Prompt Engineering Best Practices für Ihre KI-Anwendung

In der Welt der künstlichen Intelligenz hängt die optimale Nutzung von großen Sprachmodellen (LLMs) davon ab, wie Sie Ihre Prompts gestalten.

In diesem Artikel werden einige einfach zu befolgende Tipps zum Prompt-Engineering gegeben, wie z. B. verschiedene Arten von Prompts, wie man die Kosten niedrig hält, wie man Antworten kurz und knapp gestaltet und einige Techniken zur Erstellung besserer Prompts.

Was sind Prompts und Prompt Engineering im Zusammenhang mit LLM?

Einfach ausgedrückt, ist ein Prompt das, was man der KI gibt, um eine bestimmte Antwort oder ein bestimmtes Ergebnis zu erhalten. Es hilft dem Modell zu verstehen, was man will, und leitet es an, sinnvolle Antworten zu generieren.

Prompt Engineering wiederum bezieht sich darauf, die richtigen Fragen oder Anweisungen für eine KI zu formulieren, um die besten Antworten zu erhalten.

Arten von Prompts

Wenn man mit LLMs arbeitet, kann das Verständnis der verschiedenen Arten von Prompts helfen, die Antworten des Modells zu steuern und bessere Ergebnisse zu erzielen. Hier sind die Haupttypen von Prompts, die verwendet werden:

System Prompts

System Prompts sind wie voreingestellte Anweisungen, die der KI helfen, zu wissen, wie sie sich verhalten soll. Sie enthalten Dinge wie Hintergrundinformationen, Regeln oder Einschränkungen, um sicherzustellen, dass die Antworten der KI den Anforderungen entsprechen. Im Wesentlichen legen sie den Ton und den Stil fest, in dem die KI antwortet.

User Prompts

User Prompts sind das, was die Nutzer eingeben, um die KI dazu zu bringen, etwas zu tun oder spezifische Informationen zu geben. Sie können Fragen, Befehle oder einfach Aussagen sein, je nach den Bedürfnissen des Nutzers. Diese Prompts sind entscheidend dafür, dass die KI auf nützliche Weise reagiert.

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Berücksichtigung der Prompt-Kosten

Wenn man mit LLMs arbeitet, ist es wichtig, die Prompt-Kosten im Auge zu behalten. Die Kosten hängen in der Regel davon ab, wie viele Tokens man in seinem Input und Output verwendet.

Tokens sind einfach Textstücke, die das Modell verarbeitet, sodass weniger Tokens in der Regel niedrigere Kosten bedeuten. Um Geld zu sparen, sollten Sie versuchen, Ihre Prompts kurz und klar zu halten, während Sie dennoch genügend Details liefern, um genaue Antworten zu erhalten.

Wie man Antworten prägnant gestaltet

In vielen Anwendungen, insbesondere solchen, die große Sprachmodelle (LLMs) verwenden, ist es entscheidend, prägnante und relevante Antworten zu erhalten, um Effizienz und Klarheit zu gewährleisten. Hier sind einige Strategien, die Ihnen helfen, Antworten prägnanter zu gestalten:

Stellen Sie direkte Fragen

Formulieren Sie Prompts, die spezifisch und prägnant sind. Direkte Fragen helfen dem Modell, genau zu verstehen, welche Informationen Sie suchen, was zu fokussierteren und kürzeren Antworten führen kann.

Beispiel:

Anstatt zu fragen: „Können Sie mir etwas über die Vorteile einer ausgewogenen Ernährung erzählen?“

Fragen Sie: „Was sind drei wichtige Vorteile einer ausgewogenen Ernährung?“

Geben Sie die gewünschte Länge an

Legen Sie klar die Länge der gewünschten Antwort fest. Dies hilft dem Modell, den Umfang der gewünschten Antwort zu verstehen.

Beispiel:

„Fassen Sie die Hauptpunkte des Artikels in zwei Sätzen zusammen.“

„Geben Sie einen kurzen Überblick über das Thema in maximal 50 Wörtern.“

Verwenden Sie klare Anweisungen

Geben Sie explizite Anweisungen zum Format oder Inhalt, den Sie möchten. Dazu gehört auch die Angabe, ob Sie eine Liste, eine Zusammenfassung oder eine kurze Erklärung wünschen.

Beispiel:

„Listen Sie drei Vorteile regelmäßiger Bewegung in Stichpunkten auf.“

„Geben Sie eine Definition der Blockchain-Technologie in einem Satz.“

Nutzen Sie kontextuelle Hinweise

Geben Sie kontextuelle Informationen, die helfen, die Antwort des Modells einzugrenzen. Klare Kontexte reduzieren Mehrdeutigkeiten und lenken das Modell auf die relevanten Aspekte der Anfrage.

