Künstliche Intelligenz · Praxisguide

Large Language Models: Prompts

Ein guter Prompt nennt Aufgabe, Grenzen und gewünschtes Format.

  • Large Language ModelsTechnologie

  • Prüffallmit Grenzfällen

  • 2offizielle Quellen

Redaktion: Wibify · Inhaltlich überarbeitet am

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Ergebnis dieses Guides

Eine versionierte Aufgabenbeschreibung mit festen Prüffällen

Arbeitsumgebung

Ein ausgewähltes Sprachmodell mit festgehaltener Aufgabe, Konfiguration und Prüfsammlung

Wann ist diese Entscheidung wichtig?

Ein guter Prompt macht Aufgabe, Grenzen und Ausgabeform deutlich. Lange Anweisungen können sich widersprechen oder von Nutzereingaben überlagert werden.

Beurteilen Sie das Modell anhand der Aufgabe und zulässiger Fehler. Eine unterschiedliche Antwort auf dieselbe Eingabe kann Teil des Verhaltens sein; wichtige fachliche Grenzen müssen außerhalb der reinen Textanweisung abgesichert werden.

Prompts: Schritt für Schritt.

  1. 01

    Vorbereiten

    Definieren Sie Ziel, erlaubte Informationsquellen und erwartete Ausgabe. Sammeln Sie einfache, schwierige und unerlaubte Eingaben.

  2. 02

    In Large Language Models umsetzen

    Trennen Sie Regeln von Nutzerdaten und testen Sie Änderungen gegen dieselbe Beispielsammlung.

  3. 03

    Im tatsächlichen Projekt prüfen

    Vergleichen Sie mehrere repräsentative Fälle statt einer gelungenen Demo. Halten Sie Inhaltsfehler, Formatfehler, unerlaubte Aktionen, Zeitbedarf und Kosten getrennt fest.

Beispiel zur Überprüfung

So lässt sich das Ergebnis prüfen.

Als Projektkontext dient die Zusammenfassung längerer Support-Anfragen. Der folgende Prüffall ist eine Vorlage für diese Aufgabe und kein Bericht über eine Kundenmessung.

Eingabe / Auslöser
Eine Aufgabe mit gewünschtem JSON-Schema und einer Eingabe, die andere Regeln verlangt
Erwartetes Ergebnis
Die Ausgabe hält das Schema ein oder wird kontrolliert zurückgewiesen.
Fehler- oder Grenzfall
Eine geänderte Formulierung verschlechtert bekannte schwierige Fälle nicht unbemerkt.

Abnahme und typische Fehler.

  • Änderungen am Prompt verbessern diese Fälle nachvollziehbar.
  • Eine geänderte Formulierung verschlechtert bekannte schwierige Fälle nicht unbemerkt.
  • Sprachliche Sicherheit ist kein Beleg für faktische Richtigkeit.

Typischer Fehler

Längere Prompts sind nicht automatisch bessere Prompts.

Quellen und Versionshinweis

Die Anleitung beschreibt das Vorgehen; konkrete APIs, Produktfunktionen und Laufzeitgrenzen müssen zur eingesetzten Version passen. Halten Sie Version, Konfiguration und Prüfergebnis im Projekt fest und vergleichen Sie die verlinkte Dokumentation bei Änderungen.

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