So schreibst du PERFEKTE Prompts für KI-Modelle - Prompt Engineering Guide von Google

Summary

In diesem Video geht es um die Kunst des Promptings und wie man effektive Prompts für KI-Modelle erstellt. Der Google Prompt Engineering Guide zeigt, dass ein erfolgreicher Prompt vier Hauptkategorien umfasst: Persona, Aufgabe, Kontext und Format. Anhand von Beispielen und praktischen Tipps wird erläutert, wie man Prompts formuliert, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Es wird betont, dass KI-Modelle Iteration und präzise Anweisungen benötigen, um optimale Ergebnisse zu liefern. Zudem wird die Bedeutung von Kontext und Klarheit hervorgehoben und gezeigt, wie man durch gezielte Follow-up Prompts die Ergebnisse weiter verbessern kann.

Takeaways

• 😀 Gute Prompts erfordern eine präzise Formulierung und beinhalten vier Schlüsselbereiche: Persona, Aufgabe, Kontext und Format.
• 😀 Ein erfolgreicher Prompt ist ca. 21 Wörter lang und bietet genügend Details, ohne zu lang zu sein.
• 😀 Die Persona im Prompt sollte die Rolle des KI-Modells definieren, um eine passende Antwort zu erhalten.
• 😀 Die Aufgabe sollte klar und präzise formuliert sein, damit das Modell genau weiß, was erwartet wird.
• 😀 Kontext ist entscheidend, da KI-Modelle keine Gedanken lesen können und daher klare Anweisungen benötigen.
• 😀 Das Format der Ausgabe sollte festgelegt werden, um den gewünschten Antwortstil zu garantieren.
• 😀 Iterative Prompts sind wichtig, um die Ergebnisse nach den eigenen Wünschen anzupassen und zu verbessern.
• 😀 Natürliches, klar formuliertes Sprachgebrauch und vollständige Sätze sind bei der Eingabe von Prompts zu bevorzugen.
• 😀 Google empfiehlt, generative KI als Hilfsmittel zu nutzen und stets die Ergebnisse zu überprüfen, da KI auch Fehler machen kann.
• 😀 Die Erstellung von Prompts ist ein Lernprozess, bei dem man durch regelmäßige Praxis immer besser wird.
• 😀 Generative KI kann bei Aufgaben wie Textkorrektur, Datenorganisation, Inhaltszusammenfassungen und Recherche sehr nützlich sein.

Q & A

Was sind die vier wichtigen Kategorien für einen effektiven Prompt laut dem Google Prompt Engineering Guide?

Die vier wichtigen Kategorien sind: Persona (die Rolle des KI-Modells), Task (die zu erfüllende Aufgabe), Kontext (die nötigen Hintergrundinformationen) und Format (das gewünschte Ausgabeformat).

Warum ist es wichtig, der KI eine Persona zuzuweisen?

Die Zuweisung einer Persona hilft dem KI-Modell, sich besser in die Rolle einzufühlen und so präzisere und kontextgerechtere Antworten zu liefern.

Wie viele Wörter sollte ein erfolgreicher Prompt laut Google im Durchschnitt umfassen?

Ein erfolgreicher Prompt sollte etwa 21 Wörter lang sein, was mehr als doppelt so lang ist wie die häufig verwendeten kurzen Prompts mit weniger als neun Wörtern.

Warum sollte man einen Prompt iterativ gestalten?

Durch iterative Anpassungen kann man die KI-Ausgabe schrittweise verfeinern und an die eigenen Bedürfnisse anpassen, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen.

Was bedeutet es, dass KI-Modelle 'halluzinieren' können?

Das bedeutet, dass KI-Modelle falsche Informationen generieren können, die so klingen, als seien sie korrekt, aber in Wirklichkeit ausgedacht oder ungenau sind.

Wie kann man die Qualität der KI-Antworten verbessern?

Die Qualität lässt sich verbessern, indem man klare, präzise und gut strukturierte Prompts gibt und den iterativen Prozess verwendet, um die Antworten schrittweise zu optimieren.

Welche Rolle spielt der Kontext beim Schreiben eines Prompts?

Der Kontext ist entscheidend, weil er dem KI-Modell hilft, die Situation und die Details besser zu verstehen, was zu einer präziseren und relevanteren Antwort führt.

Was sollte man tun, wenn die erste Antwort der KI nicht den Erwartungen entspricht?

Man sollte Follow-up-Prompts schreiben, um das Ergebnis zu verfeinern und der KI genauere Anweisungen zu geben, um die Antwort zu verbessern.

Warum ist es wichtig, bei der Arbeit mit KI-Modellen wie Google Gemini oder ChatGPT immer den Output zu überprüfen?

Es ist wichtig, den Output zu überprüfen, da KI-Modelle Fehler machen oder ungenaue Informationen liefern können, die eine manuelle Überprüfung und Bearbeitung erfordern.

Welche zusätzlichen Anwendungsbereiche für KI in Unternehmen wurden im Google Prompt Engineering Guide erwähnt?

Der Guide erwähnt die Verwendung von KI in Bereichen wie Customer Service, Marketing, Human Resources, Projektmanagement und Sales, mit spezifischen Prompts für jedes dieser Felder.