Welche fortgeschrittenen Prompt-Techniken wirken?

Acht Techniken

1. Chain-of-Thought.

2. Few-Shot.

3. Role-Prompting.

4. Reflection.

5. Multi-Step.

6. Output-Format.

7. Negative-Prompting.

8. Self-Consistency.

Chain-of-Thought

• 'Denke schrittweise.'

• Wirkt bei Reasoning + Mathe.

• Bei komplexen Aufgaben.

• Modell zeigt Reasoning.

• Anti-Pattern: bei Routine überkill.

Few-Shot

• 1-5 Beispiele zeigen.

• Modell lernt Muster.

• Format + Stil.

• Standard-Technik.

• Aufwand: 5-15 Min pro Prompt.

Role-Prompting

1. 'Du bist erfahrene X.'

2. Aktiviert relevante Wissens-Bereiche.

3. Stil + Tonalität.

4. Präzise Rolle wichtig.

5. Beispiel: 'Du bist Senior-HR-Beratin mit 15 Jahren KMU-Erfahrung.'

Reflection

• Modell kritisiert eigene Antwort.

• 'Schreibe Entwurf, kritisiere, verbessere.'

• Höhere Qualität.

• Mehr Tokens.

• Bei wichtigen Aufgaben.

Multi-Step

• Komplexe Aufgaben in Schritte zerlegen.

• Pro Schritt eigener Prompt.

• Output von Schritt 1 wird Input von Schritt 2.

• LangChain unterstützt.

• Prüfbar.

Output-Format

1. JSON, Markdown, Tabelle, etc.

2. Struktur explizit.

3. Schema-Definition.

4. Validierung automatisch.

5. Wichtig für API-Integration.

Negative-Prompting

• 'Vermeide X.' / 'NICHT Y.'

• Bias reduzieren.

• Floskeln vermeiden.

• Format-Konsistenz.

• Wichtig für Marketing-Texte.

Self-Consistency

• Gleichen Prompt 3-5x ausführen.

• Bestes Ergebnis wählen oder konsens nehmen.

• Reduziert Halluzination.

• Höhere Kosten.

• Bei kritischen Antworten.

Anti-Patterns

• Techniken überkomplexisieren.

• Token-Bombast ohne Qualitäts-Prüfung.

• Keine Iteration.

• Generic-Prompts ohne Use-Case-Tuning.

• Prompt-Library fehlt.