Prompt Engineering Beispiele, Techniken und praktische Anwendungen

Sie würden nicht bei einer Pizzeria anrufen und einfach „eine Pizza“ bestellen. Um genau das Abendessen zu erhalten, das Sie sich wünschen, würden Sie Ihre Wahl hinsichtlich Teig, Belag, Gewürzen, Begleitgetränk und eventuellen Allergien angeben.

Die Moral dieser Geschichte lautet: Je detaillierter Ihre Anweisungen sind, desto eher entspricht die Pizza Ihren Vorlieben. Dies gilt auch für die Verwendung generativer KI-Tools wie ChatGPT von Open AI oder Gemini von Google.

In diesem Blogbeitrag zeigen wir Ihnen, wie Sie klare Anweisungen geben und spezifische Fragen an Gen-KI-Tools stellen können – ein Prozess, der auch als Prompt Engineering bekannt ist.

Was ist Prompt Engineering?

Prompt Engineering ist der Prozess des Entwerfens und Verfeinerns des Textes, der der Eingabe an KI-Modelle, insbesondere Sprachmodelle, dient, um möglichst genaue, relevante und kreative Antworten zu erhalten.

Warum Sie Prompt Engineering lernen sollten

Generative KI entwickelt sich zu einem der leistungsstärksten und wirkungsvollsten tools für einen breiten Bereich von Anwendungen – vom Verfassen von Inhalten bis hin zur Architekturmodellierung. McKinsey hat herausgefunden, dass bis zu 30 % der derzeit in der US-Wirtschaft geleisteten Arbeitsstunden bis 2030 durch Gen-KI-basierte Technologien automatisiert werden könnten.

Um Gen KI optimal zu nutzen, müssen Sie Prompt Engineering beherrschen.

Beschleunigung von Interaktionen: Prompt Engineering dient als primäre Schnittstelle zwischen menschlicher Absicht und Maschinenausgabe. Damit das Machine-Learning-Modell (ML) Ihre natürliche Sprachabfrage versteht, müssen Sie sich mit Prompt Engineering auskennen.

Förderung der KI-Kreativität: Der entscheidende Unterschied bei generativer KI besteht darin, dass sie Texte, Bilder oder Daten als Reaktion auf Eingaben „generiert”, also erstellt. Um kreative Antworten zu erhalten, müssen Sie klare Eingaben machen.

Genaue Antworten erhalten: Eine große Herausforderung bei Gen AI ist das Phänomen der Halluzination – dabei erzeugt das KI-Modell aufgrund falscher Annahmen oder inhärenter Verzerrungen falsche oder irreführende Informationen. Um dies zu vermeiden, benötigen Sie gute Kenntnisse im Bereich Prompt Engineering.

Maximierung der Rendite: Generative KI besteht aus großen Sprachmodellen, die außergewöhnlich große Datenmengen verarbeiten. Um die Fähigkeiten eines Modells optimal zu nutzen – und seine Limite zu umgehen – ist gutes Prompt Engineering von grundlegender Bedeutung.

Verbesserung der Relevanz: Alles, was von der KI generiert wird, muss für die Zielgruppe relevant sein. Sie können beispielsweise die Relevanz Ihrer KI-generierten Social-Media-Beiträge für Ihre Zielgruppe verbessern, indem Sie deren demografische Daten, Interessen, Bedürfnisse, Herausforderungen usw. angeben.

Um diese Vorteile nutzen zu können, müssen Sie verstehen, wie Sie Prompt Engineering einsetzen können, um mit generativer KI die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Beginnen wir mit einigen Beispielen

Beispiele für Prompt Engineering

Es gibt viele Tipps und Tricks, Best Practices und KI-Prompt-Vorlagen, die Ihnen dabei helfen, alles richtig zu machen. Bevor wir jedoch auf die KI-Hacks eingehen, sollten Sie sich zunächst einmal die praktische Anwendung von Prompt Engineering ansehen, um diese Fertigkeit zu erlernen.

Hier sind einige Beispiele für Prompt Engineering in verschiedenen Arbeitsbereichen.

Prompt Engineering für die Softwareentwicklung

Ob Sie programmieren, Fehler beheben oder Dokumentationen schreiben – KI-Tools für Entwickler können Ihre Arbeit erheblich vereinfachen. Hier erfahren Sie, wie.

