Kurz erklärt
Prompt Engineering ist der systematische Prozess, Prompts zu entwerfen, testen und optimieren, um reproduzierbare, hochwertige KI-Ergebnisse zu erzielen.
Der Unterschied zu einfachem Prompting:
| Prompting | Prompt Engineering |
|---|
| Gelegentliche Fragen | Systematische Optimierung |
| Einmalige Ergebnisse | Reproduzierbare Qualität |
| Intuitiv | Forschungsbasierte Techniken |
| Für persönlichen Gebrauch | Für Produktions-Anwendungen |
Kernelemente guter Prompts
Klarer Kontext: Wer ist die KI, wer ist der Nutzer? Rollenklarheit verbessert die Antwortqualität erheblich.
Spezifische Anweisung: Was genau soll getan werden? Vage Fragen führen zu vagen Antworten.
Formatvorgabe: Wie soll die Ausgabe aussehen? JSON, Tabelle, Liste oder Fließtext?
Beispiele: Referenzen für den gewünschten Stil – Few-Shot-Learning führt zu präziseren Ergebnissen.
Business-Wert
Durch optimierte Prompts sind bis zu 76% Kostenreduktion möglich – weniger Iterationen, bessere Ergebnisse beim ersten Versuch, reduzierter Token-Verbrauch.
Praxis-Beispiel
Schlecht: ‘Schreib einen Text über unser Produkt.’
Gut: ‘Du bist ein Senior Copywriter. Schreibe eine 150-Wörter-Produktbeschreibung für eine wasserdichte Outdoor-Jacke. Zielgruppe: Bergsportler 30-50 Jahre. Ton: professionell, aber nicht steif. Format: 3 Absätze mit je 2-3 Sätzen. Fokus auf technische Features und Praxisnutzen.‘
Weiterführend
Moderne Prompting-Techniken wie Chain of Thought ermöglichen mehrstufiges Denken, während RAG KI-Modelle mit externen Wissensquellen verbindet. Für produktive Anwendungen ist das Verständnis von Context Window und Token-Limits entscheidend.