gutschrift an, sondern eine bevorzugte Bearbeitung der nächsten Bestellung, Ton sachlich und ohne Floskeln, höchstens acht Sätze, keine Anrede erfinden. Dieselbe Aufgabe, aber nur die zweite Fassung kann das Modell erfüllen.

Beispiele schlagen Adjektive

„Professionell und freundlich“ versteht jedes Modell anders. Ein einziges Beispiel für eine Antwort, die dir gefallen hat, wirkt stärker als drei Zeilen Beschreibung. Noch besser sind zwei: eine gelungene und eine, die daneben liegt, mit einem Satz dazu, warum.

Wenn das Ergebnis weiterverarbeitet wird, verlang ein festes Format und benenne die Felder. Sag außerdem, was bei fehlender Information passieren soll, also welches Feld leer bleibt, statt mit einer Vermutung gefüllt zu werden. Ohne diese Ansage füllt das Modell die Lücke, weil eine vollständige Antwort die naheliegendere Fortsetzung ist.

Ein Prompt ist ein Dokument, kein Einfall

Behandle eine Anweisung, die du öfter brauchst, wie einen Textbaustein: an einem festen Ort abgelegt, mit Datum, und an mehreren echten Fällen getestet statt an einem. Ändere beim Verbessern immer nur eine Sache, sonst weißt du hinterher nicht, was gewirkt hat.

Was in deinem Team funktioniert, gehört in eine gemeinsame Sammlung. Der größte Effizienzgewinn entsteht selten durch den einen besonders schlauen Prompt. Er entsteht meist dadurch, dass zwölf Leute nicht zwölfmal dieselbe Formulierung neu erfinden.

Und kenne die Grenze: Prompt Engineering repariert kein fehlendes Wissen. Wenn die Antwort Angaben braucht, die das Modell nicht hat, musst du sie mitgeben oder anbinden. Keine Formulierung der Welt holt eine Zahl aus deinem Warenwirtschaftssystem.

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Nicht verwechseln

Prompt Engineering und was oft damit gleichgesetzt wird

Prompt Engineering gegen Fine-Tuning

Ein Prompt wirkt nur für die aktuelle Anfrage und ist in Sekunden geändert. Fine-Tuning schreibt das Verhalten dauerhaft in die Gewichte und lohnt sich erst, wenn ein sehr langer Prompt bei jeder einzelnen Anfrage mitläuft.

Prompt Engineering gegen Kontextfenster

Das Kontextfenster ist die technische Obergrenze dafür, wie viel Text überhaupt hineinpasst. Ein guter Prompt nutzt diesen Platz sparsam, statt ihn zu füllen.

Prompt Engineering gegen Prompt Injection

Hier geht es um eigene Anweisungen. Bei Prompt Injection schleust jemand anderes Anweisungen über Inhalte ein, die dein System verarbeitet. Gute Prompts helfen dagegen nur begrenzt.

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In der Praxis

Ein Prompt gehört an einen gemeinsamen Ort

In den meisten Betrieben leben die guten Anweisungen in den Chatverläufen einzelner Leute. Wer die Kollegin fragt, bekommt ihren Prompt per Nachricht, ändert zwei Wörter, und schon laufen zwei Varianten nebeneinander. Sobald eine Anweisung regelmäßig gebraucht wird, gehört sie abgelegt, mit Datum und einem Satz dazu, wofür sie gedacht ist.

Handkorrekturen am fertigen Text halten nicht. Wenn dir am Ergebnis etwas nicht passt, änderst du die Anweisung und nicht die Ausgabe, sonst machst du dieselbe Korrektur beim nächsten Durchlauf erneut. Das gilt besonders für Regeln zur Schreibweise, zur Anrede und zu Wörtern, die nicht vorkommen sollen.

Und Beispiele wirken stärker als Adjektive. Zwei kurze Muster, eines für eine gelungene und eines für eine misslungene Antwort, steuern das Ergebnis zuverlässiger als die Bitte, professionell und ansprechend zu formulieren.

Prompt Engineering lernen

Wie aus einer vagen Bitte eine Anweisung wird, die reproduzierbar funktioniert, üben die Einsteigerkurse für den Umgang mit ChatGPT an Aufgaben aus dem Büroalltag.

Wer schon regelmäßig mit Copilot oder ChatGPT arbeitet und weiterkommen will, findet passende Kurse für KI im Büroalltag .

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Kurse, die Prompt Engineering behandeln

Häufige Fragen

Muss ich höflich mit dem Modell sprechen?

Bitte und danke ändern am Ergebnis wenig. Was hilft, sind vollständige Sätze und klare Vorgaben, weil daraus mehr Zusammenhang hervorgeht als aus einer Stichwortkette. Höflichkeit schadet nicht, Präzision entscheidet.

Warum bekomme ich auf dieselbe Anweisung unterschiedliche Antworten?

Weil bei der Erzeugung nicht immer die wahrscheinlichste Fortsetzung genommen wird, sondern zufällig eine aus den wahrscheinlichen. Wie stark diese Zufälligkeit ausfällt, steuerst du über die Schnittstelle mit dem Parameter Temperatur, in den üblichen Chatoberflächen dagegen gar nicht. Dazu kommt der Gesprächsverlauf, der bei jeder neuen Nachricht mitzählt. Für möglichst gleichbleibende Ergebnisse arbeitest du mit festen Vorlagen und einer niedrigen Temperatur und startest neue Aufgaben in einem neuen Chat.

Wie lang darf ein Prompt sein?

So lang, wie er nötige Information trägt. Sehr lange Anweisungen verwässern eher, weil einzelne Vorgaben untergehen. Wenn du merkst, dass eine Regel ignoriert wird, hilft es meist mehr, sie ans Ende direkt vor die Aufgabe zu ziehen, als sie ein zweites Mal auszuformulieren.

Passt thematisch dazu

Auch die beste Anweisung nützt wenig, wenn das Modell für die Aufgabe ungeeignet ist, deshalb helfen dir die Kriterien für die Wahl des passenden Sprachmodells schon bei der Vorauswahl.

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