Definition
Prompt Engineering ist die systematische Kunst und Wissenschaft, optimale Eingaben (Prompts) für Large Language Models (LLMs) zu formulieren, um präzise, relevante und hochwertige Ausgaben zu erzielen. Es ist eine Schlüsselkompetenz für die effektive Nutzung von KI-Systemen wie ChatGPT, Claude oder Gemini.
Grundprinzipien
1. Klarheit und Präzision
Ein guter Prompt ist eindeutig und spezifisch:
❌ Schlecht:
“Schreibe etwas über KI.”
✅ Gut:
“Erstelle eine 500-Wörter-Zusammenfassung über die Einsatzmöglichkeiten von KI im Mittelstand, mit Fokus auf Automatisierung und ROI.”
2. Kontext bereitstellen
Je mehr relevanter Kontext, desto besser die Antwort. Beschreiben Sie Zielgruppe, Zweck, Tonalität und gewünschtes Format.
3. Rolle definieren
Weisen Sie dem Modell eine spezifische Rolle zu:
“Du bist ein erfahrener Unternehmensberater mit Expertise in digitaler Transformation. Analysiere folgendes Geschäftsszenario…”
Prompt-Techniken
Zero-Shot Prompting
Direktes Stellen einer Aufgabe ohne Beispiele. Funktioniert gut für einfache, klar definierte Aufgaben.
Few-Shot Prompting
Bereitstellung von 1-5 Beispielen für die gewünschte Ausgabe. Sehr effektiv für spezifische Formatierungen oder Stile.
Chain-of-Thought (CoT)
Aufforderung an das Modell, Schritt für Schritt zu denken. Besonders wertvoll für komplexe Analyse- und Problemlösungsaufgaben.
Prompt Chaining
Zerlegung komplexer Aufgaben in mehrere aufeinanderfolgende Prompts, wobei die Ausgabe eines Prompts als Eingabe für den nächsten dient.
Best Practices
- Iteratives Verfeinern: Testen und optimieren Sie Ihre Prompts kontinuierlich
- Strukturierte Ausgabe: Fordern Sie spezifische Formate (Listen, Tabellen, JSON)
- Constraints setzen: Definieren Sie Länge, Tonalität, Komplexität
- Fehlerbehandlung: Geben Sie an, wie mit Unsicherheit umgegangen werden soll
- Prompt Templates: Erstellen Sie wiederverwendbare Vorlagen für häufige Aufgaben
Anwendungsbereiche in der Beratung
Research & Analyse: Marktanalysen, Wettbewerbsrecherche, Trendidentifikation
Dokumentenerstellung: Berichte, Präsentationen, Executive Summaries
Strategieentwicklung: SWOT-Analysen, Szenario-Planung
Kommunikation: E-Mails, Proposals, Kundenkommunikation
Datenanalyse: Interpretation von Daten, Insight-Generierung
Prompt Engineering lernen
In unserem Modul “Prompt Engineering” lernen Sie systematisch, wie Sie LLMs optimal für Ihre Beratungspraxis nutzen – mit praktischen Übungen und Business Cases.
Verwandte Begriffe
AI Consulting
Generative KI
Few-Shot Learning