Prompts brauchen Struktur.
Wer präzise Ergebnisse will, muss präzise prompten. Ohne einen klaren Rahmen wird die Arbeit mit LLM schnell zum frustrierenden und langwierigen Ratespiel.
Die Lösung liegt in einer methodischen Herangehensweise durch Frameworks wie CRAAFT oder RACE (Role, Action, Context, Example). Diese Formeln fungieren als Checkliste, damit du der KI alle Informationen lieferst, die sie zur Lösung der Aufgabe wirklich benötigt.
KI versteht KI am Besten.
Wusstest du, dass du die KI bitten kannst, den perfekten Prompt für dich zu entwerfen? Beim sogenannten Meta-Prompting erstellt das Modell anhand deiner Zielvorgaben den optimalen Prompt einfach selbst. So erhältst du Formulierungen, welche die KI ideal verarbeiten kann und auf die du manuell vermutlich nicht gekommen wärst.
Dasselbe Prinzip gilt für das Reverse Prompting. Hier drehst du den Spiess um: Du fütterst die KI mit einem bestehenden Output und fragst: «Welcher Prompt hätte dieses Ergebnis erzeugt?» So überspringst die sprachliche Barriere zwischen Mensch und Maschine.
Prompting oder No-Prompting?
Warum redet man bei einem Fachevent, der von Prompting handelt, über das Verzichten auf Prompts? Ganz einfach: Der schnellste Prompt ist derjenige, den man gar nicht erst schreiben muss. Oft reicht es aus, ein Bild oder Dokument ohne weiteren Kommentar hochzuladen, um eine Analyse oder Zusammenfassung zu erhalten. System-Prompts, die im LLM integriert sind, machen’s möglich.
Ohne Training kein Prompting.
Die wichtigste Erkenntnis ist aber, dass man Prompten zwar lernen kann, aber nur beim Prompten. Ob RACE-Prompt, Meta-Prompt oder No-Prompt: Probier’s doch einfach mal bei der LLM deines Vertrauens aus.
Christian Sidow…
- doziert an der Prompt Engineering Academy und an der Text Akademie
- ist Mitglied bei SwissAI und im Art Directors Club Switzerland
- verfügt über viel Kreativintelligenz als Texter/Konzepter (und Ex-Festländer)
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