Prompt Engineering

Prompt Engineering bedeutet einfach gesagt, gute Fragen an die KI zu stellen. Ein Prompt ist Ihre Eingabe mit Ihrer Frage oder Aufforderung.

Prompt Engineering bedeutet, gezielte Fragen und Anweisungen zu formulieren, um KI-Modelle dabei zu unterstützen, während der Chats die richtigen Antworten zu geben. Mit besseren Prompts erhalten Sie bessere Ergebnisse.

Zusammen mit den Spezifikationen des gewählten Modells bestimmt dies die Qualität der Antwort.

Elemente eines Prompts (Frage)

Um bessere Ergebnisse zu erzielen, sollten Sie an folgende Punkte denken:

• Ziel: Was möchten Sie genau vom Sprachmodell?
• Rolle: Welche Rolle hat das Sprachmodell? (z.B. „Marketinganalyst“, „Rechtsberater“, „Projektmanager“)
• Kontext: Hintergrundinformationen zur Anfrage (z.B. Unternehmensziele, Projektdetails, Marktinformationen)
• Stil: Welchen Stil möchten Sie verwenden? (z.B. formell, überzeugend, knapp)
• Ausgabe: Welches Format wünschen Sie? (z.B. Bericht, E-Mail, Präsentationsübersicht, Code-Snippet)

Das Ziel

Das genaue Beschreiben des Ziels Ihrer Frage ist essenziell und darf nicht weggelassen werden.

Was möchten Sie wissen?

• Faktische Fragen sind möglich, aber seien Sie sich der Einschränkungen bewusst (z.B. fehlt aktuelles Wissen)
• Wie bei Google erhalten Sie nicht exakt dieselbe Antwort, wenn Sie die Frage mehrfach stellen
• Vorteil ist die „Chat“-Funktion, sodass Sie nachfragen können

Beispiel-Prompt mit klarem Ziel:

Prompt nur mit Ziel

Geben Sie eine Beschreibung der wichtigsten Herausforderungen bei der Implementierung einer neuen KI-Plattform in einem mittelständischen Unternehmen.

Die Implementierung einer neuen KI-Plattform in einem mittelständischen Unternehmen bringt verschiedene Herausforderungen mit sich. Einige wichtige Herausforderungen sind:

1. Widerstand gegen Veränderungen: Mitarbeiter sind an bestehende Prozesse und Systeme gewöhnt. Eine neue KI-Plattform erfordert Anpassungen und kann Widerstand hervorrufen, besonders wenn die Auswirkungen auf Arbeitsabläufe nicht klar sind.
2. Datenqualität und -verfügbarkeit: KI-Plattformen sind stark datenabhängig. Das Sammeln, Bereinigen und Strukturieren der Daten für die neue Plattform kann komplex und zeitaufwendig sein.
3. Integration mit bestehenden Systemen: Die KI-Plattform muss oft mit anderen Unternehmensanwendungen (ERP, Datenquellen, BI-Tools) integriert werden. Dies kann technische Herausforderungen mit sich bringen.
4. Kosten: Neben den Lizenzkosten der Plattform fallen Kosten für Implementierung, Schulung, Dateninfrastruktur und möglicherweise spezialisiertes Personal an.
5. Schulung und Akzeptanz: Mitarbeiter müssen im Umgang mit der neuen Plattform und der Interpretation der Ergebnisse geschult werden. Ohne gute Schulung und kontinuierliche Unterstützung kann die Akzeptanz gering bleiben.
6. Auswahl der richtigen Plattform und Anwendungsfälle: Es gibt viele KI-Plattformen und -Technologien. Die Auswahl einer Plattform und die Definition relevanter Anwendungsfälle, die zu den spezifischen Bedürfnissen und strategischen Zielen des Unternehmens passen, sind entscheidend.
7. Ethische Überlegungen und Compliance: Je nach Einsatz der KI-Plattform können ethische Fragestellungen und Compliance-Anforderungen (z.B. GDPR) bestehen, die sorgfältig behandelt werden müssen.
8. Projektmanagement: Eine erfolgreiche Implementierung erfordert solides Projektmanagement, klare Zielsetzungen und Einbindung von Stakeholdern aus verschiedenen Abteilungen.

