Prompt Engineering
Die Kunst, präzise Eingabetexte für LLMs zu formulieren, sodass das Modell zuverlässige und brauchbare Ergebnisse liefert.
Prompt Engineering ist 2026 weniger eine eigene Berufsgruppe als eine Grundkompetenz für alle, die mit KI arbeiten. Drei Prinzipien dominieren:
Die 3 Grundprinzipien
(1) Klare Rolle definieren (z. B. Du bist Steuerberater), (2) Kontext mitliefern (Hintergrund, Datenformat, Zielgruppe), (3) Output-Format vorgeben (Liste, Tabelle, JSON, max. 3 Sätze).
Fortgeschrittene Techniken
Chain-of-Thought: das Modell laut nachdenken lassen, dann Antwort. Few-Shot: 2-3 Beispiele mitschicken, damit das Modell das Muster lernt. Self-Critique: das Modell die eigene Antwort prüfen lassen, dann verbessern.
Beispiele aus der Praxis
Beispiel · Schwach: Schreib eine Email an einen Kunden.
Beispiel · Stark: Du bist Account-Manager bei einem SaaS-Unternehmen. Schreib eine Email an einen Kunden, dessen Subscription seit 30 Tagen pausiert ist. Ton: freundlich, nicht aufdringlich. Maximal 4 Sätze. Schließe mit konkretem Angebot (3 Mo. minus 20 %).
Verwandte Begriffe
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