Unter Prompt Engineering versteht man die Disziplin der Entwicklung und Optimierung von Prompts (Befehlen), die KI-Modelle – insbesondere Large Language Models – effektiv anleiten, damit sie genaue und relevante Ergebnisse erzielen. Dazu gehören Techniken wie Zero-Shot und Few-Shot Prompting, Chain-of-Thought-Strategien und Kontextintegration.
Die einfache Wahrheit ist, dass selbst die fortschrittlichste KI nicht wie erwartet funktioniert, wenn sie als Input keinen effektiven Prompt erhält. Prompt Engineering ist entstanden, um dieser Gefahr entgegenzuwirken und sicherzustellen, dass Anwender klare, relevante Anweisungen geben können, die KI-Programmen die eindeutigen Instruktionen geben, die sie benötigen. Dieser Ansatz bringt einige Vorteile mit sich:
- Mehr Entwicklerkontrolle
Durch die Generierung detaillierter Prompts können Entwickler das Verhalten von KI-Systemen genauer lenken, was zu vorhersehbaren und gezielteren Ergebnissen führt. - Bessere Anwender-Experience
Gut geschriebene Prompts führen zu genaueren und relevanteren KI-Antworten und verbessern die Experience der Anwender, da diese schneller Antworten erhalten, die zudem verwertbare Informationen und Einblicke enthalten. - Höhere Flexibilität
Mit effektivem Prompt Engineering kann dasselbe KI-Modell für eine breite Palette von Aufgaben und Anwendungen angepasst werden: vom einfachen Datenabruf bis hin zur komplexen Problemlösung. - Minimaler Aufwand nach der Generierung
Mit strategischem Prompt Engineering kann KI bereits beim ersten Versuch hochwertige Ergebnisse liefern, wodurch der Bedarf an ständigen Korrekturen oder Anpassungen reduziert wird.
Prompt Engineering kommt bereits in einem breiten Spektrum von Branchen zum Einsatz und revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen mit intelligenter Technologie interagieren, um komplexe Probleme zu lösen. Es folgen einige der wichtigsten Anwendungsfälle, die die erheblichen Auswirkungen von Prompt Engineering auf Unternehmen veranschaulichen:
Entwickler nutzen Prompt Engineering, um Codierungsprozesse zu optimieren und Software zu debuggen. Indem Entwickler Prompts zur Generierung oder Prüfung von Code strukturieren, können sie Fehler frühzeitig erkennen und den Programmieraufwand reduzieren. Dadurch verkürzt sich die Entwicklungszeit erheblich, und gleichzeitig verbessert sich die Qualität des Codes.
In der Cybersicherheit spielt Prompt Engineering eine zentrale Rolle bei der automatisierten Erkennung von und Reaktion auf Bedrohungen. KI-Modelle können angewiesen werden, Datenmuster zu analysieren und potenzielle Bedrohungen zu identifizieren, wodurch Sicherheitsprotokolle ohne ständige menschliche Aufsicht verbessert werden.
Optimales Prompt Engineering kann KI-gestützte Diagnosen verbessern, was präzisere Interpretationen von Patientendaten ermöglicht. Das kann zu schnelleren, genaueren Diagnosen und personalisierten Behandlungsplänen führen.
Im Kundenservice kommen immer häufiger KI-basierte Chatbots zum Einsatz. Sie bieten sofortige und präzise Unterstützung und geben Mitarbeitern mehr Zeit, sich auf komplexere Probleme zu konzentrieren. Prompt Engineering hilft diesen Bots, Kundenanfragen effektiv zu verstehen, zu beantworten und zeitnahen, relevanten und zuverlässigen Support zu bieten.
In kreativen Bereichen (wie Design und Inhaltserzeugung) kann KI dabei helfen, Ideen und Konzepte zu generieren, die sich von bereits verfügbaren unterscheiden. Mit gut geschriebenen Prompts kann KI im großen Umfang Kreativität fördern, indem sie Kampagnen entwirft, Inhalte schreibt oder sogar neue Produktideen vorschlägt.
Dank Prompt Engineering kann KI in bestimmten Bereichen als Experte agieren, indem sie detaillierte, kontextbezogene Informationen bereitstellt. Das kann für Schulungen, Compliance oder als Tool zur Unterstützung von Entscheidungen in verschiedensten Bereichen genutzt werden, darunter Rechts-, Finanz- und Bildungswesen.
KI-Modelle können Entscheidungsfindungsprozesse unterstützen, indem sie mehrere Szenarien und Ergebnisse bewerten. Durch Prompt Engineering liefern diese Modelle fundierte, evidenzbasierte Empfehlungen, die menschliche Entscheidungsträger unterstützen.
Unternehmen nutzen Prompt Engineering, um KI-Modelle bei der Analyse großer Datensätze zu unterstützen, damit sie Einblicke liefern oder Trends vorhersagen kann. Das ist wichtig für die strategische Planung und Marktanalyse, wo das Verständnis komplexer Datenmuster von großer Bedeutung ist.
Über die Codierung hinaus kann Prompt Engineering verschiedene Aufgaben im Bereich Softwareentwicklung optimieren: von der Erfassung der Anforderungen bis hin zu Systemtests, um sicherzustellen, dass Softwareprodukte die gewünschten Standards und Funktionen erfüllen.
Im Lebenszyklus der Softwareentwicklung unterstützt Prompt Engineering das Schreiben neuen Codes und das Debugging vorhandener Codeinhalte. Beides ist entscheidend, um den optimalen Zustand und die Effizienz von Softwareanwendungen zu wahren.
Prompt Engineering umfasst eine Reihe von Techniken, die entwickelt wurden, um die Interaktion zwischen Mensch und KI-Modell zu optimieren. In ihrer Komplexität und Anwendung unterscheiden sich diese Methoden sehr stark:
Bei dieser Technik wird dem Modell eine Aufgabe oder Frage präsentiert, ohne dass es vorher ein spezifisches Training zum Thema erhalten hat. Die Technik verlässt sich auf das allgemeine Verständnis des Modells und seine Fähigkeit, basierend auf den Trainingsdaten Schlussfolgerungen zu ziehen. Zero-Shot Prompting ist aufgrund seiner Einfachheit und breiten Anwendbarkeit weit verbreitet.
Few-Shot Prompting erhöht die Relevanz gegenüber der Zero-Shot-Methode, indem der KI einige Beispiele (oder „Shots“) bereitgestellt werden, die dem Modell Vorgaben in Bezug auf das gewünschte Ausgabeformat oder die erforderlichen Schlussfolgerungen machen. Dieser Ansatz hilft der KI, bessere Schlüsse zu ziehen, insbesondere in komplexeren Szenarien.
CoT-Prompting beinhaltet die Aufschlüsselung eines Prompts in eine Sequenz einfacherer, logischer Schritte, die die KI anleiten, Informationen so zu verarbeiten, dass sie menschliches Denken nachahmt. Diese Technik eignet sich gut für komplexe Problemlösungsaufgaben.
Diese Methode ist eine Erweiterung des CoT-Ansatzes. Mit dieser Methode kann die KI verschiedene argumentative Zweige erkunden, bevor diese in einer einzigen Ausgabe konsolidiert werden. Sie ist nützlich für Szenarien, in denen mehrere plausible Lösungen oder Perspektiven berücksichtigt werden müssen.
Hier wird die anfängliche Ausgabe der KI durch aufeinanderfolgende Promptrunden verfeinert, die jeweils auf die Verbesserung bestimmter Aspekte der Antwort abzielen. Diese Methode ist von Bedeutung, um bei Aufgaben, die Präzision erfordern, hochwertige Ergebnisse zu erzielen.
Feedbackschleifen ermöglichen es dem Modell, die Antworten anhand kontinuierlicher Eingaben anzupassen. Hierdurch wird der Lern- und Anpassungsprozess im Laufe der Zeit verbessert, indem Echtzeitfeedback in den KI-Betriebsprozess einbezogen wird.
Dieser Ansatz umfasst mehrere aufeinanderfolgende Prompts, wobei jeder nachfolgende Prompt auf der Ausgabe des vorherigen basiert. Prompt-Chaining ist besonders nützlich bei mehrstufigen Aufgaben, bei denen jede an eine einzelne, komplexe Aktion gebunden ist.