Rolle und Kontext hinzufügen

Das Hinzufügen einer Rolle und eines Kontexts sorgt für bessere und spezifischere Antworten.

Beispiel derselben Frage, aber mit Rolle und Kontext:

Prompt mit Ziel, Rolle und Kontext

Als Projektmanager, verantwortlich für die Implementierung einer neuen KI-Plattform zur Datenanalyse und Prozessoptimierung bei einem B2B-Dienstleister mit 150 Mitarbeitern, geben Sie eine Beschreibung der wichtigsten Herausforderungen und möglicher Minderungsstrategien.

Als Projektmanager für die Implementierung einer neuen KI-Plattform zur Datenanalyse und Prozessoptimierung bei einem B2B-Dienstleister mit 150 Mitarbeitern sehe ich folgende wichtige Herausforderungen und mögliche Minderungsstrategien:

1. Widerstand gegen Veränderungen & Nutzerakzeptanz:
   • Herausforderung: Mitarbeiter, insbesondere diejenigen, deren Aufgaben direkt betroffen sind, könnten zögern, ihre gewohnten Arbeitsweisen aufzugeben und die neuen KI-gestützten Erkenntnisse anzunehmen.
   • Minderung: Binden Sie Key-User frühzeitig ein. Kommunizieren Sie klar die Vorteile (Effizienz, bessere Entscheidungsfindung, neue Einsichten). Sorgen Sie für umfassende, rollenbasierte Schulungen und kontinuierlichen Support. Ernennen Sie „KI-Champions“ in den Abteilungen.
2. Datenqualität, -Governance und -Migration:
   • Herausforderung: Die Effektivität der KI-Plattform hängt von hochwertigen, gut verwalteten Daten ab. Daten aus bestehenden Systemen sind oft inkonsistent, unvollständig oder fehlerhaft.
   • Minderung: Beginnen Sie mit einem gründlichen Daten-Audit, definieren Sie ein Data-Governance-Framework und führen Sie Datenbereinigung vor Integration/Migration durch. Definieren Sie klare Datenmodelle und -flüsse. Testen und validieren Sie die Daten sorgfältig.
3. Integration mit bestehender IT-Infrastruktur:
   • Herausforderung: Schnittstellen zu bestehenden Datenquellen, ERP, CRM und anderen Unternehmenssystemen müssen nahtlos und sicher funktionieren.
   • Minderung: Identifizieren Sie alle notwendigen Integrationen frühzeitig. Wählen Sie eine KI-Plattform mit robusten API-Fähigkeiten oder Standard-Connectoren. Testen Sie die Integrationen gründlich.
4. Scope Creep & Budgetüberschreitungen:
   • Herausforderung: Während des Projekts können neue Wünsche für KI-Anwendungen entstehen, die den Umfang erweitern und Kosten erhöhen.
   • Minderung: Definieren Sie einen klaren, abgegrenzten Scope mit eindeutigen Use Cases (MVP – Minimum Viable Product) für die erste Phase. Führen Sie ein striktes Change-Management ein. Halten Sie eine realistische Projektplanung und Budgetierung mit Puffer ein.
5. Auswahl der richtigen Technologie und Implementierungspartner:
   • Herausforderung: Der KI-Markt ist komplex. Eine falsche Technologieentscheidung oder ein unerfahrener Partner kann das Projekt scheitern lassen.
   • Minderung: Führen Sie gründliche Recherchen zu geeigneten KI-Technologien für die definierten Use Cases durch. Wählen Sie einen Partner mit nachweislicher Erfahrung in Ihrer Branche und mit den gewählten Technologien. Fordern Sie Referenzen an.
6. Mangel an KI-Kenntnissen und -Fähigkeiten innerhalb der Organisation:
   • Herausforderung: Möglicherweise fehlt interne Expertise, um die KI-Plattform effektiv zu nutzen, zu warten oder weiterzuentwickeln.
   • Minderung: Investieren Sie in Schulungen und Weiterbildung. Ziehen Sie die Einstellung von spezialisiertem Personal in Betracht oder arbeiten Sie eng mit dem Implementierungspartner für Wissenstransfer zusammen. Fördern Sie eine Kultur des kontinuierlichen Lernens.
7. Ethische Überlegungen und Erklärbarkeit (Explainable AI):
   • Herausforderung: Entscheidungen, die von KI getroffen oder unterstützt werden, müssen transparent und erklärbar sein, besonders wenn sie Auswirkungen auf Kunden oder Mitarbeiter haben. Verzerrungen in den Daten können zu unfairen Ergebnissen führen.
   • Minderung: Erstellen Sie ethische Richtlinien für den Einsatz von KI. Wählen Sie nach Möglichkeit interpretierbare Modelle. Implementieren Sie Prozesse zur Erkennung und Minderung von Bias. Sorgen Sie für menschliche Aufsicht bei kritischen KI-Entscheidungen.

