Prompting-Techniken

Wissen

Es gibt verschiedene Techniken, mit denen du die Qualität deiner Prompts verbessern kannst. Die drei wichtigsten für den Einstieg sind: Zero-Shot, Few-Shot und Chain-of-Thought.

Zero-Shot bedeutet: Du stellst einfach deine Frage, ohne Beispiele mitzugeben. Das LLM soll die Aufgabe allein aus deiner Beschreibung verstehen. Beispiel: "Übersetze folgenden Satz ins Englische: 'Der Hund spielt im Garten.'"

Few-Shot bedeutet: Du gibst 2-3 Beispiele mit, damit das LLM das Muster erkennt. Das funktioniert besonders gut bei Aufgaben, die ein bestimmtes Format oder einen bestimmten Stil erfordern.

Beispiel: "Klassifiziere die Stimmung als positiv, neutral oder negativ:

• 'Das Essen war fantastisch!' -> positiv
• 'Der Zug kam pünktlich.' -> neutral
• 'Der Service war eine Katastrophe.' -> negativ
• 'Die Lieferung kam schneller als erwartet.' -> ???"

Das LLM erkennt das Muster und antwortet korrekt: "positiv".

Chain-of-Thought bedeutet: Du bittest das LLM, Schritt für Schritt zu denken. Dadurch werden komplexe Aufgaben besser gelöst, weil das Modell seine Zwischenschritte sichtbar macht.

Beispiel: "In einem Raum sind 5 Personen. 2 gehen raus, 3 neue kommen rein. Dann geht die Hälfte raus. Wie viele sind noch da? Denke Schritt für Schritt."

Verstehen

System Prompts — Die unsichtbare Anweisung

Es gibt eine besondere Art von Prompt, die du nicht immer siehst: den System Prompt. Er wird vor deiner eigentlichen Nachricht an das LLM geschickt und definiert sein grundlegendes Verhalten.

Wenn du zum Beispiel in ChatGPT mit dem Standard-Chatbot sprichst, hat dieser einen System Prompt wie: "Du bist ein hilfreicher Assistent." Aber Unternehmen können das ändern: "Du bist ein Kundenservice-Mitarbeiter für TechShop. Antworte immer höflich, verweise bei Reklamationen auf unser Rückgabeformular."

Ohne System Prompt: "Wie ist das Wetter?" -> Das LLM gibt eine allgemeine Antwort oder sagt, dass es keinen Internetzugang hat.

Mit System Prompt ("Du bist ein Wetter-Assistent für Hamburg"): "Wie ist das Wetter?" -> Das LLM antwortet im Kontext von Hamburg und im Stil eines Wetter-Assistenten.

Anwenden

Probiere alle drei Techniken mit der gleichen Aufgabe aus: Bitte ein LLM, eine Produktbewertung zusammenzufassen. Zuerst ohne Beispiele (Zero-Shot), dann mit Beispielen (Few-Shot), dann mit "Denke Schritt für Schritt" (Chain-of-Thought). Vergleiche die Ergebnisse.

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