Best Practices für Prompts an ein LLM: So bekommst du klare und genaue Antworten
Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT sind mächtige Tools, aber sie funktionieren am besten mit gut formulierten Prompts. So bekommst du klare und genaue Antworten:
Schnelle Tipps
Mit diesen Schritten lenkst du LLMs zu verlässlicheren und nützlicheren Ergebnissen.
Die perfekte ChatGPT-Prompt-Formel meistern
Wie LLMs mit Nutzereingaben arbeiten
Um wirksame Prompts zu schreiben, hilft es zu verstehen, wie LLMs deine Eingabe verarbeiten. Diese Modelle erzeugen Text, indem sie Token-Muster analysieren und Wahrscheinlichkeiten berechnen. Deshalb können selbst identische Eingaben unterschiedliche Ausgaben liefern. Wenn du weißt, wie LLMs mit Informationen umgehen, kannst du deine Prompts verfeinern und bessere Ergebnisse erzielen.
Grundlagen der Textverarbeitung
LLMs zerlegen deine Eingabe in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens, und nutzen dann neuronale Netze, um Muster zu erkennen und Text zu erzeugen. Sie sind hervorragend darin, Muster zu erkennen und stimmige Antworten zu formulieren, aber sie „verstehen“ Kontext nicht wirklich und halten keine langfristige Konsistenz.
Im Mai 2023 reichte zum Beispiel ein New Yorker Anwalt einen von ChatGPT erstellten Schriftsatz ein, der erfundene juristische Details enthielt. Das zeigt, wie wichtig sorgfältig formulierte Prompts sind, um Fehler zu minimieren.
So können verschiedene Prompting-Techniken die Genauigkeit verbessern:
Technik
Verbesserung der Genauigkeit
Rollenzuweisung
10,3 %
Detaillierte Beschreibungen
20-50 %
Chain-of-Thought
50-100 %
Few-Shot Prompting
26,28 %
Die Rolle klarer Anweisungen
Struktur und Klarheit deiner Anweisungen spielen eine große Rolle für präzise Ergebnisse. Gut formulierte Prompts wirken wie ein Leitfaden, der das Modell fokussiert hält und Fehler reduziert.
Untersuchungen zu GPT-3.5-turbo zeigen, dass eine saubere Prompt-Formatierung die Leistung bei Aufgaben wie Code-Übersetzung um bis zu 40 % steigern kann.
„Die wahre Stärke von AI liegt nicht nur in den Modellen selbst, sondern darin, wie wir sie beim Denken und Antworten lenken.“
„Prompt Engineering ist kein Hack mehr, sondern eine grundlegende Disziplin, um AI-Ausgaben verlässlich zu steuern.“ - Brian Muthama.
Für die genauesten Ergebnisse reagieren moderne LLMs am besten, wenn du:
Professor Søren Dinesen Østergaard und Kristoffer Nielbo weisen darauf hin, dass das, was wir bei AI oft „Halluzinationen“ nennen, besser als „falsche Antworten“ beschrieben wird. Wenn du klare und strukturierte Eingaben beherrschst, kannst du die Verlässlichkeit von LLM-Ausgaben deutlich verbessern.
Klare Prompts für LLMs schreiben
Nutze genaue Details
Beim Formulieren von Prompts ist Präzision entscheidend. Konkrete Details helfen dem Modell, deine Anforderungen besser zu verstehen. CalebCooks.com hat seine Content-Erstellung zum Beispiel mit Kontext wie diesem verbessert: „CalebCooks.com is Caleb Smith's cooking blog... You are given a post's title and content, and you write its teaser paragraph. The goal is to convince readers to click“.
„Mitarbeitende arbeiten besser, wenn sie mehr geschäftlichen Kontext haben. Bei LLMs ist es genauso! Damit das LLM seine beste Arbeit leisten kann, muss es wissen, warum es gepromptet wird, woher sein Input stammt, wie sein Output genutzt wird und wie sein Output bewertet wird.“
Je präziser du bist, desto leichter lässt sich auch breiterer Hintergrund ganz natürlich einbauen.
Gib Hintergrundinformationen
Hintergrunddetails helfen, den Rahmen deiner Anfrage abzustecken. Diese Elemente solltest du einbauen:
Kontext-Element
Zweck
Beispiel
Branchenfokus
Grenzt den Rahmen ein
„Für den Sektor erneuerbare Energien“
Zeitraum
Setzt Grenzen
„Entwicklungen der letzten 5 Jahre“
Zielgruppe
Prägt die Tonalität
„Für Inhaber kleiner Unternehmen“
Endziel
Lenkt den Output
„Für einen Konferenzvortrag“
Statt vager Fragen wie „Was sind die neuesten Marketingtrends?“ versuch es konkreter: „Ich bereite einen Vortrag für eine Marketingkonferenz über die neuesten Trends dieses Jahres vor“.
Sobald der Kontext steht, sorgt ein klar definiertes Antwortformat dafür, dass der Output deinen Erwartungen entspricht.
Wähle das Antwortformat
Wenn du das gewünschte Ausgabeformat klar benennst, lenkst du die Antwort des Modells. Nutze klare Verben und lege Details wie Stil, Länge und Tonalität fest.
„Zu vage zu sein ist, als würdest du einen Freund fragen ‚Na, wie geht's?‘ und eine Lebensgeschichte erwarten. LLMs brauchen Details, um dir eine gute Antwort zu geben.“
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Deine Prompts verbessern
Mit klaren Prompts zu starten ist entscheidend, aber erst durch Verfeinern heben sich deine LLM-Antworten auf das nächste Level.
Deine Fragen feinjustieren
Bessere Prompts entstehen oft durch kleine, gezielte Änderungen auf Basis der ersten Ausgabe des Modells. Wenn die Antwort danebenliegt, kann eine Anpassung des Prompts zu deutlich besseren Ergebnissen führen.
Eine kurze Anleitung, wie du Prompts wirksam verfeinerst:
Problem
Strategie
Beispiel
Zu technisch
Kontext zur Zielgruppe ergänzen
„Vereinfache es für Schüler der Oberstufe“
Zu vage
Konkrete Kennzahlen einfordern
„Nenne 3-5 konkrete Beispiele mit Prozentangaben“
Zu breit
Klare Grenzen setzen
„Konzentriere dich nur auf Entwicklungen aus 2024-2025“
Falscher Fokus
Prioritäten klarstellen
„Betone Kosteneffizienz stärker als Geschwindigkeit“
„Die Grundidee ist so einfach wie wirkungsvoll: eine Feedbackschleife, in der die eigene Leistung des Modells die nächste Version seines Prompts bestimmt.“ - Mustafa Ak, Data Scientist bei Microsoft Data and Places
Bei komplizierteren Themen kann ein strukturiertes Vorgehen den entscheidenden Unterschied machen.
Mit komplexen Themen umgehen
Wenn du eine komplexe Anfrage in kleinere, überschaubare Teile zerlegst, bekommst du genauere und relevantere Antworten. Das B.R.E.A.K.-Framework ist eine hilfreiche Methode für vielschichtige Themen:
„Teste deine Prompts regelmäßig. Tests stellen sicher, dass deine Ausgaben genau, relevant und kosteneffizient sind (und dass du unnötige API-Calls minimierst).“ - Lina Lam, Helicone
Um komplexe Anfragen gut zu bewältigen, halte dich an einen systematischen Prozess:
Typische Fehler beim Schreiben von Prompts
Wenn du typische Fehler beim Formulieren von Prompts vermeidest, verbessert das deine Arbeit mit LLMs deutlich.
Unklare Sprache
Vage Formulierungen führen zu Antworten, die danebenliegen. Wenn Prompts Details fehlen, muss das Modell raten, und das Ergebnis ist oft irrelevant oder nutzlos.
Hier einige Beispiele für unklare Prompts und wie du sie präziser machst:
Unklarer Prompt
Problem
Verbesserter Prompt
„Optimiere die Website“
Zu allgemein, kein konkretes Ziel
„Optimiere den Largest Contentful Paint (LCP) der Website auf unter 2,5 Sekunden auf Mobilgeräten“
„Behebe die Probleme in der App“
Benennt das Problem nicht
„Behebe den Absturz auf dem Login-Screen, wenn ungültige Zugangsdaten eingegeben werden“
„Hilf mir, diesen Code zu debuggen“
Fehlender Kontext und fehlende Details
„Hilf mir, dieses Python-Skript für eine Django-Webanwendung zu debuggen, das beim Hinzufügen neuer Nutzer zur Datenbank einen 'IntegrityError' wirft“
Konkret zu sein stellt sicher, dass das Modell die Aufgabe versteht und nützlichere Ergebnisse liefert. Genauso solltest du deinen Prompt nicht mit zu vielen Informationen überladen.
Zu viele Fragen auf einmal
Prompts sollten sich auf eine Frage gleichzeitig konzentrieren. Mehrere Fragen in einem Prompt führen oft zu unvollständigen oder zerfaserten Antworten.
Zum Beispiel:
„Was sind die wichtigsten Merkmale künstlicher Intelligenz, wie wirkt sie sich auf Unternehmen aus und welche ethischen Bedenken gibt es?“
Teile das besser in einfachere, fokussierte Prompts auf:
Zusammenfassung und nächste Schritte
Verbessere deine Fähigkeiten beim Prompt-Schreiben durch regelmäßige Übung. Studien zeigen, dass emotionale Sprache die Ergebnisse verbessern kann. Hier ist ein einfaches Framework, mit dem du deine Prompts verfeinerst:
Phase
Aktion
Erwartetes Ergebnis
Erster Entwurf
Einen einfachen Prompt mit klaren Anweisungen schreiben
Eine Basisantwort, die die Hauptanfrage abdeckt
Kontext ergänzen
Hintergrunddetails und Beispiele hinzufügen
Ein präziserer und fokussierterer Output
Format festlegen
Die gewünschte Struktur der Antwort vorgeben
Ein gut gegliedertes, sauber formatiertes Ergebnis
Testen
Die Antwort auf Qualität und Genauigkeit prüfen
Verbesserungspotenziale erkennen
Verfeinern
Anpassungen auf Basis der Testergebnisse vornehmen
Bessere Qualität und Relevanz des Outputs
Nutze dieses Framework als Checkliste, um deine Prompts Schritt für Schritt zu verfeinern und zu verbessern.
„Bei GPT ist es von Vorteil, den Prompt länger zu machen. Dieser Prompt, also das, was du GPT fragst, braucht Genauigkeit und Kontextinformationen. Genau da liegt die Magie.“ - John Nosta, President, NostaLab
Für die praktische Anwendung konzentrierst du dich auf konkrete Aufgaben wie Texterstellung, Bearbeitung oder Zusammenfassung. Sei klar bei Tonalität, Stil und Struktur, um die Antworten des Modells zu lenken.
Bei der Bewertung von Prompts berücksichtigst du Faktoren wie sachliche Richtigkeit, Relevanz, Effizienz und Präzision.
Auch die Forschung stützt ein strukturiertes Vorgehen. Google Research zeigt etwa, dass Chain-of-Thought-Prompting (CoT), also das Zerlegen von Aufgaben in kleinere, logische Schritte, die Qualität der Ausgaben deutlich verbessern kann, vor allem bei komplexen Problemen.
Im professionellen Umfeld nutzt du Versionskontrolle für Prompts und gründliche Tests, um konsistente und verlässliche Ergebnisse zu sichern. Mit diesen Schritten verfeinerst du deine Prompts und bekommst genauere, wirksamere Antworten von Sprachmodellen.