Diese Technik gibt Stil und Inhalt der Antworten vor, indem der KI eine bestimmte Persona oder Rolle zugewiesen wird (z. B. Datenwissenschaftler, Supportmitarbeiter oder Gesundheitsdienstleister). Das ist besonders effektiv bei interaktiven Anwendungen wie Chatbots, bei denen es wichtig ist, einen einheitlichen Charakter zu wahren.
Diese Technik, die von sokratischen Lehrmethoden abgeleitet wurde, umfasst die Anleitung der KI durch Fragen, die schrittweise detailliertere und genauere Informationen gewinnen, wodurch der Schlussfolgerungsprozess optimiert wird.
Diese ausgeklügelte Technik nutzt mehrere, variierte Prompts, um die Schlussfolgerungsfähigkeiten der KI herauszufordern und je nach Tiefe und Komplexität der generierten Antworten die beste Ausgabe auszuwählen.
Prompt Engineering ist für generative KI äußerst relevant, da es die Ergebnisse von GenAI-Modellen verfeinert und steuert (sowohl bei der Entwicklung neuer KI-gestützter Tools als auch bei der Verbesserung der Funktionalität bestehender Modelle). Durch das Feintuning von Sprachmodellen für bestimmte Aufgaben wie die Unterstützung von Kunden-Chatbots oder die Generierung spezieller Verträge sorgt Prompt Engineering dafür, dass KI-Antworten genau und für spezifische Branchenanforderungen hochrelevant sind.
Darüber hinaus ist Prompt Engineering entscheidend, um die Sicherheit und Integrität von KI-Anwendungen zu wahren. Sie hilft dabei, Risiken wie Prompt-Injection-Angriffe zu mindern, bei denen Cyberkriminelle sorgfältig erstellte Prompts verwenden, um unerwünschte Ergebnisse zu erzielen (z. B. Zugriff auf nicht autorisierte oder gefährliche Informationen). Indem Entwickler Prompts in Hinblick auf die potenziellen Schwachstellen von KI-Modellen verfeinern, können sie dazu beitragen, dass KI weiterhin zuverlässig und sicher funktioniert.
Trotz der jüngsten Fortschritte in diesem Bereich hat KI noch nicht den Punkt der künstlichen allgemeinen Intelligenz erreicht, an dem ihre kognitiven Fähigkeiten den menschlichen Denkprozessen gleichwertig (oder überlegen) sind. Die Erforschung und Entwicklung hochwirksamer KI-Prompts birgt daher noch einige potenzielle Fallstricke:
- Komplexität des Sprachverständnisses
KI-Systeme haben unter Umständen Probleme mit nuancenreicher oder komplexer Sprache, was zu falschen oder irrelevanten Ausgaben führen kann. Um diesem Problem entgegenzuwirken, können Trainingsdatensätze erweitert werden, um vielschichtigere linguistische Strukturen einzubeziehen, was das Verständnis des Modells verbessert. - Tendenziösität von KI-Antworten
Es besteht das Risiko, dass KI-Modelle basierend auf ihren Trainingsdaten voreingenommene oder unangemessene Inhalte generieren. Strategien zur Überwachung und Minderung der Tendenziösität (des sog. „Bias“) sollten sowohl beim Modelltraining als auch beim Prompt Engineering implementiert werden, um dieses Problem in den Griff zu bekommen und von Diversität geprägte und gesellschaftliche verantwortliche Ergebnisse zu gewährleisten. - Ressourcenintensität
Ausgeklügelte Prompt Engineering-Techniken können erhebliche Rechenressourcen erfordern. Die Effizienz kann durch die Optimierung der Modellleistung sowie durch ressourcenschonende Prompting-Strategien verbessert werden. - Balance zwischen Präzision und Flexibilität
Die Erzeugung zu spezifischer Prompts kann die Kreativität der KI einschränken, während zu breit gefasste Prompts zu vagen Ergebnissen führen. Ein iterativer Ansatz zur Verfeinerung von Prompts in Kombination mit Zero-Shot und Few-Shot Prompting kann zur Ausgewogenheit zwischen diesen Aspekte beitragen. - Interdisziplinäre Zusammenarbeit
Effektives Prompt Engineering erfordert oft die Zusammenarbeit mehrerer Disziplinen, was aufgrund unterschiedlicher Terminologien, Ziele und Erwartungen schwierig sein kann. Die Einrichtung klarer Kommunikationskanäle und gemeinsamer Ziele kann die Zusammenarbeit erleichtern und die Ergebnisse von Prompt Engineering-Projekten verbessern.
