nex vista AI – Agentur für Prompt Engineering

Prompt Engineering bezeichnet die gezielte Formulierung von Anweisungen oder Eingaben, um qualitativ hochwertige und relevante Ergebnisse von KI-Modellen für Benutzer zu erhalten.

Durch präzise formulierte Anweisungen, Fragen oder Beispiele wird das Modell darauf ausgerichtet, spezifische Zusammenhänge oder Themen zu verstehen und entsprechend relevante Antworten für Menschen zu generieren. Dabei sind sowohl Input, Kontext als auch Präzision des Outputs von großer Bedeutung für die Qualität der Ergebnisse.

Gute Promps zeichnen sich u.a. durch folgende Punkte aus:

• Klar definierte Ziele: Ein guter Prompt sollte klare Ziele haben, die das gewünschte Ergebnis präzise definieren.
• Präzise Formulierung: Die Formulierung des Prompts sollte klar und präzise sein sowie den gewünschten Stil skizzieren, um unerwünschte oder unerwartete Ergebnisse zu vermeiden.
• Vorgabe des Outputs: Format und Länge der Antwort sollten spezifiziert sein. Zudem können bspw. auch Zitate oder Zusammenfassungen bestimmter Passagen als Teile des Outputs angefragt werden.
• Kontextuelle Informationen: Die Bereitstellung von Texten, Beispielen, Schlüsselwörtern und Informationen als Kontext hilft dabei, den Output für die individuelle Fragestellung zu verbessern.
• Role Prompting: Die KI nimmt hierbei eine bestimmte Denkweise, Persona oder Rolle ein (z.B. Wissenschaftler). Prompt-Bibliotheken (Sammlungen von Eingaben) werden entwickelt, um optimale Ergebnisse für bestimmte Modelle oder Aufgabenstellungen zu standardisieren und den Aufwand für die Erstellung von Prompts zu reduzieren.
• Angemessene Länge: Die Länge des Prompts sollte ausgewogen sein, um weder zu allgemeine noch zu überfordernde Antworten zu erhalten.
• Anpassungsfähigkeit: Idealerweise sollten Prompts anpassungsfähig sein und es ermöglichen, basierend auf den erhaltenen Antworten weiter verfeinert zu werden.
• Externe Tools nutzen: Ein Tool für Retrieval Augmented Generation (RAG) kann dem Modell die Relevanz bestimmter Dokumente mitteilen. OpenAIs Code Interpreter kann dabei helfen, mathematische Aufgaben zu lösen und Code auszuführen.
• Trennzeichen nutzen: Mittels Trennzeichen wie dreifache Anführungszeichen, XML-Tags, Abschnittstitel usw. können Textabschnitte abgegrenzt werden, die innerhalb komplexer Abfragen unterschiedlich behandelt werden sollen.
• Systematische Tests: Ergebnisse können sich je nach Technik und Ausführung stark unterscheiden. Deshalb sind Tests und Dokumentation besonders wichtig.

Das Konzept umfasst verschiedene Techniken, die darauf abzielen, präzise und treffende KI-Antworten auf komplexe Fragen zu generieren. 

