Prompt Engineering: Eine Einführung

Was ist Prompt Engineering?

Prompt Engineering ist der Prozess, bei dem generative KI-Systeme angeleitet werden, eine gründliche und detaillierte Ausgabe zu erzeugen. Eine qualitativ hochwertige und umfassende Ausgabe eines generativen KI-Systems resultiert aus detaillierten Anweisungen unter Verwendung geeigneter Formate, Phrasen, Wörter und Symbole. Die richtige Textauswahl im Prompt leitet die KI bei der Erstellung sinnvoller Antworten. Es handelt sich eher um eine Fähigkeit, deren Entwicklung Zeit braucht und die Kreativität und Versuch und Irrtum erfordert, damit das generative KI-System zu Ihrem Vorteil funktioniert.

Ein guter Prompt ist eine Kombination aus verschiedenen Elementen wie Anweisungen, Fragen, Kontext, Eingaben oder Beispielen. Zum Beispiel:

Ein einfacher Prompt würde in etwa so aussehen:

Prompt: “Das Holz ist”

Ausgabe: “Braun”

Wir können den Prompt so ändern, dass er mehr Details enthält:

Prompt: “Vervollständige den Satz: Das Holz ist_______"

Ausgabe: “Braun am Tag und dunkel in der Nacht.”

Techniken des Prompt Engineering

Aufgrund der aufkommenden generativen KI-Tools und der sich weiterentwickelnden Natur der Technologie ist die Prompt-Technik selbst dynamisch. Sie erfordert ein Gleichgewicht zwischen sprachlichen und kreativen Fähigkeiten und die Fähigkeit, zusammenhängende Sätze zu bilden. Ein ausgewogenes Verhältnis aller Elemente gewährleistet einen fein abgestimmten Prompt, der dabei hilft, die gewünschte Antwort aus generativen KI-Tools zu extrahieren. Im Folgenden finden Sie eine Liste einiger Prompt-Engineering-Techniken, die Prompt-Ingenieure regelmäßig anwenden: 

Chain-of-Thought-Prompting

Bei dieser Technik wird eine komplexe Frage in kleinere, logische Teile zerlegt, die einen Gedankengang imitieren. Dies hilft dem Modell, sich dem Problem in einer Reihe von Zwischenschritten zu nähern und es zu lösen, wodurch seine Denkfähigkeiten verbessert werden. 

Wenn die Frage beispielsweise lautet:

“Was ist die Hauptstadt von Frankreich?”,

könnte das Modell mehrere Rollouts der Gedankenkette durchführen, die zu Antworten wie den folgenden führen:

• "Paris"
• "Die Hauptstadt von Frankreich ist Paris."
• “Paris ist die Hauptstadt von Frankreich.”

Das Modell würde „Paris“ auswählen, da dies die am häufigsten erreichte Schlussfolgerung ist. Bitte beachten Sie, dass ein menschliches Eingreifen erforderlich sein könnte, um die Gedankenkette zu korrigieren, wenn die Rollouts erheblich voneinander abweichen. 

Tree-of-thought prompting

Das Modell wird aufgefordert, einen oder mehrere mögliche nächste Schritte zu generieren. Anschließend wird das Modell mithilfe der Baumsuchmethode für jeden möglichen nächsten Schritt ausgeführt. 

Zum Beispiel, wenn die Frage lautet:

“Welche Auswirkungen hat der Klimawandel?”

Das Modell könnte potenzielle nächste Schritte generieren, wie z. B.:

• Auflistung der Umweltauswirkungen
• Auflistung der sozialen Auswirkungen 

Das Modell würde dann in den nachfolgenden Schritten auf jeden dieser Punkte näher eingehen. 

Generated knowledge prompting

Bei dieser Technik wird das Modell aufgefordert, relevante Fakten zu generieren, die zur Vervollständigung des Prompts erforderlich sind. Das Modell fährt dann mit der Vervollständigung des Prompts fort. Dies führt zu qualitativ hochwertigen Prompts, da das Modell auf relevante Fakten konditioniert ist. 

Wenn ein Benutzer das Modell beispielsweise auffordert, einen Aufsatz über die Auswirkungen der Entwaldung zu schreiben, generiert das Modell zunächst Fakten wie:

•  “Entwaldung trägt zum Klimawandel bei”
• “Entwaldung führt zum Verlust der biologischen Vielfalt”

Darauf folgt eine Ausarbeitung der Punkte im Aufsatz. 

Anwendungsbereiche

Da das Bewusstsein für generative KI und ihr Potenzial, das Unternehmenswachstum voranzutreiben, wächst, wird Prompt Engineering, gestützt durch evidenzbasierte Evaluierung, in einer Vielzahl von Anwendungsfällen eingesetzt. Im Folgenden sind einige Anwendungsfälle von Prompt Engineering aufgeführt:

• Chatbots: Prompt Engineering ermöglicht es Chatbots, kontextbezogene und relevante Antworten zu generieren. Dies setzt voraus, dass der KI-Chatbot die Eingabeaufforderungen des Benutzers versteht und zusammenhängende Antworten liefert.
• Gesundheitswesen: Prompt Engineering weist KI-Systeme effektiv an, medizinische Daten zusammenzufassen und Behandlungsempfehlungen zu entwickeln. Solche Eingabeaufforderungen erfordern Fachwissen, indem sie die KI anleiten, auf die richtigen Quellen zu verweisen und die Antworten auf der Grundlage der Frage angemessen zu formulieren.
• Softwareentwicklung: Prompt Engineering in der Softwareentwicklung kann Entwicklern helfen, Zeit zu sparen und sie bei Programmieraufgaben zu unterstützen. Es ermöglicht KI-Modellen auch, Code-Snippets zu generieren und Programmierherausforderungen zu lösen.
• Software-Engineering: Prompt Engineers können Prompts erstellen, um die Generierung von Code-Snippets zu optimieren. Dies kann Entwicklern dabei helfen, komplexe Aufgaben wie die Automatisierung von Codes, die Fehlerbehebung und die Gestaltung von API-Integrationen zu lösen, um manuelle Arbeit zu reduzieren. Die Vereinfachung von Aufgaben hilft, die Ressourcenzuweisung zu optimieren und Datenpipelines zu verwalten.
• Cybersicherheit und Informatik: Prompt Engineering ist bei der Entwicklung und dem Testen von Sicherheitsmechanismen hilfreich. Forscher und Praktiker nutzen generative KI, um Cyberangriffe zu simulieren, was Experten dabei hilft, bessere Verteidigungsstrategien zu entwickeln. Das Erstellen von Prompts für KI-Modelle hilft bei der Aufdeckung von Software-Schwachstellen.

Richtig “prompten”: Ein Leitfaden

Ein guter Prompt ist wie eine Reihe präziser Anweisungen. Er sollte klar und prägnant sein und genügend Informationen enthalten, damit das Modell die Aufgabe verstehen und die gewünschte Ausgabe generieren kann.

Nehmen wir das folgende Beispiel: 

Prompt: Schreiben Sie eine prägnante und überzeugende Marketing-E-Mail, in der Sie eine neue Reihe umweltfreundlicher Reiseaccessoires bewerben und sich dabei an eine Zielgruppe von Vielreisenden richten. Die E-Mail sollte die Vorteile dieser Produkte in Bezug auf Bequemlichkeit, Nachhaltigkeit und Verbesserung des Reiseerlebnisses hervorheben.

Lassen Sie uns verstehen, warum dies ein effektiver Prompt ist:

•  Klarheit: Gibt klar das gewünschte Ergebnis an: eine “prägnante und überzeugende Marketing-E-Mail”.
• Spezifität: Definiert den Betreff der E-Mail: “Neue Reihe umweltfreundlicher Reiseaccessoires”
• Kontext: Enthält Schlüsselelemente:
  • Zielgruppe: “Vielreisende”
  • Hauptverkaufsargumente: “Bequemlichkeit, Nachhaltigkeit und Verbesserung des Reiseerlebnisses”
• Prägnanz: Kommt ohne unnötige Details direkt auf den Punkt.

Der Prompt führt das Modell effektiv zur Erstellung eines zielgerichteten Outputs, indem diese Elemente einbezogen werden. 

Weitere wichtige Punkte, die es zu beachten gilt:

Die Zielgruppe

Passen Sie den Prompt an die Zielgruppe an. Ein Prompt für ein Geschäftspublikum würde sich beispielsweise von einem Prompt für ein akademisches Publikum unterscheiden.

Der gewünschte Ton und Stil

Legen Sie den gewünschten Ton (z. B. formell, informell, humorvoll) und Stil (z. B. akademisch, unternehmerisch, journalistisch) fest.

Der Detaillierungsgrad

Passen Sie den Detaillierungsgrad des Prompts an die Komplexität der Aufgabe und den gewünschten Grad der Kontrolle an.

Die Erstellung sorgfältiger Prompts verbessert die Qualität und Relevanz der von KI-Modellen generierten Ergebnisse.

Ein Ausblick

Bisher haben wir die vielen Anwendungen der Prompt-Technik und die Bedeutung der Erstellung von Prompts auf eine Weise, die dazu beiträgt, die Investitionen eines Unternehmens in generative KI optimal zu nutzen, untersucht. Wir werden nun verstehen, welchen Unterschied Prompts im Berufsleben machen, insbesondere bei der Entwicklung von ML- und KI-Anwendungen, und welchen Einfluss sie auf die Programmierausbildung (No-Code- und Low-Code-Umgebungen) haben.

Berufsleben

•  Verbesserte Kommunikation: Klare und prägnante Prompts spielen in jeder beruflichen Umgebung eine entscheidende Rolle für eine effektive Kommunikation. Sie stellen sicher, dass KI-Tools Anweisungen richtig verstehen und helfen, den gesamten Arbeitsablauf zu verbessern, was zu einer besseren Zusammenarbeit und weniger Fehlern führt.
• Gesteigerte Produktivität: Gut definierte Prompts verbessern die Effizienz, indem sie Ablenkungen vermeiden und die Leistung maximieren. Sie helfen Einzelpersonen und Teams, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, wodurch Zeit für strategische und kreative Arbeit frei wird.
• Verbesserte Genauigkeit: Gut ausgearbeitete Prompts minimieren Mehrdeutigkeiten und stellen sicher, dass Aufgaben korrekt ausgeführt werden. Dies ist besonders wichtig in Bereichen, die ein hohes Maß an Präzision erfordern, wie z. B. im Finanz- und Ingenieurwesen. 

Entwicklung von ML- und KI-Anwendungen

• Erhöhte Datenqualität: Hochwertige Prompts führen zu unvoreingenommenen Daten, die letztlich zum Trainieren von ML/KI-Modellen verwendet werden. Voreingenommene oder unvollständige Prompts können zu voreingenommenen Modellen mit begrenzter Anwendbarkeit in der realen Welt führen.
• Verbesserte Modellleistung: Kontextbezogene Prompts haben einen erheblichen Einfluss auf die Leistung von ML/KI-Modellen. Ein gut ausgearbeiteter Prompt kann das Modell zum gewünschten Ergebnis führen und seine Genauigkeit und Effizienz verbessern.
• Verbesserte Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit: Klare Prompts können dazu beitragen, ML/KI-Modelle besser erklärbar und interpretierbar zu machen. Dies ist entscheidend, um Vertrauen in KI-Systeme aufzubauen und sicherzustellen, dass Organisationen für die KI-Entwicklung verantwortlich sind. 

Einfluss auf die Programmierausbildung (No-Code, Low-Code)

• Verstärkter Fokus: No-Code-/Low-Code-Plattformen verwenden präzise Anweisungen (Prompts), um das gewünschte Anwendungsverhalten zu definieren. Dadurch können sich Entwickler auf die Kernlogik der Problemlösung konzentrieren und werden von der Last komplizierter technischer Details befreit.
• Verbesserte Zugänglichkeit: Effektiv gestaltete Prompts demokratisieren die Programmierung, indem sie sie auch für Fachkräfte mit begrenzten Programmierkenntnissen zugänglich machen. Dadurch können auch nicht-technische Mitarbeiter an der Anwendungsentwicklung und -bereitstellung mitwirken.
• Beschleunigte Innovation: Klare und prägnante Prompts erleichtern die schnelle Erstellung von Prototypen und das Experimentieren. So können Entwickler ihre Ideen schnell weiterentwickeln und neue Lösungen mit größerer Agilität erforschen.

Mit mehr Kontrolle zu besseren Ergebnissen

Prompt Engineering hat sich als nützlich erwiesen, um die Ergebnisse generativer KI-Systeme an die Ziele des Benutzers anzupassen. Dies hat dazu beigetragen, verschiedene Geschäftsanwendungen voranzutreiben, wie z. B. virtuelle KI-Assistenten und bereichsspezifische Anleitungen für Fachkräfte im Gesundheitswesen und in der Softwareentwicklung. Es ist interessant, die verschiedenen Techniken zu betrachten, die in letzter Zeit entstanden sind, und die Vorteile, die sie mit sich bringen. 

Die Effektivität von Prompt Engineering hängt jedoch stark von der Qualität und dem Fachwissen der Prompt Engineers selbst ab. Investitionen in die Schulung und Weiterbildung von Mitarbeitern in Prompt-Engineering-Techniken sind für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um den Wert ihrer KI-Investitionen zu maximieren und in der sich schnell entwickelnden KI-Landschaft einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten.