Tipps für gutes Prompting: Hole das Beste aus GPT raus

Das Erstellen guter GPT Prompts ist entscheidend, um die Qualität des Outputs von generativen KI-Modellen wie Chat GPT zu maximieren. Dieser Leitfaden soll dir helfen, bessere Ergebnisse zu erzielen, indem du klare, kontextreiche und iterativ verbesserte Prompts verwendest. Selbst Anfänger werden nach der Lektüre wissen, wie sie ihre Prompts gezielt formulieren können.

Was ist ein Prompt und warum ist er wichtig?

Ein Prompt ist die Eingabe, die du einem generativen KI-Modell gibst, um eine gewünschte Ausgabe zu erhalten. Ein gut formulierter GPT Prompt führt zu besseren, präziseren und nützlicheren Ergebnissen, während ein schlechter Prompt oft ungenaue oder unbrauchbare Ausgaben liefert.

Gutes Prompting bedeutet, dass du klare Anweisungen gibst, den Kontext berücksichtigst und deinen Prompt bei Bedarf verfeinerst. Im Folgenden zeigen wir anhand von zwei realistischen Aufgabenszenarien, wie du die wichtigsten Best Practices umsetzen kannst.

Link zum Prompt Generator

Hier gelangst du zum vorgestellten Prompt Generator

Beispiele für gute und schlechte Prompts

Um die Best Practices zu veranschaulichen, verwenden wir ein konkretes Aufgabenszenario:

Verfassen einer Produktbewertung

Du möchtest eine detaillierte Bewertung eines neuen Smartphones erstellen. Die Bewertung soll sowohl technische als auch nutzerfreundliche Aspekte abdecken und für potenzielle Käufer nützlich sein.

Regel Nummer 1: Klarheit im Prompting

Klarheit ist entscheidend für die Qualität der Ergebnisse. Wenn dein Prompt zu vage oder ungenau ist, wird das KI-Modell Schwierigkeiten haben, deine Erwartungen zu erfüllen.

Fallbeispiel

Schlechter Prompt: "Schreibe eine Produktbewertung für ein Smartphone."

Dieser GPT Prompt ist zu unklar. Das Modell weiß nicht, welche Aspekte des Smartphones besonders hervorgehoben werden sollen, und die Antwort könnte oberflächlich und ungenau ausfallen.

Guter Prompt: "Schreibe eine Produktbewertung für das neue XYZ-Smartphone mit einem Fokus auf die Kameraqualität, Akkulaufzeit und Benutzerfreundlichkeit. Schreibe in sachlichem Stil. Nutze keine komplexen Fachbegriffe. Meine persönlichen Erfahrungen in Bezug auf die Benutzerfreundlichkeit sind sehr gut. Auch die Verarbeitung ist solide. Das Preis-Leistungs-Verhältnis ist gerechtfertigt. Kritische Punkte sind das Gewicht, die Videoqualität und die Einschränkung bei der Nutzung bestimmter Apps wie TikTok."

Was bedeutet spezifisch?

• der Kontext und Inhalt ist gegeben
• die Art des gewünschten Ergebnisses ist gegeben
• Informationen zu Länge, Format und Stil

Warum Klarheit wichtig ist

Klarheit reduziert den Interpretationsspielraum des Modells und führt zu präziseren, zielgerichteten Antworten. Wenn das Modell klare Anweisungen erhält, weiß es genau, worauf es sich konzentrieren soll. Dadurch werden die Ergebnisse spezifischer und nützlicher.

Regel Nummer 2: Kontext, Kontext, Kontext!

Je mehr Informationen und Details du dem Modell gibst, desto besser kann es verstehen, was du wirklich willst. Kontext hilft dem Modell, die Aufgabenstellung im richtigen Rahmen zu betrachten.

Fallbeispiel

Schlechter Prompt: "Schreibe eine Produktbewertung für das XYZ-Smartphone."

Dieser Prompt gibt dem Modell keine weiteren Details darüber, wer die Zielgruppe ist oder welche Bedürfnisse sie hat. Es könnte daher eine generische Bewertung liefern, die wenig hilfreich ist.

