Prompt Engineering für Entwickler

Für Softwareentwickler sind LLMs nicht nur Chatbots; sie sind nicht-deterministische Backend-Komponenten. Ihre Integration erfordert einen Mentalitätswandel von prozeduraler zu wahrscheinlichkeitstheoretischer Programmierung.

Prompts als Code

Behandeln Sie Ihre Prompts wie jedes andere Stück Produktionscode:

• Versionskontrolle: Prompts sollten in Ihrem Git-Repository sein.
• Testing: Sie brauchen Unit-Tests für Ihre Prompts. Wie verhalten sie sich bei böswilligen Eingaben? Behalten sie das JSON-Format bei?
• Modularität: Bauen Sie keine monolithischen Mega-Prompts. Teilen Sie komplexe Aufgaben in Ketten kleinerer, spezialisierter Prompts auf.

Wesentliche Techniken

Chain-of-Thought (CoT)

Zwingt das Modell zum "Nachdenken", bevor es antwortet. Prompt: "Löse dieses Problem. Bevor du die endgültige Antwort gibst, erkläre deine Überlegungen Schritt für Schritt." Dies verbessert die Genauigkeit bei logischen und mathematischen Aufgaben drastisch.

Strukturierte Ausgaben (JSON Mode)

Um LLMs in Anwendungen zu integrieren, benötigen Sie maschinenlesbare Ausgaben. Verwenden Sie die nativen "JSON mode"-Funktionen von OpenAI oder Anthropic und geben Sie immer ein Beispielschema (TypeScript-Interfaces oder JSON-Schemata) im Prompt an.

Beispiel:

You are a data extractor. Extract the user info.
Output JSON format:
{
  "name": string,
  "age": number | null,
  "interests": string[]
}

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Modelle halluzinieren und haben veraltetes Wissen. RAG löst dies, indem relevante Daten in den Prompt-Kontext injiziert werden, bevor eine Antwort angefordert wird, und verbindet das LLM in Echtzeit mit Ihren privaten Daten.

Prompt Engineering wird schnell zu "AI Engineering", einer hybriden Disziplin, die Systemdesign mit Sprachpsychologie kombiniert.