Indem wir diese Herausforderungen proaktiv angehen, erhöhen wir die Chancen auf eine erfolgreiche Implementierung der KI-Plattform, die tatsächlich zu den Unternehmenszielen beiträgt.

Techniken

Im Folgenden beschreiben wir einige Techniken, die Sie bei fortgeschritteneren Prompts verwenden können.

Technik 1 – Beispiele geben

Um sicherzustellen, dass das Sprachmodell denselben Stil verwendet, den Sie wünschen, geben Sie ein oder zwei Beispiele.

Die Methode heißt „one & few-shot prompting“

Technik 1 – Beispiele geben

Schreiben Sie einen Entwurf einer E-Mail an Kunden über ein bevorstehendes geplantes Systemupdate. Verwenden Sie unsere interne Richtlinie für Kundenkommunikation (fügen Sie relevante Punkte aus der Richtlinie ein). Nutzen Sie als Stilvorlage diesen aktuellen Newsletter, übernehmen Sie aber keine inhaltlichen Informationen: (fügen Sie den Text des Newsletters ein)

Der vollständige Prompt lautet:

Interne Richtlinie für Kundenkommunikation:

• Seien Sie stets professionell und höflich.
• Geben Sie rechtzeitig Updates zu wichtigen Änderungen oder Störungen.
• Bieten Sie klare und prägnante Informationen.
• Sorgen Sie für eine Lösung oder Entschädigung, falls zutreffend.

Verwenden Sie für den Stil diesen Newsletter, aber keine Informationen daraus. Sehr geehrter Kunde,

wir möchten Sie über ein bevorstehendes Systemupdate informieren, das unsere Dienstleistungen beeinträchtigen könnte.

Datum und Uhrzeit des Updates: [Datum und Uhrzeit] Voraussichtliche Dauer der Unterbrechung: [Dauer] Betroffene Dienste: [Dienste]

Während dieses Zeitraums kann unsere Dienstleistung vorübergehend unterbrochen sein. Wir bemühen uns, die Beeinträchtigungen so gering wie möglich zu halten und die Dienste schnellstmöglich wiederherzustellen.

Technik 1 – die Antwort

Nachfolgend die Antwort des Sprachmodells auf den ausführlichen Prompt mit Beispielen

Sehr geehrter Kunde,

wir möchten Sie über ein bevorstehendes Systemupdate informieren, das unsere Dienstleistungen beeinträchtigen könnte.

Datum und Uhrzeit des Updates: [Datum und Uhrzeit]
Voraussichtliche Dauer der Unterbrechung: [Dauer]
Betroffene Dienste: [Dienste]

Während dieses Zeitraums kann unsere Dienstleistung vorübergehend unterbrochen sein. Wir bemühen uns, die Beeinträchtigungen so gering wie möglich zu halten und die Dienste schnellstmöglich wiederherzustellen.

Sollten Sie Fragen haben, kontaktieren Sie uns gerne.