Erfolgreiches Prompt Engineering hängt stark vom Ansatz ab, der zur Entwicklung und Verfeinerung der Prompts gewählt wird. Im Folgenden finden Sie einige Best Practices, mit denen Sie effektive Ergebnisse erzielen können:
Durch die Bereitstellung von ausreichend Kontext innerhalb eines Prompts kann die KI die Nuancen und Details der Anfrage verstehen, was zu genaueren und relevanteren Antworten führt. Der Kontext kann Hintergrundinformationen, Begriffserklärungen oder Details zur beabsichtigten Verwendung der Ausgabe umfassen.
Klarheit ist für Prompt Engineering von entscheidender Bedeutung. Vage oder mehrdeutige Prompts können zu Fehlinterpretationen durch die KI führen, wodurch sie Ausgaben generiert, die den Erwartungen der Anwender nicht entsprechen. Klare Prompts leiten die KI effektiver an und verbessern die Qualität ihrer Antworten.
Es ist wichtig, das richtige Gleichgewicht zwischen der Präzision der bereitgestellten Informationen und der Flexibilität der KI, kreative oder innovative Antworten zu generieren, zu finden. Das beinhaltet die Anpassung des Detailgrads und des Umfangs jedes Prompts, um die gewünschte Ausgabe zu erhalten.
Der Bereich der KI entwickelt sich rasant weiter, und nur weil ein Modell heute funktioniert (oder nicht), heißt das nicht, dass es künftig so bleibt. Um beim Prompt Engineering nicht den Anschluss zu verlieren, ist es wichtig, kontinuierlich mit verschiedenen Techniken und Strategien zu experimentieren. Dazu gehören Prompttests unter verschiedenen Bedingungen, die Verwendung verschiedener Arten von Eingabedaten sowie die kontinuierliche Verfeinerung von Prompts basierend auf Feedback und Ergebnissen.
In dem Maße, in dem die Fähigkeiten, die Anwendungen und die Verfügbarkeit von KI zunehmen, ist Prompt Engineering in der Lage, die Genauigkeit der KI-Interaktionen erheblich zu verbessern. Doch es kann auch Probleme verursachen, die gelöst werden müssen.
In den kommenden Jahren wird sich adaptives Prompting immer mehr durchsetzen, wodurch KI die Antworten an den Stil des Anwenders und an frühere Interaktionen anpassen kann, was die Personalisierung und Effektivität verbessert. Multimodale Prompts integrieren Text, Bilder und gegebenenfalls andere Datentypen und erweitern so die Anwendbarkeit von KI auf verschiedene Medien und Aufgaben. Doch mit der zunehmenden Nutzung von KI werden moralische Probleme in den Vordergrund rücken. Der Fokus wird sich auf ethisches Prompting verlagern, um sicherzustellen, dass KI-Interaktionen vorhandene Richtlinien und gesellschaftliche Normen einhalten, und um die Tendenzhaftigkeit von KI-generierten Inhalten zu vermeiden und ihre Fairness zu gewährleisten.
Zusammen werden diese Fortschritte dazu beitragen, dynamischere, verantwortungsvollere und kontextbezogene KI-Systeme zu entwickeln.
In dem Maße, in dem Prompt Engineering in verschiedenen Branchen immer wichtiger wird, werden auch die Tools, die diesen Prozess optimieren und verbessern können, immer wertvoller. Die Now Platform® von ServiceNow bietet leistungsstarke KI-Lösungen in einer zentralen, cloudbasierten Tool-Suite. Die Now Platform wurde entwickelt, um die Entwicklung und Verfeinerung KI-gestützter Interaktionen zu erleichtern. Sie bietet umfassende Funktionen zur Automatisierung von Workflows und zur Integration verschiedener Dateneingaben – beides grundlegende Elemente für effektive, Prompt Engineering-Prozesse.
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