Fortgeschrittene Prompt-Engineering-Techniken

Gehen Sie über die Grundlagen hinaus mit diesen professionellen Prompt-Engineering-Techniken, die von KI-Forschern und Praktikern verwendet werden.

Chain of Thought Prompting

Was es ist

Das Modell bitten, seinen Denkprozess zu zeigen, bevor es eine Antwort gibt.

Wann es zu verwenden ist

• Komplexe Denkaufgaben
• Mathematische Probleme
• Mehrstufige Analysen
• Logische Schlussfolgerungen

Implementierung

"Lass uns Schritt für Schritt darüber nachdenken:

1. Identifiziere zuerst die Schlüsselfaktoren
2. Analysiere dann, wie sie interagieren
3. Ziehe schließlich deine Schlussfolgerung

Wende diesen Prozess jetzt auf an: [deine Frage]"

Few-Shot Learning

Was es ist

Bereitstellung von Beispielen, die das gewünschte Input-Output-Modell demonstrieren.

Best Practices

• Verwenden Sie 3-5 diverse Beispiele
• Decken Sie Randfälle in den Beispielen ab
• Stellen Sie sicher, dass die Beispiele von hoher Qualität sind
• Passen Sie die Komplexität der Zielaufgabe an

Vorlage

"Hier sind einige Beispiele:

Eingabe: [Beispiel 1 Eingabe] Ausgabe: [Beispiel 1 Ausgabe]

Eingabe: [Beispiel 2 Eingabe] Ausgabe: [Beispiel 2 Ausgabe]

Vervollständige dies jetzt: Eingabe: [tatsächliche Eingabe] Ausgabe:"

Rollenbasiertes Prompting

Jenseits einfacher Rollen

Erstellen Sie komplexe "Personae" mit:

• Beruflichem Hintergrund
• Kommunikationsstil
• Wissensbeschränkungen
• Entscheidungsrahmen

Beispiel

"Du bist ein CFO mit 20 Jahren Erfahrung in Tech-Startups. Du bist bekannt für:

• Konservative Finanzprognosen
• Klare Kommunikation mit nicht-finanziellen Stakeholdern
• Fokus auf Unit Economics
• Skepsis gegenüber Vanity-Metriken

Bewerte diesen Geschäftsplan..."

Strukturierte Ausgabetechniken

JSON-Ausgabe

"Antworte mit einem JSON-Objekt, das enthält:

• summary: string (max 100 Wörter)
• key_points: array von strings
• sentiment: 'positive' | 'negative' | 'neutral'
• confidence: zahl zwischen 0 und 1"

Meta-Prompting

Selbstverbesserung

"Überprüfe deine vorherige Antwort. Identifiziere Schwächen oder Lücken. Stelle dann eine verbesserte Version bereit, die diese Probleme behebt."

Prompt-Generierung

"Erstelle einen Prompt, der [gewünschte Ausgabeart] generiert. Der Prompt sollte detailliert genug sein, um konsistente Ergebnisse zu erzielen."

Parameter-Optimierung

Temperatur-Leitfaden

• 0.0-0.3: Faktenbasierte und deterministische Aufgaben
• 0.3-0.7: Balance zwischen Kreativität und Kohärenz
• 0.7-1.0: Kreative und vielfältige Ausgaben

Testen & Iteration

Systematisches Testen

1. Definieren Sie Erfolgskriterien
2. Erstellen Sie Testfälle, die verschiedene Szenarien abdecken
3. Führen Sie Tests durch und messen Sie Ergebnisse
4. Identifizieren Sie Fehlermuster
5. Verfeinern Sie den Prompt, um Fehler zu beheben
6. Wiederholen

A/B-Tests

Vergleichen Sie Prompt-Variationen:

• Unterschiedliche Formulierungen
• Unterschiedliche Beispielsätze
• Alternative Strukturen

Fortgeschrittenes Prompt Engineering dreht sich um systematische Optimierung, nicht um Raten.