Ein Prompt ist die Eingabe (Text, Bild, Daten oder Anweisung), mit der Sie ein KI-Modell steuern. Er beschreibt Aufgabe, Kontext und gewünschtes Ergebnis – und ist damit der wichtigste Hebel für Qualität und Relevanz der Antwort.
Gute Prompts sind klar, vollständig und testbar: Ziel, Rolle, Format, Datenbasis und Einschränkungen gehören hinein. In Unternehmen wird Prompting oft als „Schnittstelle“ genutzt – z. B. für Texte, Analysen, Support oder Code.
Muss ein Prompt immer lang sein?
Nein. Oft reicht eine kurze, präzise Anweisung. Länger wird ein Prompt nur dann besser, wenn er dadurch klarer wird: mehr Kontext, eindeutiges Ausgabeformat, relevante Daten und saubere Abgrenzungen.
Ein Sprachmodell verarbeitet Ihren Prompt als Kontext und erzeugt darauf basierend die wahrscheinlichste sinnvolle Fortsetzung. Das Modell „denkt“ nicht wie ein Mensch, sondern folgt statistischen Mustern aus Training und Kontext.
Typische Folge: Kleine Prompt-Änderungen können große Ergebnis-Unterschiede erzeugen – vor allem bei unklaren Aufgaben, fehlenden Beispielen oder widersprüchlichen Vorgaben.
Ein praxistauglicher Prompt enthält meist:
„Schreibe 5 Bullet-Points für eine Leistungsseite“ statt „Mach Marketing“.
1 gutes Beispiel spart oft 10 Sätze Erklärung.
Länge, Ton, Struktur, Pflichtfelder usw.
z. B. „###“ um Daten klar vom Auftrag zu trennen.
z. B. "Markiere Unsicherheiten und nenne offene Fragen."
Erst grob, dann verfeinern (Prompt-Versionen speichern).
Ihre Eingabe an die KI: Was sie tun soll, wofür und in welchem Format. Je klarer die Eingabe, desto besser die Ausgabe.
Der Prompt ist die konkrete Eingabe. Prompt Engineering ist das systematische Entwickeln und Testen von Prompts, um zuverlässige Ergebnisse zu bekommen.
Nein. Ein Prompt sollte so kurz wie möglich und so lang wie nötig sein: genügend Kontext, aber keine Ablenkung.
Manchmal ja – vor allem bei klaren Aufgaben. Für sehr wiederkehrende, komplexe oder streng formatierte Anforderungen kann Fine-Tuning/Adapter sinnvoll sein.
Eine übergeordnete Regel- und Rollenbeschreibung, die im Hintergrund wirkt (z. B. Ton, Sicherheitsregeln, Formatvorgaben) und Ihre Nutzer-Prompts ergänzt.
Mit klaren Anforderungen, Beispielen, sauberer Datenbasis und Prüfschritten („nenne Quellen“, „markiere Annahmen“, „stelle Rückfragen bei Unklarheit“).
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