Prompting – Die Kunst der gezielten KI-Steuerung

Was ist Prompting?

Prompting bezeichnet im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) die Technik, durch gezielte Eingabeaufforderungen (Prompts) das Verhalten von Sprachmodellen und anderen KI-Systemen zu steuern. Dabei gibt der Nutzer präzise Anweisungen, um spezifische Ergebnisse zu erhalten.

Diese Methode wird insbesondere in der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) eingesetzt, um generative KI-Modelle wie ChatGPT, Claude oder Gemini zu bestimmten Antworten oder Handlungen zu veranlassen. Aber auch in der Bild-, Code- und Musikgenerierung spielt Prompting eine zentrale Rolle.

Ein präziser und gut durchdachter Prompt kann die Qualität der generierten Inhalte erheblich verbessern und unerwünschte oder unscharfe Ergebnisse vermeiden.

Bestandteile eines effektiven Prompts

Ein optimaler Prompt enthält mehrere Komponenten, die gemeinsam für eine hohe Relevanz und Präzision der KI-generierten Antwort sorgen:

1. Rolle
   Definiert die Perspektive oder Funktion der KI, z. B.: “Du bist ein erfahrener Reiseleiter und gibst Tipps für Städtereisen.”
2. Tonalität & Stil
   Legt fest, ob die Antwort formell, locker, akademisch oder werblich sein soll. Beispiel: “Formuliere die Antwort in einem freundlichen und verständlichen Ton.”
3. Kontext & Hintergrundinformationen
   Liefert relevante Details, die der KI helfen, die Anfrage präziser zu verstehen. Beispiel: “Diese Produktbeschreibung richtet sich an junge, technikaffine Käufer.”
4. Klare Aufgabenstellung
   Gibt die spezifische Anweisung, was das Modell tun soll. Beispiel: “Erstelle eine Liste mit den fünf besten Sehenswürdigkeiten in Paris.”
5. Ausgabeformat
   Bestimmt die Struktur der Antwort, z. B. als Liste, Fließtext oder Tabelle. Beispiel: “Antwort in Stichpunkten mit maximal 10 Wörtern pro Punkt.”

Strategien zur Optimierung von Prompts

Um möglichst präzise und qualitativ hochwertige KI-Antworten zu erhalten, gibt es verschiedene Prompting-Techniken:

1. Chain-of-Thought (CoT) Prompting
   – Orientiert sich am logischen menschlichen Denken, indem die KI Schritt für Schritt zu einer Lösung geführt wird.
   – Besonders nützlich für komplexe Fragen und mehrstufige Problemlösungen.
   – Beispiel: “Denke Schritt für Schritt nach und erkläre deine Schlussfolgerung.”
2. Few-Shot & Zero-Shot Prompting
   – Few-Shot Prompting: Die KI erhält Beispiele, bevor sie eine Antwort generiert. Beispiel: “Hier sind zwei Beispiele für kreative Produktbeschreibungen. Erstelle eine ähnliche Beschreibung für ein kabelloses Ladegerät.”
   – Zero-Shot Prompting: Die KI muss ohne Vorwissen sofort eine Antwort liefern. Beispiel: “Erstelle eine prägnante Produktbeschreibung für das Apple iPhone 16e, maßgeschneidert für urbane 18- bis 25-Jährige in Städten mit über 250.000 Einwohnern.”
3. Self-Consistency-Prompting
   – Die gleiche Anfrage wird mehrmals gestellt, um die Konsistenz der Antworten zu prüfen.
   – Hilfreich zur Erkennung von KI-Halluzinationen, um falsche oder verzerrte Informationen zu vermeiden.
4. ReAct (Reasoning + Acting) Prompting
   – Kombination aus logischer Analyse und handlungsorientierten Aufgaben.
   – Besonders effektiv für Chatbots und interaktive KI-Systeme.

Ausgewählte Anwendungsbereiche von Prompting

1. Textgenerierung (Text-to-Text)
   – KI-Modelle wie ChatGPT oder die textengine.io von Retresco erstellen Texte nach präzisen Anweisungen.
   – Beispiel: “Erstelle eine ausführliche und lebendige Beschreibung der Reiseregion Romagna. Hebe 5 besondere Highlights hervor, die Besucher unbedingt erleben sollten.”
   2. Bildgenerierung (Text-to-Image)
   – Tools wie DALL·E oder Stable Diffusion erzeugen Bilder auf Basis textlicher Prompts.
   – Beispiel: “Erstelle ein realistisches Stadtbild im Sonnenuntergangsstil mit futuristischen Gebäuden.”
2. Code-Generierung (Text-to-Code)
   – Entwickler nutzen KI-gestützte Tools wie GitHub Copilot oder ChatGPT, um Code zu generieren oder zu verbessern.
   – Beispiel: “Schreibe eine Python-Funktion, die eine Liste sortiert und doppelte Werte entfernt.”
3. Automatisierte Kundenkommunikation
   – Chatbots und Voice Assistants nutzen optimiertes Prompting für personalisierte Antworten.
   – Beispiel: “Erkläre dem Kunden freundlich, warum die Lieferung sich verzögert.”

Vorteile von optimiertem Prompting

• Höhere Antwortqualität: Präzise Anweisungen führen zu besseren Ergebnissen.
• Zeitersparnis: Weniger Nachbearbeitung dank treffsicherer KI-Antworten.
• Konsistenz: Einheitliche Inhalte für Unternehmen und interne Teams.
• Skalierbarkeit: Automatisierung großer Mengen an Informationen für ein überzeugendes Output.

Mit Retresco ist Prompting besonders effizient, da unsere KI-Tools domänenspezifische Prompt-Bibliotheken sowie ein zentrales Textmanagement bieten. Unternehmen profitieren von automatisierten KI-Workflows zur Textbearbeitung und Optimierung.

Quellen

Stanford Online – "Prompting, Reinforcement Learning from Human Feedback"

Harvard Business Review – "Improve Your Company’s Use of AI with a Structured Approach to Prompts"

arxiv.org – "An Empirical Categorization of Prompting Techniques for Large Language Models: A Practitioner's Guide"

OpenAI – "Prompt Engineering: Enhance Results with Prompt Engineering Strategies"

Google Cloud – "Prompt Engineering: Übersicht und Leitfaden"