Wie man Prompt Engineering effektiv beherrscht: Praktische Tipps und ein Leitfaden zu Tools

Prompt Engineering, als entscheidende Brücke zwischen menschlicher Absicht und der Ausgabe von KI-Modellen, hat in den letzten Jahren große Aufmerksamkeit erregt. Allerdings gibt es auch hitzige Diskussionen darüber, ob es „tot“ oder „veraltet“ ist. Dieser Artikel zielt darauf ab, die aktuellen Entwicklungstrends im Bereich Prompt Engineering zusammenzufassen und einen praktischen Leitfaden für Einsteiger bereitzustellen, der den Lesern hilft, Kernkompetenzen zu erwerben und sich mit relevanten Tools vertraut zu machen, um Large Language Models (LLM) besser nutzen zu können.

Was genau ist Prompt Engineering?

Einfach ausgedrückt ist Prompt Engineering sowohl eine Kunst als auch eine Wissenschaft. Es beinhaltet das Entwerfen effektiver Eingabeaufforderungen (Prompts), um LLMs dazu zu bringen, qualitativ hochwertige Texte zu generieren, die den erwarteten Ergebnissen entsprechen. Ein guter Prompt kann die Leistung von LLMs erheblich verbessern, während ein schlechter Prompt dazu führen kann, dass das Modell falsche, irrelevante oder sogar schädliche Inhalte ausgibt.

Lohnt es sich, Prompt Engineering zu lernen?

Obwohl es Ansichten gibt wie „KI-Agenten übertreffen den Menschen“ und „Prompt Engineering ist veraltet“, ist Prompt Engineering aus heutiger Sicht immer noch eine wichtige Fähigkeit, und zwar aus folgenden Gründen:

• Verbesserung der Ausgabequalität des Modells: Auch wenn die Fähigkeiten von LLMs immer weiter zunehmen, kann ein sorgfältig gestalteter Prompt das Modell effektiv leiten, sodass es die Absichten des Benutzers besser versteht und genauere und relevantere Ergebnisse generiert.
• Kontrolle des Modellverhaltens: Prompts können verwendet werden, um den Ausgabestil, das Thema und den Umfang des Modells einzuschränken, die Generierung unangemessener Inhalte zu vermeiden und sicherzustellen, dass es den Anforderungen bestimmter Anwendungsszenarien entspricht.
• Anpassen von KI-Lösungen: Durch Prompt Engineering können Entwickler KI-Modelle für bestimmte Aufgaben und Datensätze anpassen und so personalisiertere und effizientere Anwendungen realisieren.
• Neue Modelle sind immer noch auf effektive Prompts angewiesen: Selbst fortschrittliche Modelle wie Claude benötigen immer noch effektive Prompts, um ihre Fähigkeiten voll auszuschöpfen. Dies gilt insbesondere für komplexe Aufgaben, bei denen gute Prompts erforderlich sind, um sie zu leiten.

Praktische Prompt Engineering-Techniken

Im Folgenden finden Sie einige gängige Prompt Engineering-Techniken, die mit konkreten Beispielen kombiniert werden, um den Lesern einen schnellen Einstieg zu ermöglichen:

1. Klare und deutliche Anweisungen (Clear Instructions):

   • Kernpunkt: Der Kern eines Prompts besteht darin, klare und spezifische Anweisungen zu geben und dem Modell die erwarteten Ausgaberesultate deutlich mitzuteilen. Vermeiden Sie vage und unklare Beschreibungen.
   • Beispiel:
     • Schlechter Prompt: * Kernpunkt: Das Modell schrittweise zum logischen Schlussfolgern anleiten, komplexe Probleme in mehrere einfache Schritte zerlegen und schließlich die Antwort erhalten.

• Beispiel: "Xiao Ming hat 5 Äpfel, isst 2 davon und kauft dann 3 weitere. Wie viele Äpfel hat er jetzt? Bitte schlussfolgern Sie schrittweise und geben Sie die endgültige Antwort an."
• Modellausgabe: "Zuerst hat Xiao Ming 5 Äpfel, isst 2 davon, sodass 5 - 2 = 3 Äpfel übrig bleiben. Dann kauft er 3 Äpfel, sodass er jetzt 3 + 3 = 6 Äpfel hat. Xiao Ming hat also jetzt 6 Äpfel."

5. Kontextualisierung (Contextualization):

   • Kernpunkt: Ausreichend Kontextinformationen bereitstellen, um dem Modell zu helfen, die Absicht des Benutzers besser zu verstehen.
   • Beispiel: "Fassen Sie bitte den Hauptinhalt dieses Nachrichtenartikels zusammen: [Nachrichtenartikelinhalt]. Bitte extrahieren Sie die wichtigsten Informationspunkte in prägnanter Sprache."

6. Verwendung von Schlüsselwörtern (Keywords):

   • Kernpunkt: Das Hinzufügen von Schlüsselwörtern zum Prompt kann dem Modell helfen, sich besser auf die Zielaufgabe zu konzentrieren.
   • Beispiel: "Generieren Sie einen populärwissenschaftlichen Artikel über Künstliche Intelligenz für Jugendliche, der sich auf die Konzepte Maschinelles Lernen und Deep Learning konzentriert."

7. Hinzufügen von Einschränkungen (Constraints):

   • Kernpunkt: Beschränken Sie das Format, die Länge, den Stil usw. der Modellausgabe, um bestimmte Anforderungen zu erfüllen.
   • Beispiel: "Bitte beschreiben Sie die Herbstlandschaft in Form eines dreizeiligen Gedichts."

8. Negative Prompting:

   • Kernpunkt: Geben Sie dem Modell klar an, welche Inhalte oder Verhaltensweisen nicht erwünscht sind.
   • Beispiel: "Bitte schreiben Sie einen Artikel über Weltraumforschung, der jedoch keine Inhalte über Außerirdische enthält."

Empfehlungen für nützliche Tools

Im Folgenden finden Sie einige Tools, die Ihnen helfen können, Prompt Engineering besser durchzuführen:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Dies sind die derzeit beliebtesten LLMs, die direkt zum Testen und Iterieren von Prompts verwendet werden können.
• PromptBench (Microsoft): Ein Open-Source-Framework zur Bewertung von Prompts, mit dem Sie die Wirksamkeit verschiedener Prompt-Engineering-Methoden bewerten können. Es kann CoT, EP, Zero/Few Shot usw. bewerten, unterstützt Adversarial Prompting und dynamische Bewertung und unterstützt verschiedene Datensätze und Modelle.
• Zapier, Make, Notion: Diese Tools können verwendet werden, um Prompt-Engineering-Workflows zu automatisieren, z. B. das automatische Generieren von Prompts, das Testen von Prompts, das Analysieren von Ergebnissen usw.
• NirDiamantAI GitHub repo: Eine kostenlose Prompt-Engineering-Tutorial-Ressourcenbibliothek, die verschiedene Themen von einfach bis fortgeschritten enthält.

Die Zukunft des Prompt Engineering

Obwohl Ansichten wie „KI-Agenten übertreffen den Menschen“ und „Prompt Engineering ist veraltet“ auftauchen, entwickelt sich Prompt Engineering ständig weiter. Zukünftige Entwicklungsrichtungen könnten Folgendes umfassen:

• Automatisierte Prompt-Generierung: Nutzung von KI-Technologien zur automatischen Generierung effektiverer Prompts, wodurch menschliche Eingriffe reduziert werden.
• Prompt-Optimierungstools: Entwicklung leistungsfähigerer Prompt-Optimierungstools, die Entwicklern helfen, schnell die besten Prompts zu finden.
• Kombination mit KI-Agenten: Kombination von Prompt Engineering mit KI-Agenten, um intelligentere Anwendungen zu erstellen.
• Aufstieg des Context Engineering: Konzentration auf die Fähigkeit des Modells, den Kontext zu verstehen, um die Modellleistung durch Context Engineering zu verbessern.

ZusammenfassungPrompt Engineering ist eine Fähigkeit, die kontinuierliches Lernen und Üben erfordert. Durch die Beherrschung der in diesem Artikel vorgestellten Techniken und Werkzeuge sowie durch kontinuierliches Erkunden und Üben werden Sie in der Lage sein, LLM besser zu nutzen und intelligentere Anwendungen zu erstellen. Selbst wenn die Fähigkeiten der KI ständig zunehmen, ist die Beherrschung der Grundprinzipien des Prompt Engineering weiterhin sehr wichtig. Sie ermöglicht es Ihnen, besser mit der KI zu kommunizieren und zufriedenstellendere Ergebnisse zu erzielen. Und die Bewertung der Wirkung von Prompts kann Ihnen helfen, die Qualität von Prompts zu optimieren und effizientere Anwendungen zu realisieren.