Prompt Engineering einfach erklärt

Prompt Engineering ist die Disziplin, aus einem Sprachmodell verlässliche Ergebnisse zu bekommen, indem man die Eingabe, den Prompt, systematisch gestaltet. Das Wort Engineering ist bewusst gewählt: Es geht nicht darum, einmal eine gute Frage zu finden, sondern eine Eingabe zu bauen, die bei tausend verschiedenen Kundenanfragen tausendmal ein brauchbares Ergebnis liefert.

Was dazugehört

Ein guter Prompt für eine Unternehmensanwendung enthält die Rolle des Systems, die Aufgabe, den Kontext aus Ihren Daten, Beispiele für gute und schlechte Ergebnisse, das gewünschte Ausgabeformat und Regeln für Fälle, in denen das Modell nichts weiß. Der letzte Punkt ist der wichtigste. Ein Modell, dem man nicht sagt, dass es bei fehlender Information „unbekannt“ antworten soll, erfindet eine plausible Antwort, siehe Halluzination.

Ein Beispiel aus dem Alltag

Ein Einkauf lässt Auftragsbestätigungen auslesen. Die erste Version des Prompts lautete sinngemäß: „Extrahiere Liefertermin, Menge und Preis.“ Bei Bestätigungen mit mehreren Terminen pro Position erfand das Modell einen Mittelwert. Die überarbeitete Version enthält die Regel, alle Termine einzeln zu nennen, ein Beispiel für Teillieferungen und die Vorgabe, bei Unklarheit das Feld leer zu lassen und zu markieren. Erst diese Version war im Alltag brauchbar. Der Weg dahin bestand aus 200 echten Belegen und einem Nachmittag Testen.

Was das für Unternehmen bedeutet

Für fertige Anwendungen ist Prompt Engineering Teil der Implementierung und wird mit Ihren echten Daten getestet. Für Mitarbeiter, die einen Assistenten frei nutzen, reicht ein halbtägiges Training mit den eigenen Aufgaben. Danach wissen sie, wie sie Kontext, Format und Grenzen vorgeben, und bekommen in der Hälfte der Zeit bessere Ergebnisse.