• Chain-of-Thought-Aufforderung: Hier wird eine komplexe Frage in kleinere logische Teile zerlegt. So sollen Probleme in Schritten gelöst und so die Argumentationsfähigkeit verbessert werden.
• Tree-of-Thought-Aufforderung: Diese Technik erweitert die Chain-of-Thought-Aufforderung. Das Modell wird angewiesen, mögliche nächste Schritte zu generieren und dann jeden Schritt genauer zu betrachten.
• Maieutische Aufforderungen: Ähnlich wie bei der Chain-of-Thought-Aufforderung wird das Modell hier aufgefordert, eine Frage mit einer Erklärung zu beantworten. Anschließend sollen Teile dieser Erklärung weiter erklärt werden, um Inkonsistenzen zu vermeiden.
• Auf Komplexität basierende Eingabeaufforderungen: Hierbei werden mehrere Aufgaben Rollouts durchgeführt, um komplexe Fragen zu lösen, wobei die längsten Gedankenkettten mit den am häufigsten getroffenen Schlussfolgerungen bevorzugt werden.
• Generierte Wissensvermittlung: Diese Technik beinhaltet das Generieren relevanter Fakten und Informationen, bevor die eigentliche Aufforderung kommt. Dies führt zu einer höheren Qualität der Antworten.
• Von der geringsten bis zur häufigsten Aufforderung: Das Modell wird aufgefordert, Teilprobleme eines größeren Problems nacheinander zu lösen. So wird sichergestellt, dass spätere Teilprobleme auf den Antworten früherer Teilprobleme aufbauen können.
• Automatische Eingabeaufforderung: Hier löst das Modell das Problem, kritisiert seine Lösung und wiederholt den Prozess, bis ein vorher festgelegtes Stoppkriterium (z.B. Kostenlimit) erreicht ist.
• Direktionale Stimulus-Aufforderung: Diese Technik beinhaltet Hinweise oder Schlüsselwörter, um das Modell zu einer gewünschten Ausgabe zu führen, z.B. bei der Erstellung eines Gedichts zu einem bestimmten Thema.
• Nutzung von Zusammenfassungen: Um sowohl lange Dialoge als auch umfangreiche Dokumente effektiv zu handhaben, können relevante Inhalte stückweise zusammengefasst und diese Zusammenfassungen anschließend für eine kontinuierliche Interaktion oder eine umfassende Darstellung des Gesamtinhalts genutzt werden.

Diese verschiedenen Techniken können je nach Anwendungsfall die Abfrage-Ergebnisse verbessern. Grundsätzlich ist es immer ratsam, zu experimentieren und zu testen sowie diesen Baukasten auch durch eigene Techniken und Best Practices zu erweitern.

KI Prompting kann in ganz unterschiedlicen Branchen und Funktionsbereichen vorteilhaft eingesetzt werden, darunter Handel, Technologie, Dienstleistungen, E-Commerce, Kundenservice, Marketing, Finanzen und mehr. 

Wir legen großen Wert auf Datenschutz und -sicherheit. Alle Kundendaten werden vertraulich behandelt und gemäß den geltenden Datenschutzbestimmungen verarbeitet. Bei Bedarf schließen wir selbstverständlich auch schriftliche Vereinbarungen dazu ab. Für die Auswertung proprietärer Daten empfehlen wir lokale CustomGPT-Implementierungen und private AI Umgebungen.

Ja, unser Team von Experten für Prompt Engineering arbeitet eng mit Ihnen zusammen, um individuelle Anforderungen und spezifische Use Cases zu verstehen und maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln.

Die Dauer der Implementierung hängt von verschiedenen Faktoren ab, einschließlich der Komplexität des Projekts, der vorhandenen Dateninfrastruktur und den spezifischen Anforderungen des Kunden. 

Ja, wir bieten umfassende Schulungen, Beratung und kontinuierlichen Support an, um sicherzustellen, dass Sie das Beste aus KI Prompting herausholen. Unser Ziel ist es, sicherzustellen, dass Sie über die erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten verfügen, um Lösungen und Technologie inhouse effektiv zu nutzen und kontinuierlich zu optimieren.

Die Kosten für die Nutzung unserer Prompt Engineering-Dienstleistungen hängen von verschiedenen Faktoren ab, insbesondere dem Umfang des Projekts sowie der Komplexität der Anforderungen. Nach einer gründlichen Bedarfsanalyse erstellen wir Ihnen gerne ein transparentes und auf Ihr Budget zugeschnittenes Consulting Angebot. Unsere Preise sind fair und wettbewerbsfähig. Sowohl Festpreise also auch Tages- bzw. Stundensätze sind möglich.