Guter Prompt: "Ich bin für die Erstellung von Texten für Smartphoneprodukte in einem E-Commerce verantwortlich. Du sollst mich dabei unterstützen und bist mein Produktbeschreibungs-Assistent. Schreibe eine Produktbewertung für das XYZ-Smartphone und erkläre, warum es besonders für Gelegenheitsnutzer geeignet ist. Fokussiere dich auf die einfache Bedienung, die Akkulaufzeit und die Barrierefreiheit."

Dieser Prompt stellt den nötigen Kontext zur Verfügung, damit die Antwort genau auf deine Aufgabe passt. Das Modell kann so eine Bewertung verfassen, die besonders für Gelegenheitsnutzer relevant ist.

Warum Kontext wichtig ist:

Der richtige Kontext hilft dem Modell, deine Anfrage besser zu verstehen und auf deine spezifischen Bedürfnisse einzugehen. Je mehr relevante Informationen du bereitstellst, desto passender und zielgerichteter wird die Ausgabe sein.

Regel Nummer 3: Nutze generative KI als deinen Sparringpartner

Einen konkreten und kontextreichen Prompt zu verfassen, ist nicht immer einfach. Oft ist die Herausforderung: Wo fange ich überhaupt an und welche Informationen sind für das Modell relevant? Auch dafür gibt es eine Lösung.

Beschreibe zunächst die Aufgabe und frage dann das Modell, welche Informationen es noch benötigt. Durch schrittweises Verfeinern und Anpassen des Prompts kannst du so nach und nach ein besseres Ergebnis erzielen.

Fallbeispiel

Erster Prompt: "Du sollst mir helfen, eine Produktbewertung für ein Smartphone zu schreiben. Was musst du wissen?"

Das Modell liefert relevante Kontextfragen:

Antwort des Modells: "Um dir bei der Produktbewertung eines Smartphones zu helfen, benötige ich folgende Informationen:

1. Marke und Modell des Smartphones.
2. Hauptmerkmale des Geräts, die du hervorheben möchtest (z.B. Kamera, Akku, Display, etc.).
3. Deine persönlichen Erfahrungen mit dem Smartphone (falls vorhanden).
4. Positive Aspekte und Funktionen, die dir gefallen.
5. Negative Aspekte oder Dinge, die verbessert werden könnten.
6. Preis-Leistungs-Verhältnis – ist der Preis gerechtfertigt?
7. Würdest du das Smartphone weiterempfehlen? Wenn ja, warum?
8. Gibt es einen vergleichbaren Markt (andere Smartphones), mit dem du es vergleichen möchtest?"

Zweiter Prompt: "Schreibe eine Produktbewertung für das neue XYZ-Smartphone mit einem Fokus auf die Kameraqualität, Akkulaufzeit und Benutzerfreundlichkeit. Schreibe in sachlichem Stil. Nutze keine komplexen Fachbegriffe. Meine persönlichen Erfahrungen in Bezug auf die Benutzerfreundlichkeit sind sehr gut. Auch die Verarbeitung ist solide. Das Preis-Leistungs-Verhältnis ist gerechtfertigt. Kritische Punkte sind das Gewicht, die Videoqualität und die Einschränkung bei der Nutzung bestimmter Apps wie TikTok."

Durch diesen verfeinerten Prompt machst du dem Modell klar, welche Aspekte besonders wichtig sind.

Dieses Vorgehen kann beliebig oft wiederholt werden. Mit jeder Iteration wird der Prompt präziser, und die Ausgabe wird immer nützlicher und relevanter.

Warum iteratives Vorgehen wichtig ist:

Durch iteratives Vorgehen kannst du das Modell schrittweise in die richtige Richtung lenken und bei Bedarf Korrekturen vornehmen. So erhöhst du die Wahrscheinlichkeit, dass du genau die Antwort erhältst, die du brauchst.

Fazit

Gutes Prompting ist der Schlüssel, um das volle Potenzial von GPT-Modellen auszuschöpfen. Indem du Klarheit, Kontext und ein iteratives Vorgehen berücksichtigst, kannst du die Qualität der Ausgaben erheblich verbessern.

Das Wichtigste ist jedoch: Trau dich zu experimentieren und finde deinen eigenen Weg, um effektiv mit dem generativen Modell zu arbeiten.