Prompting-Grundlagen
Wie man eine Anfrage so formuliert, dass ein brauchbares Ergebnis herauskommt: die fünf Bestandteile, die jeder gute Prompt hat.
Die fünf Bestandteile
| Teil | Beantwortet | Beispiel |
|---|---|---|
| Rolle | Aus welcher Sicht? | „Du bist Sachbearbeiterin im Einkauf.“ |
| Aufgabe | Was genau tun? | „Fasse dieses Angebot in fünf Punkten zusammen.“ |
| Zusammenhang | Was ist zu wissen? | „Wir vergleichen drei Angebote für dieselbe Ausschreibung.“ |
| Format | Wie soll es aussehen? | „Als Tabelle mit Position, Preis, Lieferzeit.“ |
| Grenzen | Was nicht tun? | „Keine Bewertung, keine Empfehlung, keine erfundenen Angaben.“ |
Der fünfte Teil wird am häufigsten vergessen und wirkt am stärksten. Ein Modell tut sonst, was es für hilfreich hält, und das ist oft mehr als gewünscht.
Ein Beispiel, das den Unterschied zeigt
Schwach: „Fasse das zusammen.“
Gut: „Du bist Sachbearbeiterin im Einkauf. Fasse das folgende Angebot in höchstens fünf Stichpunkten zusammen. Nenne nur Positionen, Preise und Lieferzeiten, die im Text stehen. Wenn eine Angabe fehlt, schreibe: nicht angegeben. Keine Bewertung.“
Was wirklich wirkt
- 01
Beispiele statt Beschreibungen
Zwei bis fünf Beispiele der gewünschten Ein- und Ausgabe wirken stärker als jede noch so genaue Beschreibung des Formats.
- 02
Das Unveränderliche nach vorn
Rolle, Regeln und feste Vorgaben an den Anfang. Das ist nicht nur klarer, sondern erlaubt auch Prompt-Caching und senkt die Kosten.
- 03
Eine Aufgabe je Prompt
Zusammenfassen und bewerten in einem Schritt liefert schlechteres von beidem als zwei getrennte Schritte.
- 04
Eine Ausstiegsklausel
„Wenn die Information nicht im Text steht, antworte mit: nicht enthalten.“ Diese eine Zeile senkt erfundene Angaben spürbar.
Die Regler dazu
| Aufgabe | Temperatur |
|---|---|
| Felder aus einem Dokument ziehen | 0 |
| Einordnen und klassifizieren | 0 |
| Zusammenfassen | 0,3 |
| Kundenschreiben formulieren | 0,5 |
| Ideen sammeln | 0,9 |
Siehe Sampling und Temperatur.
Prompts wie Code behandeln
- Versionieren, mit Datum und verantwortlicher Person.
- Gegen ein festes Eval-Set messen, bevor eine neue Fassung in den Betrieb geht.
- Änderungen protokollieren; ein geänderter Prompt ist eine Systemänderung.
- Den Systemprompt vom Nutzerprompt getrennt halten und getrennt freigeben.
Strukturierte Ausgabe erzwingen
Für alles, was weiterverarbeitet wird, ist Freitext die falsche Ausgabe. Verlangen Sie ein festes Schema und prüfen Sie es programmatisch:
{
"positionen": [{"bezeichnung": "…", "menge": 0, "einzelpreis": 0}],
"lieferzeit_tage": 0,
"fehlende_angaben": ["…"]
}Das Feld fehlende_angaben ist der Kunstgriff: Es gibt dem Modell einen Ort für
das, was es nicht weiß, und macht Lücken sichtbar statt sie füllen zu lassen.
Was Prompting nicht löst
- Fehlendes Wissen. Dafür braucht es Abruf, siehe RAG.
- Rechnen. Dafür braucht es ein Werkzeug.
- Aktualität. Dafür braucht es eine Quelle mit Datum.
- Verlässlichkeit unter Last. Dafür braucht es Messung und einen Prüfschritt.
Das Grundgerüst zum Ausfüllen
KOSTENLOSES KONTO
Prompt-Grundgerüst
Ein Gerüst aus fünf Feldern, das aus einer vagen Bitte eine Anweisung macht, plus die Sätze, die fast immer fehlen.
Vorlagen2 Elemente
Passende Kurse und Quellen
Kurzkurse zu KI-Werkzeugen
Einheiten von etwa einer Stunde zu Prompting, Abruf eigener Dokumente, Agenten und Bewertung. Kostenlos und nah an dem, was gerade eingesetzt wird.
Für Praktiker mit einer konkreten Frage; eine Einheit dauert etwa eine Stunde.