Unterstützung bei der Codeüberprüfung

„Erstellen Sie eine Checkliste für die Codeüberprüfung einer mit Python entwickelten Anwendung für robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA). Achten Sie dabei besonders auf Lesbarkeit und Sicherheit im Unternehmen.“

Technische Dokumentation

„Verfassen Sie einen umfassenden Leitfaden zur Implementierung von OAuth 2.0 in einer Webanwendung mit Node.js. Fügen Sie Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Codeausschnitte für jede Phase hinzu.“

Fehlerbehebung

„Beschreiben Sie einen systematischen Ansatz zur Identifizierung und Behebung von Speicherlecks in einer Java-Anwendung, einschließlich der zu verwendenden tools und der zu überprüfenden Bereiche. “Wenn Sie Anfänger sind und dies etwas zu komplex finden, haben wir Hilfe für Sie. Verwenden Sie die ChatGPT-Prompts von ClickUp für das Engineering, um Ideen zu generieren, Pläne zu erstellen und vieles mehr.

Gen-KI-Prompts für das Produktmanagement

Agile Softwareentwicklungsteams haben oft einen Mangel an Produktmanagern, die die Roadmap klarstellen und den Fortschritt vorantreiben können. KI-Tools wie ChatGPT können dabei helfen.

Priorisierung von Features

„Verwenden Sie das RICE-Bewertungsmodell (Reichweite, Wirkung, Zuverlässigkeit, Aufwand) und priorisieren Sie die folgenden Features für unser bevorstehendes Projektmanagement-Tool: Kanban-Boards, Echtzeit-Zusammenarbeit, Automatisierung der Berichterstellung und Integrationen von Drittanbietern. “

Erstellung von Benutzerprofilen

„Entwickeln Sie eine detaillierte Benutzerpersönlichkeit für eine App zur Nachverfolgung von Fitness-Daten, die sich an vielbeschäftigte Berufstätige richtet, die Anfänger im Bereich Personal Fitness sind. Berücksichtigen Sie dabei demografische Details, Ziele, Herausforderungen und wie sie die App nutzen könnten. “

Entwicklung einer Produkt-Roadmap

„Entwerfen Sie einen 6-monatigen Produktfahrplan für die Erweiterung einer E-Commerce-Plattform, wobei der Schwerpunkt auf der Integration von KI für personalisierte Einkaufserlebnisse liegt. Beschreiben Sie die Phasen, wichtigen Meilensteine und erwarteten Ergebnisse im Detail.“ Oder wählen Sie aus über 130 ClickUp ChatGPT-Prompts für das Produktmanagement aus und legen Sie sofort los.

Beispiele für Prompt Engineering im Projektmanagement

Sie können Gen KI bitten, einen Projekt-Plan zu erstellen, den Sie benutzerdefiniert anpassen können. Oder lassen Sie sich einfach bei der Optimierung einzelner Teile helfen. Beides sehen wir uns im Folgenden an.

Erstellung eines Plans für das Projekt

„Entwerfen Sie einen detaillierten Plan für das Projekt zur Einführung eines neuen Online-Marktplatzes, einschließlich Phasen wie Marktforschung, Design und Entwicklung, Tests und Go-Live-Strategie. Geben Sie die Schlüssel-Aktivitäten, die erforderlichen Ressourcen und die Zeitleisten für jede Phase an. “

Ressourcenoptimierung

„Analysieren Sie die aktuelle Ressourcenzuweisung für ein Softwareentwicklungsprojekt und schlagen Sie Optimierungen vor, um eine termingerechte Lieferung ohne Qualitätseinbußen zu gewährleisten. Berücksichtigen Sie dabei Faktoren wie Fähigkeiten, Verteilung der Workload und kritische Aufgaben.“

Über 190 ChatGPT-Prompts für das Projektmanagement, exklusiv für Sie zusammengestellt von ClickUp.

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Prompts zur Erstellung von Inhalten

Die besten Tools zur Erstellung von KI-Inhalten können Ihnen dabei helfen, Ihre Marketingergebnisse deutlich zu verbessern. Probieren Sie Folgendes aus und überzeugen Sie sich selbst.