Mit freundlichen Grüßen,
[Ihr Name]
[Ihre Position]
[Unternehmensname]
[Kontaktinformationen]

Technik 2 – Vorlage geben

Um sicherzustellen, dass das Sprachmodell ein bestimmtes Format verwendet, geben Sie eine Vorlage und ein Beispiel. So formatiert oder strukturiert das Modell seine Antwort auf eine bestimmte Weise. Sie können an sehr unterschiedliche Formate denken, die in Situationen nützlich sind wie:

• CSV-Ausgabe zum Import in Excel oder Datenanalysetools
• JSON-Ausgabe für API-Integrationen oder Konfigurationsdateien
• Agenda-Entwurf für eine Projektbesprechung

Beispiel-Prompt:
Generieren Sie eine Liste von drei potenziellen Marketingkanälen für ein neues SaaS-Produkt, das sich an KMU richtet. Formatieren Sie Ihre Antwort wie folgt:
Kanal:
Zielgruppenreichweite:
Potentieller ROI:
Benötigte Ressourcen:

Beispiel:
Kanal: LinkedIn Advertising
Zielgruppenreichweite: Spezifische Berufsbezeichnungen, Branchen, Unternehmensgröße
Potentieller ROI: Hoch, bei guter Zielgruppenansprache
Benötigte Ressourcen: Werbebudget, Content-Erstellung, Kampagnenmanagement

Die Methode heißt „output templates“

Technik 2 – Vorlage geben

Nachfolgend die Antwort des Sprachmodells auf den Prompt mit einer Ausgabevorlage

Kanal: Content Marketing (Blog & SEO)
Zielgruppenreichweite: Unternehmen, die aktiv nach Lösungen für ihre Probleme suchen, organischer Traffic
Potentieller ROI: Hoch auf lange Sicht, baut Autorität auf
Benötigte Ressourcen: Content-Autoren, SEO-Spezialist, Zeit für Keyword-Recherche und Content-Promotion

Kanal: Google Ads (Search)
Zielgruppenreichweite: Unternehmen, die aktiv nach spezifischen Keywords im Zusammenhang mit dem SaaS-Produkt suchen
Potentieller ROI: Mittel bis hoch, abhängig von Wettbewerb und CPC
Benötigte Ressourcen: Werbebudget, Keyword-Recherche, Landingpage-Optimierung, Kampagnenmanagement

Kanal: E-Mail Marketing (Lead Nurturing)
Zielgruppenreichweite: Leads, die über Website, Webinare oder andere Kanäle gesammelt wurden
Potentieller ROI: Hoch, effektiv für die Konversion von Leads zu Kunden
Benötigte Ressourcen: E-Mail-Marketing-Plattform, Inhalte für E-Mail-Sequenzen, Segmentierungsfähigkeiten

Technik 3 – Hinweis geben

Um sicherzustellen, dass das Sprachmodell auf eine bestimmte Weise beginnt und schreibt, geben Sie einen Hinweis. Diesen schreiben wir ans Ende des Prompts.

Beispiel-Prompt:
Können Sie diesen Marktforschungsbericht für mich zusammenfassen? (Fügen Sie die relevanten Abschnitte des Berichts ein). Beginnen Sie Ihre Antwort mit:
Die wichtigsten Erkenntnisse aus dieser Marktforschung sind:

• FÜGEN SIE DEN TEXT DES BERICHTS EIN

Die Methode heißt „cues und hints“
Dieses Beispiel verwendet einen fiktiven Bericht.

Technik 3 – Hinweis geben

Nachfolgend die Antwort des Sprachmodells auf den Prompt mit Hinweis

Die wichtigsten Erkenntnisse aus dieser Marktforschung sind:

• Die Nachfrage nach cloudbasierter Projektmanagementsoftware im KMU-Segment ist in den letzten zwei Jahren um 35 % gestiegen.
• Die wichtigsten Entscheidungsfaktoren für KMU sind Benutzerfreundlichkeit, Integrationsmöglichkeiten mit bestehenden Tools und Preisgestaltung.
• Konkurrent A hat einen Marktanteil von 25 %, gefolgt von Konkurrent B mit 18 %. Es gibt Raum für neue Anbieter, die sich auf spezifische Nischen konzentrieren oder eine überlegene Nutzererfahrung bieten.
• Die größten Herausforderungen für KMU bei der Einführung neuer Software sind die anfängliche Investition und die Zeit, die für die Schulung der Mitarbeiter benötigt wird.
• Es wird erwartet, dass der Markt in den nächsten fünf Jahren jährlich um 15 % wächst.

Technik 4 – Inhalt von Anweisungen aufteilen

Manchmal ist der Prompt durch den zusätzlichen Inhalt sehr lang, und das Sprachmodell interpretiert nicht genau, was Sie wollen. Das haben Sie wahrscheinlich schon im vorherigen Beispiel gesehen. Teilen Sie dann den Inhalt mit drei Anführungszeichen am Anfang und Ende des Textes vom Rest des Prompts ab.

Beispiel-Prompt:
Können Sie diesen Artikel für mich zusammenfassen?
„““
(Fügen Sie Ihren Artikeltext ein).
„““
Beginnen Sie Ihre Antwort mit:
Die wichtigsten Punkte aus diesem Artikel sind:

Die Methode heißt „content splitting“
Dieses Beispiel verwendet einen Artikel oder Bericht aus dem Internet als Quellmaterial. Sie können dafür z.B. eine Richtlinie, einen Forschungsbericht oder eine öffentliche Informationsseite verwenden.

Technik 4 – Inhalt aufteilen

Nachfolgend die Antwort des Sprachmodells auf den Prompt mit geteiltem Inhalt. Wir verwenden drei Anführungszeichen oder drei Sternchen, um den Kontext der Frage abzugrenzen.

Die wichtigsten Punkte aus dieser Quelle sind:

• Der Bericht beschreibt, welche Zielgruppen von der Richtlinie betroffen sind.
• Die Quelle nennt Rahmenbedingungen für eine sorgfältige Umsetzung, wie Datenschutz, Barrierefreiheit und klare Kommunikation.
• Die Analyse zeigt, welche Risiken und Abhängigkeiten im Vorfeld berücksichtigt werden müssen.
• Das Dokument enthält Empfehlungen, die in konkrete Maßnahmen für Teams oder Abteilungen übersetzt werden können.
• Für die Entscheidungsfindung ist es wichtig, Annahmen, Unsicherheiten und nächste Schritte explizit zu machen.

Technik 5 – Zuerst zusätzliche Informationen erfragen

Sie können Anweisungen geben, zuerst ergänzende Fragen zu stellen, bevor die Antwort generiert wird. So hilft Ihnen das Sprachmodell, Ihre Anfrage zu verfeinern und spezifischer zu machen.

Beispiel-Prompt:
„Ich möchte einen Projektvorschlag für die Entwicklung einer neuen mobilen App für interne Kommunikation erstellen. Die App soll Funktionen für Neuigkeiten, ein Mitarbeiterverzeichnis und Direktnachrichten enthalten. Bevor Sie den Projektvorschlag schreiben, können Sie mir noch ergänzende Fragen stellen, um den Vorschlag zu verbessern?“

Die Methode heißt „ask before answer prompting“

Technik 5 – zuerst ergänzende Informationen erfragen

Nachfolgend die Antwort des Sprachmodells auf den Prompt mit der Bitte um ergänzende Informationen