Beispiel:

„Im Kontext des Unternehmensmanagements, was sind die wichtigsten Strategien zur Verbesserung der Teamproduktivität?“

„Für einen High-School-Aufsatz, was sind die wesentlichen Elemente eines überzeugenden Arguments?“

Implementieren Sie JSON-Formatierung (JavaScript Object Notation)

Fordern Sie Antworten in einem strukturierten Format wie JSON an, falls zutreffend. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Ausgabe organisiert und prägnant ist, was die Verarbeitung und Nutzung erleichtert.

Beispiel:

„Geben Sie die Antwort im JSON-Format mit den Schlüsseln ‚Hauptpunkte‘, ‚Beispiele‘ und ‚Schlussfolgerung‘.“

„Geben Sie die Informationen in einem JSON-Array-Format zurück, wobei jedes Element eine kurze Zusammenfassung der Hauptthemen darstellt.“

Verwenden Sie spezifische Prompts

Passen Sie Ihre Prompts an, um kurze, spezifische Antworten anstelle von offenen Antworten zu erhalten. Spezifische Prompts helfen, das Modell auf prägnante Antworten zu lenken.

Beispiel:

„Was sind die drei häufigsten Symptome der Grippe?“

„Nennen Sie zwei wesentliche Vorteile der Nutzung von Cloud-Computing für kleine Unternehmen.“

Was ist der „Goldene Prompt“ ?

Der „Goldene Prompt“ bezieht sich auf den idealen Prompt, der konsistent qualitativ hochwertige, relevante und genaue Antworten von einem LLM liefert. Er zeichnet sich oft dadurch aus, dass er gut strukturiert, klar und spezifisch ist.

Den eigenen Goldenen Prompt zu finden und zu verfeinern, erfordert Experimente mit verschiedenen Formulierungen und Formaten, um herauszufinden, was für Ihre spezifische Anwendung am besten funktioniert.

Prompt Building Techniken

Gute Prompts zu erstellen, kann die Leistung Ihrer KI-Anwendung erheblich steigern. Hier sind einige Schlüsseltechniken, die Ihnen dabei helfen können:

0-Shot Prompting

0-Shot Prompting bedeutet, dem LLM eine Aufgabe oder Frage ohne Beispiele zu geben. Das Modell verwendet sein bestehendes Wissen, um eine Antwort zu geben. Diese Technik ist nützlich für Aufgaben, bei denen das breite Verständnis des Modells ausreicht.

Few-Shot Prompting

Few-Shot Prompting bedeutet, der KI einige Beispiele dessen zu geben, was man sucht. Dies hilft ihr, besser zu verstehen, was man will, und genauere Antworten zu liefern. Es ist ideal für Aufgaben, die spezifische Muster oder Stile erfordern.

Chain-of-Thought Prompting

Chain-of-Thought Prompting bedeutet, die KI durch eine Reihe von Schritten zur endgültigen Antwort zu führen. Es ist hilfreich für komplexe Aufgaben, die logisches Denken oder mehrere Schritte erfordern. Dinge in kleinere Schritte zu unterteilen, hilft der KI, klarere und detailliertere Antworten zu geben.

AUTOMAT Framework

Das AUTOMAT-Framework ist ein strukturierter Ansatz für das Prompt Engineering, der hilft, bessere Prompts zu erstellen. Es wird wie folgt dekodiert:

• Agieren als …
• Nutzerpersona & Zielgruppe
• Zielgerichtete Aktion
• Ausgabedefinition
• Modus / Tonalität / Stil
• Atypische Fälle
• Themen-Whitelisting

Betrachten Sie es wie das Skripten für einen Chatbot. Sie legen die Rolle fest, die er spielt, mit wem er spricht, was er erreichen muss, welche Informationen er teilen soll, seinen Kommunikationsstil, wie er mit schwierigen Situationen umgehen soll und welche Themen er abdecken soll. Auf diese Weise weiß Ihr LLM genau, was es tun soll, und sagt die Dinge wie erwartet.

Fazit

Die richtigen Prompts zu erstellen, ist entscheidend dafür, dass Ihre KI-Anwendungen besser funktionieren und weniger kosten. Indem Sie die verschiedenen Arten von Prompts verstehen, die Kosten im Auge behalten und intelligente Techniken anwenden, können Sie die Antworten Ihrer KI verbessern.

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