Social-Media-Kampagne

„Entwerfen Sie eine Social-Media-Kampagne für die bevorstehende Markteinführung eines umweltfreundlichen Shampoos. Fügen Sie 3 verschiedene Instagram-Beiträge und 3 verschiedene Twitter-Beiträge hinzu. Fügen Sie für jede Plattform relevante Hashtags hinzu. “

Inhalt des E-Mail-Newsletters

„Erstellen Sie ansprechende Inhalte für einen monatlichen Newsletter für ein Tech-Startup, der Produkt-Updates, einen Blick auf ein Mitglied des Teams, bevorstehende Ereignisse und einen Call-to-Action enthält, der die Leser dazu animiert, ein neues Feature auszuprobieren. “

Sie können auch weitere Details zum Produkt-Update oder zu einem Mitglied des Teams angeben, um präzise Ergebnisse zu erhalten. Beispiel siehe unten.

„Richten Sie das Rampenlicht auf ein Teammitglied. Sein Name ist Jake, er ist ein hervorragender Entwickler. Er hat diesen Monat das Jahr abgeschlossen. In dieser Zeit hat er dazu beigetragen, einige der größten Probleme unserer Clients zu lösen. Ein Client sagte einmal: „Ohne Jake wären wir in einer Schleife der Verwirrung stecken geblieben. Er hat großartige Arbeit geleistet und uns dabei geholfen, zwei Fliegen mit einer Klappe zu schlagen.“

Nutzen Sie ClickUp Brain als Schreibassistent, führen Sie Rechtschreibprüfungen durch, fassen Sie längere Dokumente zusammen, erstellen Sie Tabellen, Vorlagen, Transkripte und vieles mehr.

Denken Sie daran, dass die meisten Geschäfte KI-generierte Inhalte noch nicht bevorzugen, was zur Entwicklung mehrerer KI-Erkennungs-Tools geführt hat. Der beste Weg, Gen AI für Inhalte zu nutzen, wäre als Brainstorming-Tool oder als Ausgangspunkt, um das Problem der leeren Seite zu beseitigen.

Prompt Engineering in Chatbot-Anwendungen

Technisch gesehen ist ChatGPT oder Google Gemini ein Chatbot, mit dem wir kommunizieren. Er versteht unsere Eingaben und gibt Antworten. Er wird anhand großer Sprachmodelle mit einer Fülle von Daten trainiert.

Sie können diese Modelle nehmen und sie mit proprietären oder branchenspezifischen Informationen weiter trainieren, um nuancierte, kontextbezogene und personalisierte Unterhaltungen mit dem Benutzer zu ermöglichen. In diesem Fall könnte der Kunde einfach Fragen stellen wie „Wie viel kostet dieser Rucksack?“

Ein guter Kundenservice-Chatbot kann jedoch auf Unternehmensdaten wie Einkaufshistorie, Standort, Präferenzen, frühere Beschwerden usw. zurückgreifen, um Antworten zu geben und Produkte zu verkaufen, was die Benutzererfahrung erheblich verbessert.

Prompt Engineering für Computerprogrammierung und Versionskontrollsysteme

Prompt Engineering kann Entwicklern dabei helfen, bestimmte Code-Schnipsel in verschiedenen Programmiersprachen zu generieren.

„Schreiben Sie eine Python-Funktion, um eine Verbindung zu einer SQL-Datenbank herzustellen und eine SELECT-Abfrage basierend auf den an die Funktion übergebenen Parametern durchzuführen. “

Die Integration von KI in Versionskontroll-Workflows liefert Empfehlungen für die Codeüberprüfung auf der Grundlage der Commit-Historie, schlägt Bereiche der Codebasis vor, die möglicherweise einer Refaktorisierung bedürfen, und automatisiert routinemäßige Versionskontrollaufgaben, wodurch die Codequalität und die Produktivität des Teams verbessert werden.

Prompting – kreative KI-Technologien

Prompt Engineering, insbesondere mit Modellen wie DALL-E, eröffnet völlig neue Möglichkeiten, um aus Textbeschreibungen fantasievolle und komplexe Bilder zu generieren.

Ein Spieleentwickler könnte beispielsweise einen Prompt wie „Erzeuge ein Bild einer Einkaufsstraße mit Modegeschäften auf beiden Seiten, in der Abenddämmerung, in modernem Architekturstil und kühlen Farben“ verwenden. Die Ergebnisse ermöglichen eine schnelle Visualisierung von Spielumgebungen, ohne dass umfangreiche manuelle Zeichnungen erforderlich sind.

Prompt Engineering für die Datenbankanalyse

Normalerweise erfordert das Extrahieren von Informationen aus Datenbanken jemanden mit SQL-Kenntnissen, der komplexe Abfragen in einer Programmiersprache schreibt. Generative KI hat dies geändert und ermöglicht es Ihnen, Ihre Abfragen in natürlicher Sprache zu schreiben, um Daten aus unstrukturierten oder halbstrukturierten Datenquellen abzurufen.

Datenverarbeitung

„Seien Sie ein Datenwissenschaftler und schreiben Sie Code, um meine Daten für die Analyse zu bereinigen und vorzuverarbeiten. Mein Datensatz enthält die Einkaufsinformationen aller Kunden der letzten 30 Tage. “

Hier können Sie Gen KI bitten, bestimmte Bereinigungsaufgaben zu erledigen, z. B. leere Zeilen zu entfernen, Zeilen mit Werten im Warenkorb unter 50 $ zu löschen usw.

Datenvisualisierung

„Schreiben Sie einen Code in Python, um meinen Datensatz zu visualisieren. Mein Datensatz enthält die Einkaufsinformationen aller Kunden über 50 Jahren aus den letzten 30 Tagen.“

Geben Sie zusätzliche Spezifikationen für die Visualisierung und Feinabstimmung an, z. B. „Zeigen Sie mir Einkaufstrends“ oder „Nach Kategorien sortieren“.

Sentimentanalyse mit KI-Prompts

Die Sentimentanalyse ist bei nutzergenerierten Online-Inhalten, insbesondere bei Beiträgen in sozialen Medien, äußerst beliebt. Ihr Prompt zum Verständnis der Kundenstimmung zu Ihrem Produkt könnte wie folgt lauten.

„Klassifizieren Sie die Social-Media-Beiträge, die [Marke] erwähnen, anhand meines Datensatzes als positiv, negativ oder neutral. Identifizieren Sie die spezifischen Features/Aspekte, die mit jeder Stimmung verbunden sind. “

Wenn Sie die Grundlagen der Prompt-Engineering-Funktionsweise gelernt haben, ist es an der Zeit, sich mit den umfassenderen Anwendungen und Auswirkungen zu befassen.

Die Rolle von Prompt Engineering in datengesteuerten Branchen

Die obigen Beispiele zeigen, dass Sie grundlegende Datenanalysen oder Stimmungsanalysen in allen Branchen erledigen können. Generative KI und Prompt Engineering bieten jedoch einen besonderen Wert in datengesteuerten Branchen und Anwendungen. Hier erfahren Sie, wie.

Bildung

Gutes Prompt Engineering hilft Pädagogen dabei, genaue, relevante, ansprechende und personalisierte Inhalte in großem Umfang zu erstellen. Einige der vielversprechendsten Anwendungsfälle für KI im Bildungsbereich sind:

Personalisierte Lernerfahrungen: Erstellen Sie Unterrichtseinheiten und Pläne auf der Grundlage der Vorlieben, Kenntnisse und Interessen jedes einzelnen Schülers in einem Bruchteil der Zeit.

Automatisierte Erstellung von Inhalten: Schnelle Erstellung von Begleitmaterialien wie Zusammenfassungen, Quizfragen und Fragen zum Leseverständnis.

Sprachenlernen und -praxis: Generieren Sie Übungen zur Unterhaltung, Grammatikübungen und Vokabeltraining, die auf das aktuelle Niveau des Lernenden abgestimmt sind.

Nachhilfe und Support: KI-gestützte Nachhilfe, um spezifische Fragen oder Schwierigkeiten von Schülern anzusprechen und Erklärungen, Ressourcen und Übungsaufgaben anzubieten.

Forschung und Entwicklung

Durch die Erstellung präziser und kontextbezogener Prompts nutzen Forscher KI-Modelle, um riesige Datenmengen zu durchforsten, neue Hypothesen zu generieren und sogar Versuchsergebnisse zu simulieren.

Prompt-Engineers können Forschern dabei helfen, die richtigen Eingaben zu entwerfen, um genaue Ergebnisse in großem Maßstab zu erzielen. Einige Szenarien, in denen dies von Nutzen sein kann, sind:

Literaturrecherche: Durchführung umfassender Literaturrecherchen, Identifizierung relevanter Studien, Schlüssel-Erkenntnisse und Lücken in der aktuellen Wissensbasis.

Data Mining: Aufdecken von Mustern, Korrelationen und Anomalien in großen Datensätzen.

