Tipps für gutes Prompt Engineering laut OpenAI (ChatGPT)

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    Hallo zusammen,

    ich möchte heute ein paar wertvolle Tipps zum Thema Prompt Engineering und Design mit euch teilen. Wenn ihr Texte generiert oder mit KI arbeitet, kann es manchmal herausfordernd sein, die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Hier kommen präzises Prompt Engineering und gutes Design ins Spiel. Mit ein paar einfachen Strategien könnt ihr die Qualität und Relevanz der generierten Inhalte deutlich verbessern. In den folgenden Abschnitten erfahrt ihr, wie ihr Referenztexte nutzen, klare Anweisungen geben und gezielte Fragen stellen könnt, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Viel Spaß beim Lesen und Ausprobieren!

    Tipps für gutes Prompt Engineering

    1. Referenztexte verwenden:
      • Strategie: Gib dem Modell konkrete Texte oder Absätze zur Orientierung.
      • Beispiel:
        • Prompt: "Nutze den folgenden Text zur Erstellung einer Zusammenfassung: [TEXT]"
        • Ergebnis: Das Modell liefert eine präzise Zusammenfassung basierend auf dem vorgegebenen Text.
    2. Klare Anweisungen:
      • Strategie: Formuliere detaillierte und präzise Anweisungen.
      • Beispiel:
        • Prompt: "Erstelle eine 200-Wörter-Zusammenfassung des Artikels über [THEMA], unter Berücksichtigung der neuesten Forschung."
        • Ergebnis: Eine fokussierte und detaillierte Zusammenfassung.
    3. Gezielte Fragen stellen:
      • Strategie: Formuliere spezifische Fragen, um gezielte Antworten zu bekommen.
      • Beispiel:
        • Prompt: "Welche Hauptgründe nennt der Autor für [THEMA]?"
        • Ergebnis: Eine direkte und relevante Antwort.

    Diese Techniken helfen, die Genauigkeit und Relevanz der generierten Texte zu verbessern.

    Fazit:

    Mit präzisem Prompt Engineering und durchdachtem Design könnt ihr die Qualität eurer KI-generierten Texte erheblich verbessern. Indem ihr Referenztexte bereitstellt, klare Anweisungen gebt und gezielte Fragen stellt, erreicht ihr präzisere und relevantere Ergebnisse. Diese einfachen Strategien machen den Unterschied zwischen einem mittelmäßigen und einem hervorragenden Output. Probiert es aus und erlebt selbst, wie eure Texte an Qualität gewinnen! Viel Erfolg beim Anwenden dieser Tipps!

    Quelle:
    https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering/strategy-provide-reference-text

    Also, ganz ehrlich, ich hab schon öfter mal gedacht, dass diese "klare Anweisungen"-Nummer irgendwie leichter klingt als sie ist... 😅 Ich tippe manchmal so um den heißen Brei rum und wundere mich dann, warum die KI irgendwas ganz anderes ausspuckt. Ist jetzt vielleicht ne blöde Frage, aber wie detailliert muss man denn wirklich werden? Ich hab das Gefühl, wenn ich zu viel schreibe, liest das eh keiner mehr – oder die KI schaltet einfach ab und halluziniert irgendwas dazu? Bin mir da echt nicht sicher.

    Und das mit den Referenztexten – ich vergesse dauernd, dass ich einfach 'nen Beispieltext reinkopieren kann! Wäre ja eigentlich voll einfach... Naja, Memo an mich selbst: lieber einmal mehr copy-pasten als wieder ewig an der Fragestellung basteln. 🤦‍♂️

    Mir geht’s beim Prompten oft ähnlich wie dir, MathDeLux – dieses Paradox zwischen „genau sein“ und „nicht erschlagen“ beschäftigt mich auch. Es wirkt manchmal fast wie ein Balanceakt: Gibt man zu wenig Kontext, kommt meistens was komplett Belangloses raus; packt man aber zu viel Info oder zu viele Details rein, entstehen so vage Nebensätze, dass das Modell am Ende selbst nicht mehr weiß, worauf es reagieren soll. Ich habe schon gesehen, dass Sprachmodelle wie GPT-4 dabei gerade bei komplexen Aufgaben schneller „verloren gehen“ als bei simpleren Prompts, die man eh leichter formuliert.

    Eine Beobachtung aus meinen Sessions: Es gibt so einen „Sweet Spot“. Besonders bei längeren Prompts werden Struktur und Klarheit plötzlich wichtiger als die reine Wortanzahl. Ich versuche dann, wie beim Programmieren, logisch zu gliedern – Abschnitte, Bulletpoints oder auch kleine Zwischenfragen einzubauen. Manchmal reicht schon sowas wie: „Mache erst x und erkläre dann y, gib am Schluss eine Zusammenfassung in 1-2 Sätzen.“ Das ziehe ich persönlich sogar einem einzigen, ellenlangen Prompt vor, bei dem alles in einer langen Zeile steht. Gelegentlich schreibe ich auch gezielt, wie ausführlich etwas sein soll („kurz“, „maximal 5 Sätze“, „nur Stichpunkte“) – da merkt man, dass Modelle sich tatsächlich ziemlich brav daranhalten, solange die Struktur verständlich bleibt.

    Was ich noch spannend finde: Der Ton, den man anschlägt, wirkt sich auch massiv auf das Ergebnis aus. Ein bisschen wie bei echten Menschen… Fallbeispiel: Wenn ich mal ein Prompt nach dem Muster „Stell dir vor, du bist ein Lehrer für 10-Jährige…“ schreibe, bekomme ich plötzlich viel anschaulichere und einfacher erklärte Antworten. Vielleicht steckt da so ein kleiner Trick drin, wie man so eine Art „Erwartungshaltung“ steuern kann – bei mir klappt’s jedenfalls oft besser als einfach nur Daten zu liefern.

    Was mich immer noch ratlos lässt, ist die Frage, warum eigentlich manchmal trotz superpräziser Prompts Unsinn kommt. Ich hatte letzten Monat mit GPT‑4o ein Gespräch zum Thema Quantencomputer, alles schön referenziert, mit Zitaten – trotzdem wurde manches einfach frei erfunden. 🤔 Vielleicht gibt’s da Grenzen des Prompt Engineering, die man schlicht nicht knacken kann?