Natürlich! Hier sind einige Fragen, die ich stellen kann, um den Projektvorschlag zu verbessern:
Was ist das primäre Ziel der internen Kommunikations-App? (z.B. Engagement erhöhen, Informationsverbreitung verbessern, Zusammenarbeit fördern)
Wer ist die spezifische Zielgruppe innerhalb des Unternehmens? (z.B. alle Mitarbeiter, bestimmte Abteilungen, Außendienstmitarbeiter)
Gibt es bestehende Systeme oder Plattformen, mit denen die App integriert werden muss? (z.B. Intranet, HR-System, Active Directory)
Wie hoch ist das geplante Budget und der gewünschte Zeitrahmen für Entwicklung und Implementierung?
Gibt es spezifische Sicherheits- oder Compliance-Anforderungen, die die App erfüllen muss? (z.B. GDPR, Datenaufbewahrungsrichtlinien)
Welche Key Performance Indicators (KPIs) werden verwendet, um den Erfolg der App zu messen?
Gibt es bereits Vorstellungen zum Design oder Branding der App? Soll sie zur Unternehmensidentität passen?
Gibt es eine Präferenz für die Entwicklungsplattform (iOS, Android, Cross-Platform)?

Mit diesen zusätzlichen Informationen können wir den Umfang und die Anforderungen besser erfassen und so einen stärkeren Projektvorschlag erstellen.

Technik 6 – Emotionale Prompt

Sie können Anweisungen geben, um den Ton des Textes an die zugrundeliegenden Emotionen anzupassen oder eine bestimmte emotionale Reaktion hervorzurufen. Dies ist nützlich für Kundenservice, interne Kommunikation oder Marketing.

Beispiel-Prompt:
„Ich muss eine E-Mail an einen Kunden verfassen, der mit einer kürzlichen Serviceunterbrechung unzufrieden ist. Der Kunde hat Folgendes geschrieben: „““ …. „““ (Fügen Sie den Text des Kunden ein) Ich möchte, dass die E-Mail empathisch ist, die Frustration des Kunden anerkennt und eine konstruktive Lösung anbietet.“

Die Methode heißt „emotional prompting“
Dieses Beispiel verwendet eine fiktive Beschwerde.

Der vollständige Prompt lautet dann:

Ich muss eine E-Mail an einen Kunden verfassen, der mit einer kürzlichen Serviceunterbrechung unzufrieden ist. Der Kunde hat Folgendes geschrieben:
"""Sehr geehrte Damen und Herren,

ich bin sehr enttäuscht über die unerwartete Serviceunterbrechung gestern Nachmittag. Dies hat unseren Geschäftsbetrieb erheblich gestört und zu Produktivitätsverlust geführt. Wir vertrauen auf Ihre Dienste und solche Vorfälle sind inakzeptabel. Ich erwarte eine klare Erklärung und eine angemessene Entschädigung."""

Ich möchte, dass die E-Mail empathisch ist, die Frustration des Kunden anerkennt und eine konstruktive Lösung anbietet.

Technik 6 – emotionale Prompt

Nachfolgend die Antwort, die wir vom Sprachmodell erhalten haben

Sehr geehrte/r [Name des Kunden],

vielen Dank für Ihre Nachricht und unsere aufrichtige Entschuldigung für die Serviceunterbrechung, die Sie gestern Nachmittag erlebt haben. Ich verstehe Ihre Frustration und die Auswirkungen auf Ihren Geschäftsbetrieb vollkommen. Es tut uns sehr leid, dass wir Ihre Erwartungen und unsere Servicestandards nicht erfüllt haben.

Die Unterbrechung wurde verursacht durch [kurze, klare Erklärung der Ursache, z.B. eine unvorhergesehene technische Störung in unserem Rechenzentrum]. Wir haben sofort Maßnahmen ergriffen und unsere Techniker haben intensiv daran gearbeitet, den Service so schnell wie möglich wiederherzustellen. Der Service ist seit [Uhrzeit] wieder vollständig verfügbar.

Wir nehmen diesen Vorfall sehr ernst und evaluieren bereits die Ursache, um zukünftige Wiederholungen zu vermeiden.

Um die Unannehmlichkeiten etwas zu kompensieren, bieten wir Ihnen gerne [konkretes Angebot, z.B. einen Rabatt auf Ihre nächste Rechnung / ein kostenloses Upgrade für einen Monat / einen Serviceguthaben] an. Einer unserer Account Manager wird Sie innerhalb von 24 Stunden kontaktieren, um dies persönlich mit Ihnen zu besprechen und eventuelle weitere Fragen zu beantworten.