Hypothesenbildung: Generieren Sie mehrere Hypothesen innerhalb desselben Forschungsbereichs, um verschiedene Wege zu erkunden.

Experiment-Simulation: Simulieren Sie Experimente oder Modellergebnisse und reduzieren Sie so den Bedarf an kostspieligen und zeitaufwändigen physikalischen Experimenten.

Gesundheitswesen

Prompt Engineering verbessert die Fähigkeit von KI-Modellen, komplexe medizinische Daten zu interpretieren, Diagnosen zu unterstützen, die Patientenversorgung zu personalisieren und Forschung und Ausbildung zu erleichtern.

Prompt-Engineers können medizinischen Fachkräften in den folgenden Szenarien dabei helfen, bessere Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.

Praktische Anwendungsfälle von Prompt Engineering

Im Kern kann generative KI Inhalte in drei Formen erstellen: Text, Bild und Audio/Video. Einige der effektivsten KI-Anwendungsfälle für diese drei Formen sind die folgenden.

Prompt Engineering bei der Textgenerierung

Dies ist derzeit der beliebteste Anwendungsfall für generative KI. Von Journalisten und Marketingfachleuten bis hin zu zurückhaltenden Entwicklern – Benutzer aus allen Bereichen setzen KI-Textgeneratoren für ihre Zwecke ein.

Beliebte Anwendungsfälle sind:

Es gibt auch KI-Tools für Meeting-Notizen, die Videoanrufe in Text-Notizen umwandeln oder Text-Notizen zusammenfassen können, um wichtige Punkte, Aktionspunkte usw. zu identifizieren.

Prompt Engineering bei der Bilderzeugung

Obwohl die Bilderzeugung noch nicht so weit verbreitet ist wie die Textgenerierung, bietet sie unglaubliche Möglichkeiten für Kreativität. Beliebte Anwendungsfälle sind unter anderem:

Prompt Engineering bei der Audio- und Video-Generierung

Die Audio- und Video-Generierung durch Prompt Engineering hat bedeutende Anwendungsmöglichkeiten in den Bereichen Unterhaltung, Bildung und virtuelle Assistenz. Einige praktische Anwendungsfälle für KI-Tools zur Erstellung von Inhalten sind:

Die Auswirkungen generativer KI sind außergewöhnlich – sie beeinflussen jeden Sektor, jede Branche, jede Region und jede Art von Geschäft. In den nächsten zehn Jahren könnte Prompt Engineering die Fähigkeit eines Menschen, Dinge zu lernen und zu verstehen, in ähnlicher Weise bestimmen wie heute das „Googeln”.

Auch wenn sich generative KI rasant weiterentwickelt, finden Sie hier einige grundlegende Methoden, mit denen Sie in das Prompt Engineering einsteigen können.

Prompting-Methoden

Bevor wir uns mit technischen Begriffen befassen, sollten Sie bedenken, dass der Hauptvorteil generativer KI darin besteht, dass Sie Ihre Eingaben in natürlicher Sprache vornehmen können. Sprechen Sie also ganz natürlich mit ChatGPT, Google Gemini oder Microsoft Copilot.

Beobachten Sie die Reaktionen und passen Sie Ihre Eingaben nach und nach an. Hier sind einige Konzepte, die Ihnen dabei helfen könnten.

Zero-Shot-Lernen

Wenn man der KI eine Aufgabe ohne vorherige Beispiele oder Kontext stellt, spricht man von Zero-Shot-Prompting. Es zeichnet sich durch Folgendes aus.

Beispiel für eine Eingabeaufforderung: „Identifizieren Sie die primäre Programmiersprache, die im folgenden Code-Schnipsel verwendet wird: print(‚Hello, World!‘). “

Few-Shot-Lernen

Das KI-Modell vor der eigentlichen Aufgabe mit einigen Beispielen für die anstehende Aufgabe zu füttern, wird als Few-Shot-Prompting bezeichnet.

Beispiel für eine Eingabeaufforderung: „Gegeben sind die Eingabe- und Ausgabepaare: Eingabe: 5 * 5, Ausgabe: 25; Eingabe: 8 + 2, Ausgabe: 10; berechnen Sie die Ausgabe für die Eingabe: 7 – 4. “

Chain-of-Thought-Prompting

Das Auffordern des Modells, Zwischenschritte oder Argumentationspfade zu generieren, die zur endgültigen Antwort oder zum gewünschten Ergebnis führen, wird als Chain-of-Thought-Prompting (COT) bezeichnet.

Beispiel für eine Eingabeaufforderung: „Um eine bestimmte Zeichenfolge „hello“ umzukehren, teilen Sie zunächst die Zeichenfolge in einzelne Zeichen auf. Kehren Sie anschließend die Reihenfolge dieser Zeichen um. Fügen Sie schließlich diese Zeichen wieder zu einer Zeichenfolge zusammen. Wie lautet die endgültige Ausgabe?“

Fortgeschrittene Prompting-Techniken

Lassen Sie uns nun einige komplexere und fortgeschrittenere Techniken des Prompt Engineering betrachten.

Zero-Shot-CoT

Zero-Shot Chain-of-Thought (COT) kombiniert die beiden Methoden, um komplexe Probleme ohne vorherige Beispiele in den Trainingsdaten zu lösen.

Stellen Sie sich vor, Sie verwenden ein generatives KI-Modell, um einen Softwarecode zu debuggen, den es noch nie zuvor gesehen hat.

Mit Zero-Shot COT würde das Modell sein Verständnis des Problems artikulieren, logisch Ursachen ableiten und Schritt für Schritt mögliche Lösungen formulieren, obwohl es nicht für dieses spezifische Problem trainiert wurde.

Automatischer Prompt Engineer (APE)

Was wäre, wenn KI die KI dazu veranlassen könnte, die richtigen Antworten zu finden? Nun, das ist die Automatisierung des Prompt Engineerings.

Die Verwendung von Algorithmen und Techniken zur automatischen Generierung oder Optimierung von Prompts für die Interaktion mit KI-Modellen wird als APE bezeichnet. In diesem Modell analysiert der Algorithmus einen Korpus erfolgreicher und erfolgloser Versuche, ähnliche Aufgaben zu automatisieren.

Anschließend werden Schlüsselwörter, Strukturen und Anweisungen integriert, die mit hoher Wahrscheinlichkeit zu einem erfolgreichen Ergebnis führen. Während die KI Skripte generiert, bewertet das APE-System deren Wirksamkeit, verfeinert die Eingabeaufforderung auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse und verbessert den Prozess iterativ.

Unabhängig davon, welche Methode Sie verwenden, werden Sie auf Ihrem Weg zu einem effektiven Prompt Engineering wahrscheinlich mit einigen Herausforderungen konfrontiert sein.

Einschränkungen und Herausforderungen des Prompt Engineering

Als aufstrebendes Feld durchläuft Gen KI seine eigenen Höhen und Tiefen. Auf der anderen Seite probieren Benutzer verschiedene Prompts und Stile aus, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Eine Technologie, die sich so schnell entwickelt, bringt zwangsläufig Herausforderungen mit sich.

Einige der größten Limite des Prompt Engineering und Möglichkeiten, diese zu überwinden.

Modellabhängigkeit: Ein Prompt, der mit einem Modell gut funktioniert, liefert möglicherweise nicht die gleichen Ergebnisse mit einem anderen Modell.

Achten Sie auf Unterschiede im Modell. Nehmen Sie im Laufe der Zeit Anpassungen und Optimierungen vor.

Komplexität und Spezifität: Effektive Prompts erfordern oft ein tiefes Verständnis der Sprache und der Fähigkeiten des Modells.

Finden Sie die Balance zwischen zu vagen und zu spezifischen Angaben, um das Beste aus Ihren großen Sprachmodellen herauszuholen.

Voreingenommenheit und Sensibilität: KI-Modelle können Voreingenommenheiten aus ihren Trainingsdaten übernehmen, die Sie durch Prompt Engineering unbeabsichtigt verstärken können. Darüber hinaus können Halluzinationen, Voreingenommenheit, Unsensibilität usw. zu schädlichen, irreführenden oder unethischen Ergebnissen führen.

Entwickeln Sie Systeme für eine sorgfältige Abwägung und ethische Überwachung der Nutzung von /AI.

Skalierbarkeit: Mit zunehmendem Umfang der Aufgaben wird die manuelle Erstellung von Engineering-Prompts für jedes einzelne Szenario unpraktisch.

Ziehen Sie die automatische Prompt-Generierung oder -Optimierung für zukünftige Anforderungen in Betracht.

Interpretierbarkeit: Mangelnde Interpretierbarkeit kann es schwierig machen, Prompts iterativ zu verbessern oder Probleme zu diagnostizieren.

Verwenden Sie Chain-of-Thought-Methoden und bestehen Sie darauf, die logische Argumentation der KI für wichtige Ergebnisse zu sehen.

Überanpassung und Unteranpassung: Eine Überanpassung tritt auf, wenn ein Prompt zu sehr auf bestimmte Beispiele zugeschnitten ist, wodurch er für allgemeine Fälle weniger effektiv ist. Eine Unteranpassung tritt auf, wenn ein Prompt zu allgemein ist, was zu generischen oder irrelevanten Ergebnissen führt.

Finden Sie die richtige Balance.

Kosten- und Ressourcenbeschränkungen: Hochwertiges Prompt Engineering, insbesondere in einem kommerziellen Umfeld, kann erhebliche Rechenressourcen und Expertenzeit erfordern.

Konzentrieren Sie sich auf praktische Anwendungen und die Kapitalrendite.

Excel bei Prompt Engineering mit ClickUp

Wie heißt dieser Song von Taylor Swift? Wie viel Käse soll ich in meine Pasta geben? Ist dieser Datensatz für die Analyse sauber? Auf welches Medikament ist dieser Patient allergisch? Welche Aufgaben aus diesem Sprint müssen noch zugewiesen werden?

Das Ergebnis ist, dass sich der Anwendungsbereich generativer KI-Modelle ständig erweitert. Daher entwickelt sich Prompt Engineering zu einer unverzichtbaren Kompetenz für Fachleute aller Branchen.

Ihre Fähigkeit, die Sprache des LLM zu sprechen, bestimmt, wie erfolgreich Sie die besten Ergebnisse erzielen – eine Fähigkeit, die in „Prompt Engineering” zusammengefasst ist.

Sie können sich im Prompt Engineering mit einem der kostenlosen LLMs wie ChatGPT, Google Gemini, DALL-E usw. versuchen. Bitten Sie das Programm beispielsweise, einen Remix Ihrer bevorzugten Songs für Ihre nächste Geburtstagsfeier zu erstellen, oder lassen Sie sich Ihre Abrechnungen mit Kreditkarten anzeigen, um Ihre größten Ausgaben zu visualisieren.

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Häufig gestellte Fragen zum Prompt Engineering

1. Was ist Prompt Engineering, mit Beispiel?

Das Erstellen von Eingaben für generative KI-Modelle wie ChatGPT, um sie bei der Erzeugung spezifischer oder gewünschter Ergebnisse anzuleiten, wird als Prompt Engineering bezeichnet.

Beispiel für Prompt Engineering

Wenn ein Softwareentwickler ein Sprachmodell wie GPT-4 verwenden möchte, um ein Python-Skript für einen Web-Scraper zu generieren, der Schlagzeilen von einer bestimmten Website sammelt.

Prompt: „Generieren Sie ein Python-Skript unter Verwendung der Beautiful Soup-Bibliothek, um die neuesten Schlagzeilen von „example-news-site.com“ zu scrapen. Das Skript sollte die Paginierung übernehmen und die Schlagzeilen in einer Liste speichern.“

2. Was ist ein Beispiel für einen Prompt?

Jede Eingabe, die Sie in ein generatives KI-Modell machen, ist ein Prompt. Mit gutem Prompt Engineering können Sie Ihre Ergebnisse erheblich verbessern und sie nützlicher, relevanter, genauer und ansprechender machen.

Ein gutes Beispiel für einen Prompt ist: „Erstellen Sie eine 150 Wörter lange Produktbeschreibung für ein Handtuchset aus Bambusfasern, in der dessen Umweltfreundlichkeit, Langlebigkeit und Weichheit hervorgehoben werden. Fügen Sie einen Call-to-Action hinzu, der zu einem umweltbewussten Lebensstil aufruft und das Engagement der Marke für Nachhaltigkeit hervorhebt. “

3. Wie fange ich mit Prompt Engineering an?

Der beste Weg, um mit Prompt Engineering zu beginnen, ist, es selbst auszuprobieren. Interagieren Sie mit ihm in natürlicher Sprache und verstehen Sie das Modell. Parallel dazu können Sie:

Bleiben Sie über die neuesten Entwicklungen im Bereich KI und natürliche Sprachverarbeitung auf dem Laufenden, da diese Einfluss darauf haben können, wie Prompts strukturiert werden sollten.