Was ist ein Prompt?

Ein Prompt ist deine direkte Kommunikation mit einem KI-Modell - der Schlüssel, um aus einem mächtigen Algorithmus einen nützlichen Assistenten zu machen. Brown et al. (2020) zeigten mit GPT-3 erstmals, wie natürlichsprachige Prompts die Funktionsweise von Large Language Models revolutionieren. Verstehe die Grundlagen und entdecke, wie du durch clevere Prompts beeindruckende Ergebnisse erzielst.

1. Definition: Was ist ein Prompt?

Ein Prompt ist eine Eingabeaufforderung oder Anweisung, die du einem KI-Modell gibst, um eine bestimmte Antwort oder Aktion zu erhalten. Zhao et al. (2024) definieren es als die primäre Schnittstelle zwischen menschlicher Intention und maschineller Ausführung. Es ist die "Frage" oder der "Auftrag", den du der KI stellst.

1.1 Einfache Analogie

Stell dir vor, du sprichst mit einem extrem kompetenten Assistenten, der alles kann - aber nur genau das tut, was du ihm sagst. Der Prompt ist deine Anweisung an diesen Assistenten.

1.2 Token-Komplexität verstehen

KI-Modelle verarbeiten Text in "Tokens" - kleine Einheiten, die Wörter oder Teile davon sein können. Kudo & Richardson (2018) entwickelten mit SentencePiece die Grundlagen moderner Tokenisierung:

2. Die Anatomie eines Prompts

Ein effektiver Prompt besteht meist aus mehreren Komponenten:

2.1 Grundstruktur

[Kontext] + [Aufgabe] + [Format] + [Beispiele] + [Einschränkungen]

1. Kontext (Optional aber hilfreich)

Setze den Rahmen für deine Anfrage:

"Du bist ein erfahrener Marketing-Experte..."

"Für einen Blogpost über Nachhaltigkeit..."

"Als Antwort für einen 12-jährigen Schüler..."

2. Aufgabe (Pflicht)

Was soll die KI konkret tun:

"Erstelle eine Liste..."

"Erkläre den Unterschied zwischen..."

"Schreibe einen Text über..."

"Analysiere diese Daten..."

3. Format (Hilfreich)

Wie soll die Antwort strukturiert sein:

"Als Tabelle mit 3 Spalten"

"In Stichpunkten"

"Als JSON-Objekt"

"In maximal 200 Wörtern"

4. Beispiele (Für Präzision)

Zeige, was du dir vorstellst:

"Beispiel: Apfel → Obst, rot/grün, süß

Jetzt kategorisiere: Banane"

5. Einschränkungen (Für Kontrolle)

Was soll NICHT passieren:

"Ohne technischen Jargon"

"Keine persönlichen Meinungen"

"Maximal 3 Optionen"

3. Verschiedene Arten von Prompts

3.1 Informations-Prompts

Für Fakten, Erklärungen und Wissen:

Schlecht: "Erzähl mir etwas über Hunde"

Besser: "Erkläre die 3 wichtigsten Unterschiede zwischen Golden Retriever und Labrador für Ersthundebesitzer"

3.2 Aufgaben-Prompts

Für konkrete Arbeitsaufträge:

Schlecht: "Schreib eine E-Mail"

Besser: "Schreibe eine höfliche E-Mail an einen Kunden, der sich über eine verspätete Lieferung beschwert hat. 

Ton: entschuldigend aber professionell. 
Länge: maximal 150 Wörter."

3.3 Kreative Prompts

Für Ideenfindung und Innovation:

Schlecht: "Gib mir Ideen"

Besser: "Entwickle 5 unkonventionelle Marketingideen für ein veganes Restaurant in einer Kleinstadt. 

Budget: unter 1000€. 
Zielgruppe: 25-45 Jahre."

3.4 Analyse-Prompts

Für Bewertung und Interpretation:

Schlecht: "Was denkst du über diesen Text?"

Besser: "Analysiere diesen Kundenkommentar auf Sentiment (positiv/negativ/neutral), Hauptprobleme und Handlungsempfehlungen:

[Text einfügen]"

4. Typische Fehler vermeiden

Beim Erstellen von Prompts gibt es typische Anfängerfehler, die deine Ergebnisse erheblich beeinträchtigen können. Von zu vagen Anweisungen bis zu überladenen Prompts - diese Fehler sind vermeidbar.

5. Die Evolution deiner Prompts

5.1 Iterativer Verbesserungsprozess

Gute Prompts entstehen durch schrittweise Verfeinerung:

6. Qualitätskriterien für gute Prompts

6.1 Die CLEAR-Checkliste

• Clear (Klar): Ist meine Anweisung eindeutig?
• Limited (Begrenzt): Habe ich den Rahmen definiert?
• Example (Beispiel): Habe ich gezeigt, was ich will?
• Audience (Zielgruppe): Ist der Kontext klar?
• Role (Rolle): Weiß die KI, aus welcher Perspektive sie antworten soll?

6.2 Schneller Qualitäts-Test

Stelle dir diese Fragen vor dem Absenden:

1. Könnte ein Mensch ohne Rückfragen verstehen, was ich will?
2. Ist das gewünschte Format/die Länge klar?
3. Habe ich alle nötigen Informationen gegeben?
4. Ist mein Prompt spezifisch genug für ein nützliches Ergebnis?

7. Prompts für verschiedene KI-Modelle

7.1 Wichtige Unterschiede

Verschiedene KI-Modelle "verstehen" Prompts unterschiedlich: