{"id":59468,"date":"2024-12-05T15:32:42","date_gmt":"2024-12-05T14:32:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/?p=59468"},"modified":"2026-01-07T09:00:25","modified_gmt":"2026-01-07T08:00:25","slug":"prompt-engineering-from-zero-to-genai-hero","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/prompt-engineering-from-zero-to-genai-hero\/","title":{"rendered":"Prompt Engineering: From Zero to GenAI Hero"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_83 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\"><p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\"><\/p>\n<\/div><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/prompt-engineering-from-zero-to-genai-hero\/#Was-bedeutet-Prompt-Engineering\" >Was bedeutet Prompt Engineering?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/prompt-engineering-from-zero-to-genai-hero\/#Die-sechs-Elemente-eines-Prompts\" >Die sechs Elemente eines Prompts<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/prompt-engineering-from-zero-to-genai-hero\/#1-Input-Prompt\" >1. Input Prompt<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/prompt-engineering-from-zero-to-genai-hero\/#2-Instruction-Prompt\" >2. Instruction Prompt<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/prompt-engineering-from-zero-to-genai-hero\/#3-Context-Prompt\" >3. Context Prompt<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/prompt-engineering-from-zero-to-genai-hero\/#4-Role-Prompt\" >4. Role Prompt<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/prompt-engineering-from-zero-to-genai-hero\/#5-Examples-Prompt\" >5. Examples Prompt<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/prompt-engineering-from-zero-to-genai-hero\/#6-Output-Prompt\" >6. Output Prompt<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/prompt-engineering-from-zero-to-genai-hero\/#Was-ist-alles-moeglich-durch-Prompt-Engineering\" >Was ist alles m\u00f6glich durch Prompt Engineering?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/prompt-engineering-from-zero-to-genai-hero\/#Wie-geht-man-mit-Fehlern-um\" >Wie geht man mit Fehlern um?<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/prompt-engineering-from-zero-to-genai-hero\/#Ausblick\" >Ausblick<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/prompt-engineering-from-zero-to-genai-hero\/#Key-Takeaways\" >Key Takeaways<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-13\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/prompt-engineering-from-zero-to-genai-hero\/#Referenzen\" >Referenzen<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p>Noch vor wenigen Jahren musste man sich mit viel Aufwand weiterbilden, um professionelle Texte zu schreiben, digitale Bilder zu erschaffen oder funktionsf\u00e4higen Code zu programmieren. Generative KI-Anwendungen, wie ChatGPT, stellen in Aussicht, eine vergleichbare Qualit\u00e4t zu erm\u00f6glichen, bei gleichzeitig einfachem Zugang f\u00fcr die breite Masse an Menschen. Die Ergebnisse von generativer KI sind l\u00e4ngst noch nicht perfekt, aber wir stehen erst am Anfang eines disruptiven Wandels. Innerhalb k\u00fcrzester Zeit ist unsere nat\u00fcrliche menschliche Sprache zur beliebtesten Programmiersprache der Welt geworden.<\/p>\n<p><!--more--><br \/>\nDie Anwendungsm\u00f6glichkeiten haben sich zwar nicht grundlegend ver\u00e4ndert, jedoch ist das, was zuvor bereits m\u00f6glich war, nun leichter zug\u00e4nglich und in erheblich k\u00fcrzerer Zeit umsetzbar. Umso wichtiger ist es, den Schl\u00fcssel zur generativen KI, das Prompt Engineering, besser zu verstehen und n\u00fctzliche Techniken und Methoden zu meistern.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Was-bedeutet-Prompt-Engineering\"><\/span>Was bedeutet Prompt Engineering?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Der Begriff Prompt in seiner urspr\u00fcnglichen Bedeutung bezeichnet die Aufforderung an Nutzer:innen, eine Eingabe in ein Computersystem zu schreiben, beispielsweise \u00fcber ein Command Line Interface (CLI) <a href=\"#ref_1\">[1]<\/a>. In der heutigen Zeit verbindet man Prompts jedoch vor allem mit der Eingabe von Nutzer:innen in ein generatives KI-Modell. Ein Prompt kann in verschiedenen Modalit\u00e4ten dem generativen KI-Modell \u00fcbergeben werden. Typischerweise schreiben wir einen Prompt in Form eines Textes in nat\u00fcrlicher Sprache, jedoch sind auch andere Modalit\u00e4ten wie Bild, Audio oder Video m\u00f6glich.<\/p>\n<p>Ein Prompt ist demnach eine Nachricht in unterschiedlichen Modalit\u00e4ten, die wir an ein generatives KI-Modell schicken.<\/p>\n<p>Prompt Engineering hingegen ist<\/p>\n<blockquote><p><em><strong>\u201eDer iterative Prozess zur Ermittlung des \u201erichtigen\u201c Prompts an ein generatives KI-Modell, um das optimale Ergebnis zu erzielen\u201c<\/strong><\/em><\/p><\/blockquote>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Die-sechs-Elemente-eines-Prompts\"><\/span>Die sechs Elemente eines Prompts<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Auch wenn ein Prompt aus unterschiedlichen Modalit\u00e4ten bestehen kann, fokussieren wir uns in diesem Blogbeitrag erstmal nur auf den Text Input und Output. Ein effektiver Prompt an ein Sprachmodell (z.B. GPT-4o, Mistral Large, Claude 3 etc.) besteht h\u00e4ufig aus weit mehr Teilen als der eigentlichen Anweisung (Englisch: instruction). Prompts k\u00f6nnen unterschiedliche Formate und Komplexit\u00e4t besitzen. Je nach Anwendungsfall macht es Sinn einen Prompt komplexer aufzubauen oder eher simpel und pr\u00e4gnant. Dabei ist es wichtig zu verstehen, dass die Sprachmodelle nicht inh\u00e4rent ein Verst\u00e4ndnis von genau diesen Prompt-Elementen haben. Die Elemente sind viel mehr eine Guideline und Best Practices, mit dem Ziel bessere Resultate zu erzielen. Im Folgenden schauen wir uns einmal die einzelnen Bauteile eines Prompts im Detail an.<\/p>\n<div class=\"c-message_kit__blocks c-message_kit__blocks--rich_text\">\n<div class=\"c-message__message_blocks c-message__message_blocks--rich_text\" data-qa=\"message-text\">\n<div class=\"p-block_kit_renderer\" data-qa=\"block-kit-renderer\">\n<div class=\"p-block_kit_renderer__block_wrapper p-block_kit_renderer__block_wrapper--first\">\n<div class=\"p-rich_text_block\" dir=\"auto\">\n<p class=\"infobox\">\ud83d\udca1 <strong>Der Unterschied zwischen Modell und Interface<\/strong><br \/>\n<strong>Sprachmodell<\/strong>: Das trainierte KI-Modell (z.B. GPT-4o). H\u00e4ufig spricht man auch von einem Large Language Modell (abk. LLM)<br \/>\n<strong>Interface<\/strong>: Die Nutzungsoberfl\u00e4che (z. B. ChatGPT)<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p style=\"text-align: center\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium wp-image-59633\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt-Elements-neu-219x300.png\" alt=\"\" width=\"219\" height=\"300\" srcset=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt-Elements-neu-219x300.png 219w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt-Elements-neu-360x494.png 360w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt-Elements-neu.png 393w\" sizes=\"auto, (max-width: 219px) 100vw, 219px\" \/><br \/>\nDie sechs Elemente eines Prompts <a href=\"#ref_2\">[2]<\/a> <a href=\"#ref_3\">[3]<\/a><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1-Input-Prompt\"><\/span>1. Input Prompt<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Am Anfang einer Interaktion mit einem Sprachmodell steht in der Regel eine Problemstellung, die man mit Hilfe eines LLMs l\u00f6sen m\u00f6chte. Daf\u00fcr m\u00fcssen wir dem Modell einen Input \u00fcbergeben. Das kann zum Beispiel ein Text sein, den wir zusammenfassen m\u00f6chten oder auch eine Fragestellung wie zum Beispiel \u201cWas ist Prompt Engineering?\u201c.<\/p>\n<p style=\"text-align: center\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-59629\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Input-1-300x88.png\" alt=\"\" width=\"623\" height=\"183\" srcset=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Input-1-300x88.png 300w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Input-1-1024x299.png 1024w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Input-1-768x224.png 768w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Input-1-400x117.png 400w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Input-1-360x105.png 360w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Input-1.png 1072w\" sizes=\"auto, (max-width: 623px) 100vw, 623px\" \/><br \/>\nBeispiel: Input Prompt<\/p>\n<p>Die Antwort auf unsere Frage wurde mit GPT 3.5 erzeugt, der ersten Modellversion, die initial \u00fcber ChatGPT verf\u00fcgbar war. Die Antwort des Modells ist sehr unpr\u00e4zise und trifft nicht unsere Erwartungen (siehe Infobox Halluzination). Die Frage klingt zwar sehr einfach, jedoch ist sie f\u00fcr diese Version des Modells nicht trivial.<\/p>\n<div class=\"c-message_kit__blocks c-message_kit__blocks--rich_text\">\n<div class=\"c-message__message_blocks c-message__message_blocks--rich_text\" data-qa=\"message-text\">\n<div class=\"p-block_kit_renderer\" data-qa=\"block-kit-renderer\">\n<div class=\"p-block_kit_renderer__block_wrapper p-block_kit_renderer__block_wrapper--first\">\n<div class=\"p-rich_text_block\" dir=\"auto\">\n<p class=\"infobox\">\ud83d\udca1<strong> Limitierung der Halluzination<\/strong><br \/>\nHalluzinationen beziehen sich auf die Tendenz von gro\u00dfen Sprachmodellen, falsche oder erfundene Informationen zu generieren <a href=\"#ref_4\">[4]<\/a>.<br \/>\nIn unserem Beispiel behauptet das Modell, Prompt Engineering ist ein Ansatz zur Umsetzung von Anforderungen. Diese Aussage ist ungenau bzw. falsch. Die Hauptursache liegt darin, dass der Trainingsdatensatz von GPT-3.5 bis September 2021 reicht <a href=\"#ref_5\">[5]<\/a>. Unser Verst\u00e4ndnis von Prompt Engineering ist jedoch erst ab 2022 (Ver\u00f6ffentlichung ChatGPT) ma\u00dfgeblich gepr\u00e4gt worden.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"c-message_kit__reaction_bar c-reaction_bar c-reaction_bar--collapsed\" role=\"group\" data-qa=\"reaction_bar\" aria-label=\"Reactions\" data-stringify-ignore=\"true\"><\/div>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2-Instruction-Prompt\"><\/span>2. Instruction Prompt<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Eine der einfachsten Prompting-Methoden ist das Geben von Anweisungen (auch Instruction Prompting genannt). Zu Beginn eines Prompts k\u00f6nnen wir so definieren, wie sich die KI verhalten soll und was ihre Aufgabe ist. Im Falle eines Chatbots im Service Management, sollte ein Chatbot zum Beispiel immer freundlich sein und gezielte R\u00fcckfragen stellen, sofern noch Informationen des Nutzers fehlen. Bei der Formulierung der Anweisung kann ein Prompt Engineer auch definieren, welche Handlung die KI durchf\u00fchren soll. Schlagw\u00f6rter wie zum Beispiel &#8222;Schreibe&#8220;, &#8222;Klassifiziere&#8220;, &#8222;Fasse zusammen&#8220;, &#8222;\u00dcbersetze&#8220; oder &#8222;Ordne&#8220;, k\u00f6nnen hier platziert werden.<\/p>\n<p style=\"text-align: center\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-59637\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Instruction-300x114.png\" alt=\"\" width=\"605\" height=\"230\" srcset=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Instruction-300x114.png 300w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Instruction-768x293.png 768w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Instruction-400x152.png 400w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Instruction-360x137.png 360w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Instruction.png 921w\" sizes=\"auto, (max-width: 605px) 100vw, 605px\" \/><br \/>\nBeispiel: Instruction Prompt<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">In unserem Beispiel wollen wir weiterhin die Frage, was Prompt Engineering ist, beantworten. Da wir jetzt neben dem <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">Input<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> auch einen Bereich f\u00fcr die <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">Instruction<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\"> haben, macht es Sinn, den dynamischen User Input durch ein Trennzeichen zu markieren. Die Trennzeichen helfen dem Modell, bei komplexeren Prompt-Konstrukten Systemanweisungen von User-Eingaben zu trennen (siehe Infobox System und User Prompt). Trennzeichen erh\u00f6hen die Lesbarkeit und reduzieren die Fehlerwahrscheinlichkeit. M\u00f6gliche Trennzeichen sind z.B. +++, &#8222;`, ###, &lt;user_input&gt;.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Unsere Instruktion weist das Modell an, die Frage faktisch korrekt zu beantworten. Die Antwort ist tats\u00e4chlich korrekter als zuvor und stellt die Erstellung von Texten mehr in den Fokus. Jedoch fehlt der Aspekt des Prompts, also der Input in ein Sprachmodell.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<div class=\"c-message_kit__blocks c-message_kit__blocks--rich_text\">\n<div class=\"c-message__message_blocks c-message__message_blocks--rich_text\" data-qa=\"message-text\">\n<div class=\"p-block_kit_renderer\" data-qa=\"block-kit-renderer\">\n<div class=\"p-block_kit_renderer__block_wrapper p-block_kit_renderer__block_wrapper--first\">\n<div class=\"p-rich_text_block\" dir=\"auto\">\n<p class=\"infobox\">\ud83d\udca1 <strong>System und User Prompt<\/strong><br \/>\nAls Entwickler ist es m\u00f6glich, dem Sprachmodell neben dem User Prompt, auch einen System Prompt zu \u00fcbergeben.<br \/>\n<strong>System Prompt:<\/strong> Dient dazu, einen grundlegenden Rahmen und ein einheitliches Verhalten f\u00fcr die KI zu schaffen. Er stellt sicher, dass die KI innerhalb vordefinierter ethischer und operativer Richtlinien arbeitet.<br \/>\n<strong>User Prompt:<\/strong> Konzentriert sich auf unmittelbare, spezifische Nutzerbed\u00fcrfnisse. Er steuert die Echtzeit-Interaktionen mit der KI.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"c-message_kit__reaction_bar c-reaction_bar c-reaction_bar--collapsed\" role=\"group\" data-qa=\"reaction_bar\" aria-label=\"Reactions\" data-stringify-ignore=\"true\"><\/div>\n<p>Aufgrund des eingeschr\u00e4nkten Wissens \u00fcber Prompt Engineering von GPT-3.5 (Ende der Trainingsdaten im September 2021), m\u00fcssen wir dem Modell dieses Wissen nachtr\u00e4glich \u00fcbergeben. Diese Wissens- oder auch Kontexterweiterung k\u00f6nnen wir \u00fcber das n\u00e4chste Prompt-Element erreichen.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3-Context-Prompt\"><\/span>3. Context Prompt<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Es gibt im Grunde zwei M\u00f6glichkeiten, dem Modell neues Wissen beizubringen.<br \/>\nM\u00f6glichkeit 1: Ein sogenanntes Fine-Tuning, bei dem wir mit einem neuen Trainingsdatensatz die Gewichte des Modells ver\u00e4ndern.<br \/>\nM\u00f6glichkeit 2: Kontexterweiterung mit Hilfe von Prompt Engineering.<\/p>\n<p>Wir konzentrieren uns auf die M\u00f6glichkeit 2, durch die wir den Prompt mit neuen Informationen erweitern. Das Ziel ist es, dem Modell alle relevanten Informationen zur Umsetzung einer Aufgabe mitzugeben. Die Informationen kann man entweder manuell in einen Prompt einf\u00fcgen, oder man bindet systematisch verschiedene Quellen ein, wie beispielsweise interne Dokumente eines Unternehmens aus dem Intranet, Wiki-Dokumentationen oder auch Office 365-Dokumente wie Word, PowerPoint etc. (siehe Infobox Retrieval Augmented Generation)<\/p>\n<p style=\"text-align: center\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-59640\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Context-300x151.png\" alt=\"\" width=\"601\" height=\"302\" srcset=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Context-300x151.png 300w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Context-768x387.png 768w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Context-400x202.png 400w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Context-360x181.png 360w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Context.png 921w\" sizes=\"auto, (max-width: 601px) 100vw, 601px\" \/><br \/>\nBeispiel: Context Prompt<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">In unserem Beispiel erweitern wir das Wissen des Modells mit Hilfe eines Auszugs aus dem <\/span><a href=\"https:\/\/lilianweng.github.io\/posts\/2023-03-15-prompt-engineering\/\"><span style=\"font-weight: 400\">Tech Blog von Lilian Weng<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">. Damit haben wir endlich ein faktisch korrekte Antwort auf unsere Frage generiert. In dieser Definition wird Prompt Engineering auch noch einmal von Fine-tuning abgegrenzt, da wir explizit die Gewichte des Modells nicht anpassen.<\/span><\/p>\n<div class=\"c-message_kit__blocks c-message_kit__blocks--rich_text\">\n<div class=\"c-message__message_blocks c-message__message_blocks--rich_text\" data-qa=\"message-text\">\n<div class=\"p-block_kit_renderer\" data-qa=\"block-kit-renderer\">\n<div class=\"p-block_kit_renderer__block_wrapper p-block_kit_renderer__block_wrapper--first\">\n<div class=\"p-rich_text_block\" dir=\"auto\">\n<p class=\"infobox\">\ud83d\udca1 <strong>Retrieval Augmented Generation<\/strong><br \/>\n<span style=\"font-weight: 400\">Ein typischer Use Case ist das sogenannte Retrieval Augmented Generation (kurz: RAG). Beim RAG wird Information Retrieval, also das Auffinden von externen Dokumenten, mit einem Sprachmodell kombiniert. Mehr dazu findet man in diesem <\/span><a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/haystack-schnelle-entwicklung-generativer-ai-applikationen\/\"><span style=\"font-weight: 400\">Blogpost<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> oder auf unserer Website <\/span><a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/lp\/chat-with-your-data\/\"><span style=\"font-weight: 400\">Chat with your data<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div role=\"group\" data-qa=\"reaction_bar\" aria-label=\"Reactions\" data-stringify-ignore=\"true\"><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">F\u00fcr den ein oder anderen mag diese Antwort jedoch zu technisch sein. Mit dem n\u00e4chsten Prompt Element k\u00f6nnen wir dem entgegenwirken.<\/span><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4-Role-Prompt\"><\/span>4. Role Prompt<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>H\u00e4ufig ist der erste Baustein eines Prompts die Zuweisung einer Rolle an die KI. Zum Beispiel k\u00f6nnte dein Prompt mit &#8222;Du bist ein Service Portal Mitarbeiter&#8220; oder &#8222;Du bist ein Senior Java Entwickler&#8220; beginnen und dann die KI auffordern, eine Service Frage oder Programmieraufgaben zu l\u00f6sen. Die KI versucht dabei die Rolle zu imitieren, wodurch wir einen indirekten Einfluss auf den Sprachstil, die Tonalit\u00e4t oder auch den Detailgrad der generierten Antwort erreichen.<\/p>\n<p style=\"text-align: center\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-59643\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Role-300x174.png\" alt=\"\" width=\"611\" height=\"354\" srcset=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Role-300x174.png 300w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Role-768x445.png 768w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Role-400x232.png 400w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Role-360x209.png 360w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Role.png 996w\" sizes=\"auto, (max-width: 611px) 100vw, 611px\" \/><br \/>\nBeispiel: Role Prompt<\/p>\n<p>In unserem Beispiel w\u00fcnschen wir uns eine einfache Erkl\u00e4rung eines komplexen Themas. Daf\u00fcr geben wir der KI die Rolle eines Kinderg\u00e4rtners. Das Sprachmodell versucht nun, weiterhin unseren \u00fcbergebenen Kontext zu verwenden, jedoch die Antwort so zu generieren, dass Kinder die Antwort verstehen.<\/p>\n<div class=\"c-message_kit__blocks c-message_kit__blocks--rich_text\">\n<div class=\"c-message__message_blocks c-message__message_blocks--rich_text\" data-qa=\"message-text\">\n<div class=\"p-block_kit_renderer\" data-qa=\"block-kit-renderer\">\n<div class=\"p-block_kit_renderer__block_wrapper p-block_kit_renderer__block_wrapper--first\">\n<div class=\"p-rich_text_block\" dir=\"auto\">\n<p class=\"infobox\">\ud83d\udca1 <strong>Konfiguration: Temperatur<\/strong><br \/>\n<span style=\"font-weight: 400\">Neben \u00c4nderungen am Prompt selbst, k\u00f6nnen wir als Nutzer ebenfalls Modellparameter wie zum Beispiel die sogenannte Temperatur anpassen. Wenn wir ein eher kreativeres Ergebnis erzielen wollen, kann man die Temperatur h\u00f6her einstellen (maximal 1) und wenn wir ein eher logisches und deterministisches Ergebnis erhalten m\u00f6chten, sollte man die Temperatur niedriger stellen (minimal 0).<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div role=\"group\" data-qa=\"reaction_bar\" aria-label=\"Reactions\" data-stringify-ignore=\"true\"><\/div>\n<h3 role=\"group\" data-qa=\"reaction_bar\" aria-label=\"Reactions\" data-stringify-ignore=\"true\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5-Examples-Prompt\"><\/span>5. Examples Prompt<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<div role=\"group\" data-qa=\"reaction_bar\" aria-label=\"Reactions\" data-stringify-ignore=\"true\">Diese Technik wird auch als \u201cfew-shot prompting\u201c bezeichnet. Das Wort \u201cshot\u201c ist hier ein Synonym zum Wort Beispiel. Wenn wir also von zero-shot sprechen, geben wir dem Sprachmodell keine Beispiele, wohingegen few-shot prompting eine geringe Menge an Beispielen impliziert. Beispiele zu definieren hilft uns vor allem dabei, die Ausgabe eines Sprachmodells auf eine bestimmte Weise zu strukturieren.<br \/>\nIn den meisten F\u00e4llen verwendet man Input\/Output Paare als Beispiele. Das Sprachmodell versucht Muster in den Beispielen zu erkennen und einen neuen, ungesehenen Input anhand dieser Muster \u00e4hnlich zu verarbeiten.<\/div>\n<div role=\"group\" data-qa=\"reaction_bar\" aria-label=\"Reactions\" data-stringify-ignore=\"true\">\n<div class=\"c-message_kit__blocks c-message_kit__blocks--rich_text\">\n<div class=\"c-message__message_blocks c-message__message_blocks--rich_text\" data-qa=\"message-text\">\n<div class=\"p-block_kit_renderer\" data-qa=\"block-kit-renderer\">\n<div class=\"p-block_kit_renderer__block_wrapper p-block_kit_renderer__block_wrapper--first\">\n<div class=\"p-rich_text_block\" dir=\"auto\">\n<p class=\"infobox\">\ud83d\udca1 <strong>Anwendungsbeispiel<\/strong><br \/>\nF\u00fcr unsere Fragestellung (Was ist Prompt Engineering?) eignen sich Example Prompts nur bedingt f\u00fcr eine Verbesserung der Ergebnisse. Daher hier ein passendes Anwendungsbeispiel zu einer anderen Problemstellung:<br \/>\n<strong>Prompt<br \/>\n<\/strong><em><span style=\"color: #2b02fe\">Klassifiziere das Sentiment einer Filmrezension.<\/span><\/em><br \/>\n<em><span style=\"color: #f68f92\">Review: &#8222;Der Film war eine Zeitverschwendung&#8220; <\/span><\/em><br \/>\n<em><span style=\"color: #f68f92\">Sentiment: negativ <\/span><\/em><br \/>\n<em><span style=\"color: #f68f92\">Review: &#8222;Ich konnte w\u00e4hrend des gesamten Films nicht aufh\u00f6ren zu lachen!&#8220; <\/span><\/em><br \/>\n<em><span style=\"color: #f68f92\">Sentiment: positiv<\/span><\/em><br \/>\n<em>Review: <span style=\"color: #172d9c\">&#8222;Die Spezialeffekte waren beeindruckend&#8220;<\/span><\/em><br \/>\n<em>Sentiment:<br \/>\n<\/em><br \/>\nIn diesem Beispiel verwenden wir zwei Beispiele mit dem Input Review und dem Output Sentiment. Das Sprachmodell erkennt das Muster des Outputs und erzeugt f\u00fcr neue Input Reviews Ergebnisse im selben Stil. In diesem Fall w\u00fcrde das Sprachmodell den Output \u201cpositiv\u201c generieren.<\/p>\n<div style=\"align-items: center;gap: 20px;margin: 10px\">\n<div style=\"align-items: center;gap: 5px\">\n<div style=\"width: 20px;height: 20px;background-color: #2b02fe\"><\/div>\n<p style=\"font-size: 16px;color: #333;margin-bottom: 0\">Instruction<\/p>\n<\/div>\n<div style=\"align-items: center;gap: 5px\">\n<div style=\"width: 20px;height: 20px;background-color: #f68f92\"><\/div>\n<p style=\"font-size: 16px;color: #333;margin-bottom: 0\">Examples<\/p>\n<\/div>\n<div style=\"align-items: center;gap: 5px\">\n<div style=\"width: 20px;height: 20px;background-color: #172d9c\"><\/div>\n<p style=\"font-size: 16px;color: #333;margin-bottom: 0\">Input<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6-Output-Prompt\"><\/span>6. Output Prompt<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>F\u00fcr uns Menschen ist nat\u00fcrlich gesprochener Text sehr einfach zu verarbeiten. Eine Maschine kann jedoch mit solchen unstrukturierten Daten nicht gut umgehen. Zu diesem Zweck kann man das letzte Prompt Element nutzen, den Output Prompt. Die M\u00f6glichkeiten sind hierbei sehr umf\u00e4nglich. Falls wir Programmcode erstellen wollen, k\u00f6nnen wir zum Beispiel darum bitten, die Ausgabe als Python Script zu erzeugen. Wollen wir die Ausgabe in ein anderes System integrieren, k\u00f6nnen wir ein JSON Format erzeugen lassen.<br \/>\nIn unserem Beispiel kombinieren wir s\u00e4mtliche bereits gelernten Prompt Elemente und erweitern den Prompt um unsere Output Spezifikation.<\/p>\n<p style=\"text-align: center\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-59649\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Output-1-300x208.png\" alt=\"\" width=\"719\" height=\"498\" srcset=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Output-1-300x208.png 300w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Output-1-768x532.png 768w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Output-1-400x277.png 400w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Output-1-360x249.png 360w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Prompt_Output-1.png 997w\" sizes=\"auto, (max-width: 719px) 100vw, 719px\" \/><br \/>\nBeispiel: Output Prompt<\/p>\n<\/div>\n<p>Durch das JSON Format k\u00f6nnen wir nun die Ergebnisse eines Sprachmodells auf strukturierte Weise ausgeben lassen. Das JSON-Objekt l\u00e4sst sich beliebig erweitern. In diesem Fall erzeugen wir sowohl eine kindgerechte Antwort, als auch eine f\u00fcr Expert:innen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"c-message_kit__reaction_bar c-reaction_bar c-reaction_bar--collapsed\" role=\"group\" data-qa=\"reaction_bar\" aria-label=\"Reactions\" data-stringify-ignore=\"true\"><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Was-ist-alles-moeglich-durch-Prompt-Engineering\"><\/span>Was ist alles m\u00f6glich durch Prompt Engineering?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Generative KI macht viele Arbeitsschritte in unserem Leben einfacher. Prompt Engineering ist der Schl\u00fcssel, um das Potenzial von generativer KI voll auszusch\u00f6pfen. Wenn wir also von den M\u00f6glichkeiten von Prompt Engineering sprechen, m\u00fcssen wir uns allgemein mit der Frage besch\u00e4ftigen, f\u00fcr welche Use Cases sich generative KI besonders gut eignet. Dabei gibt es vor allem 4 Cluster, bei denen Prompt Engineering aktiv helfen kann:<\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Conversational AI<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Textverst\u00e4ndnis<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Inhaltserstellung<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Document AI<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<\/div>\n<p style=\"text-align: center\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-59652\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Use-Cases-Prompt-Engineering-300x160.png\" alt=\"\" width=\"757\" height=\"404\" srcset=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Use-Cases-Prompt-Engineering-300x160.png 300w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Use-Cases-Prompt-Engineering-1024x546.png 1024w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Use-Cases-Prompt-Engineering-768x410.png 768w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Use-Cases-Prompt-Engineering-1536x819.png 1536w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Use-Cases-Prompt-Engineering-2048x1092.png 2048w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Use-Cases-Prompt-Engineering-1920x1024.png 1920w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Use-Cases-Prompt-Engineering-400x213.png 400w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/Use-Cases-Prompt-Engineering-360x192.png 360w\" sizes=\"auto, (max-width: 757px) 100vw, 757px\" \/><br \/>\nGenerative AI Use Cases<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Konkrete Use Cases kann man auf unserer Website zum Thema <\/span><a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/leistungen\/artificial-intelligence\/prompt-engineering\/\"><span style=\"font-weight: 400\">Prompt Engineering<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> einsehen.<\/span><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Wie-geht-man-mit-Fehlern-um\"><\/span>Wie geht man mit Fehlern um?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>H\u00e4ufig k\u00f6nnen Fehler auftreten, weil wir eine komplexe Aufgabe stellen und das Modell direkt eine Antwort generieren lassen. Am besten gibt man dem Modell \u201cZeit zum Nachdenken&#8220;. Das kann man zum Beispiel erreichen, indem man eine komplexe Frage in weniger komplexe Unteraufgaben aufteilt. Eine andere Taktik ist, das Modell direkt zu instruieren, eine Schritt-f\u00fcr-Schritt L\u00f6sung auszuarbeiten. Zum Beispiel kann man an das Ende eines Prompt &#8222;Erstelle eine Schritt-f\u00fcr-Schritt L\u00f6sung&#8220; (engl. &#8222;Let&#8217;s think step by step\u201c) anh\u00e4ngen.<br \/>\nGenerell sollte man nicht frustriert sein, wenn das Ergebnis nicht auf Anhieb den Erwartungen entspricht. Prompt Engineering ist ein iterativer Prozess, bei dem wir etwas versuchen und wenn es nicht funktioniert, verfeinern den Prompt und wiederholen folgendes Vorgehen:<\/p>\n<ol>\n<li>Etwas ausprobieren<\/li>\n<li>Analysieren, an welchen Stellen das Ergebnis noch nicht wie gew\u00fcnscht ist<\/li>\n<li>Prompt Elemente verbessern, mehr Zeit zum Nachdenken geben<\/li>\n<li>Sofern sinnvoll, Anweisungen mit einer Gruppe von Beispielen verfeinern<\/li>\n<li>wiederholen<\/li>\n<\/ol>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ausblick\"><\/span>Ausblick<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Da wir nun die Grundlagen von Prompt Engineering beherrschen, bleibt noch die Frage: Was gibt es noch?<br \/>\nNeben den Prompt-Elementen gibt es noch eine Reihe weiterer Prompt-Engineering-Techniken, unter anderem Chain-of-Thought, Self-Consistency, Retrieval Augmented Generation (RAG) oder Reflexion. Diese Techniken sind jedoch Teil f\u00fcr einen zuk\u00fcnftigen Blogartikel und werden hier nicht weiter betrachtet.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Key-Takeaways\"><\/span>Key Takeaways<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>In diesem Blog sind wir tiefer in die Welt des Prompt Engineering eingetaucht. Zum Abschluss hier noch einmal die Key Takeaways:<\/p>\n<ul>\n<li>Bei Prompt Engineering handelt es sich um einen iterativen Prozess zur Ermittlung der richtigen Nachricht an ein generatives KI-Modell, um das optimale Ergebnis zu erzielen.<\/li>\n<li>Ein Prompt kann aus bis zu 6 Elementen bestehen.<\/li>\n<li>Sprachmodelle k\u00f6nnen halluzinieren.<\/li>\n<li>Durch Prompt Engineering k\u00f6nnen wir den Kontext eines Sprachmodells erweitern und damit dem Modell Wissen \u00fcbergeben, welches nicht Teil der Trainingsdaten war.<\/li>\n<li>Wir k\u00f6nnen unstrukturierte Texte in strukturierte Output-Formate transformieren.<\/li>\n<li>Es gibt zahlreiche Use Cases bei denen Prompt Engineering n\u00fctzlich sein kann.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Referenzen\"><\/span>Referenzen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p id=\"ref_1\">[1] <a href=\"https:\/\/en.wikibooks.org\/wiki\/Guide_to_Unix\/Explanations\/Shell_Prompt\">https:\/\/en.wikibooks.org\/wiki\/Guide_to_Unix\/Explanations\/Shell_Prompt<\/a><\/p>\n<p id=\"ref_2\">[2] <a href=\"https:\/\/learnprompting.org\/docs\/basics\/formalizing\">https:\/\/learnprompting.org\/docs\/basics\/formalizing<\/a><\/p>\n<p id=\"ref_3\">[3] <a href=\"https:\/\/www.promptingguide.ai\/introduction\/elements\">https:\/\/www.promptingguide.ai\/introduction\/elements<\/a><\/p>\n<p id=\"ref_4\">[4] <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2305.11747.pdf\">https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2305.11747.pdf<\/a><\/p>\n<p id=\"ref_5\">[5] <a href=\"https:\/\/github.com\/HaoooWang\/llm-knowledge-cutoff-dates\">https:\/\/github.com\/HaoooWang\/llm-knowledge-cutoff-dates<\/a><\/p>\n<div role=\"group\" data-qa=\"reaction_bar\" aria-label=\"Reactions\" data-stringify-ignore=\"true\">\n<div class=\"c-message_kit__blocks c-message_kit__blocks--rich_text\">\n<p>&nbsp;<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Noch vor wenigen Jahren musste man sich mit viel Aufwand weiterbilden, um professionelle Texte zu schreiben, digitale Bilder zu erschaffen oder funktionsf\u00e4higen Code zu programmieren. 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