Nochmals Entschuldigung für die Unannehmlichkeiten. Wir schätzen Ihre Kundschaft sehr und streben danach, Ihnen zukünftig den zuverlässigen Service zu bieten, den Sie von uns erwarten dürfen.

Mit freundlichen Grüßen,

[Ihr Name/Ihr Unternehmen]

Technik 7 – Mehrere Versionen anfragen

Sie fragen hierbei mehrere Versionen einer Antwort an, sodass Sie Auswahlmöglichkeiten haben. Sie möchten z.B., dass das Modell bei der Generierung verschiedener Marketing-Slogans für ein neues Produkt hilft. Es gibt viele verschiedene Ansätze, daher möchten Sie mehrere Optionen. Dies kann effektiv mit der Einstellung einer spezifischen Rolle für das Modell und einer System-Prompt kombiniert werden, um das Modell weiter zu steuern.

Mehr über Rollen können Sie im entsprechenden Artikel lesen. Dieses Beispiel mit mehreren Versionen steht ganz unten im Artikel. Es wird hier nicht vollständig wiederholt.

Technik 8 – Kombination mit einer System-Prompt

Mit einer System-Prompt können Sie dem KI-Modell Anweisungen geben. Es ist eine Instruktion, die Sie dem Modell mitgeben, um die Aufgabe oder das Verhalten des Modells spezifisch zu gestalten. Sie können darin angeben, welche Art von Ausgabe Sie vom KI-Modell erwarten. Es ist eine Möglichkeit, das Modell zu steuern und zu verhindern, dass es irrelevante oder unerwünschte Antworten gibt.

Einige Beispiele für einfache und allgemeine System-Prompts:

„Ich möchte, dass du ein freundlicher und hilfsbereiter Assistent bist.“

„Bleibe stets professionell und respektvoll in deiner Sprache.“

„Konzentriere dich darauf, konkrete, prägnante Antworten ohne überflüssige Details zu geben.“

Die System-Prompt setzt gewissermaßen den Ton und die Erwartungen für die spezifische Konversation oder Aufgabe, die Sie mit dem KI-Modell durchführen möchten.

Sie können auch komplexere System-Prompts für spezifische Aufgaben entwerfen, wie z.B. das Zusammenfassen eines Textes:
„Analysiere den gegebenen Text sorgfältig und gib eine knappe, aber informative Zusammenfassung der wichtigsten Punkte. Identifiziere die Kernbotschaft und die wichtigsten Details.“

System-Prompts haben nicht bei jedem KI-Modell denselben Einfluss auf das Ergebnis. Bei ChatGPT wirkt es sehr stark, bei Claude ebenfalls, bei anderen Modellen ist der Einfluss einer System-Prompt geringer. Es lohnt sich also, es auszuprobieren und zu sehen, welches Modell für Ihre Eingabe am besten funktioniert.

Sie können eine allgemeine System-Prompt in den Einstellungen festlegen, aber am besten erstellen Sie diese System-Prompts für jede Aufgabe, die Sie automatisieren möchten. Wir nennen das Rollen.

Mehr über Rollen können Sie im entsprechenden Artikel lesen.

Einen Abschnitt annotieren

Markieren Sie Text in einer abgeschlossenen Chatnachricht und wählen Sie Annotieren. Schreiben Sie im Fenster eine Frage oder Änderungsanweisung, z.B. „Mache nur diesen Satz einfacher“, und wählen Sie Speichern. Sie können so mehrere Abschnitte annotieren. Senden Sie anschließend; eine zusätzliche Eingabe im Textfeld ist nicht notwendig, aber erlaubt. Der Abschnitt bleibt bei dem Kommentar erhalten, auch wenn Sie zwischendurch zu einem anderen Fenster wechseln. Sie können eine Annotation vor dem Absenden wieder löschen. Auf dem Mobilgerät halten Sie den Text gedrückt, um ihn zu markieren.