Prompt-Engineering, im AI-Kontext.
Prompt-Engineering formuliert Anweisungen so, dass LLMs zuverlaessig liefern. Foundation fuer jede produktiv-Anwendung mit Sprachmodell.
Prompt-Engineering ist die Disziplin, Anweisungen an Sprachmodelle so zu formulieren, dass sie wiederholbar und qualitativ liefern. Drei Achsen: System-Prompt (Rolle, Voice, Constraints), User-Prompt (konkrete Aufgabe), Few-Shot-Examples (Beispiele fuer gewuenschtes Output-Format). Pflicht bei produktiv-Apps: strukturierte Outputs per JSON-Schema, klare Boundary-Conditions, Stop-Sequences, Temperature-Tuning. Bei Mittelstand-Use-Cases lohnt sich Custom-Prompt-Library mit Templates und Versionierung.
Beispiele aus dem Mittelstand
- Ein KMU-Chatbot nutzt System-Prompt mit Rolle plus Voice-Guideline plus klarer 'antworte nur basierend auf Knowledge-Base' Constraint.
- Ein Sales-Setting-Tool extrahiert strukturierte Daten aus Call-Notes per Few-Shot-Prompt mit JSON-Schema-Output.
Folge-Fragen
Worauf bei System-Prompt achten?
Rolle plus Voice plus Constraints plus Hard-Boundary. Bei sensiblen Daten: explizite Verbote (z.B. 'antworte nie ueber Personen-Daten').
Wie viele Few-Shot-Examples?
3-5 reichen meistens. Mehr verwaessert das Signal. Bei komplexen Outputs lieber Multi-Step-Prompt-Chain als 10-Shot-Block.
Wie versioniere ich Prompts?
Prompt als Code-Snippet im Repo plus Test-Suite mit Eingabe-Erwartung-Paaren. Bei Modell-Wechsel Test-Suite neu laufen lassen.
Prompt-Engineering in der Praxis.
Wo dieser Begriff in deinem Geschaeft konkret wird, beginnt die Arbeit. Wir nennen klar, ob die Idee in unser Studio passt.
Kuenstliche Intelligenz