10 Prompting Strategien für eine Interaktion mit KI-Systemen

Bei dieser Prompting Strategie erhält die KI nur eine direkte Anfrage, ohne ergänzende Beispiele oder weiterführenden Kontext. Der Vorteil des Zero-Shot Prompting ist die schnelle und einfache Anwendung. Der größte Nachteil ist sicherlich, dass Du mit den Antworten nicht wirklich arbeiten kannst.

Beim Few-Shot Prompting bekommt die KI einige Beispiele, um den gewünschten Antwortstil oder die Struktur zu lernen. Der größte Nachteil des Few-Shot Prompting ist sicherlich, dass Du vorab eigenen Gehirnschmalz in die ersten Beispiele investierst. Dafür profitierst Du dann von konsistenten Antworten. Das Few-Shot Prompting lohnt sich vor allem dann, wenn Du eine große Zahl wiederkehrender Aufgaben hast. 

Beim Chain-of-Thought Prompting forderst Du die KI auf, Lösungen schrittweise zu präsentieren. Diese Art des Prompting ist vor allem dann sinnvoll, wenn Du einen genauen Ablauf und ein “How To” als Antwort erwartest. 

Um den potentiellen Nachteil auszugleichen, kannst Du das Chain-of-Thought einfach mit dem Few-Shot Prompting kombinieren und deinem Assistenzsystem direkt ein paar Beispiele mitgeben, in welchem Umfang Du einzelne Bearbeitungsschritte erhalten möchtest.

Beim Step-Back-Prompting wird die KI zunächst dazu aufgefordert, eine allgemeine Frage zum Thema zu betrachten, bevor sie die spezifische Aufgabe bearbeitet. 

Das Step-Back-Prompting kannst DU auch als eine besondere Form des Chain-of-Thought Prompting verstehen. Dabei  aktivierst Du mit deinem Prompt relevantes Hintergrundwissen und Denkprozesse, wodurch die KI fundierte und durchdachte Antworten generiert. Dadurch kann die KI kritischer denken und ihr Wissen kreativer anwenden.

Beim Self-Consistency Prompting bereitet das Large Language Modell mehrere Antworten vor, um eigenständig die beste Antwort vorzuschlagen. Der größte Vorteil ist sicherlich, dass Du mehrere Erklärungsmodelle auf dem Silbertablett serviert bekommst. Ein möglicher Nachteil ist, dass Du das Denken einstellst und die beste Antwort einfach übernimmst. 

Die Tree of Thoughts Prompting Technik erweitert das Chain of Thought Prompting, indem es LLMs ermöglicht, mehrere Denkpfade gleichzeitig zu erkunden statt nur einer linearen Gedankenkette zu folgen. Das Modell erstellt einen "Gedankenbaum" mit verschiedenen Lösungsansätzen und bewertet jeden Pfad systematisch.

Bei der Prompting Strategie gibst Du dem KI-Assistenten präzise Anweisungen, um Antworten in einem bestimmten Stil oder Format zu geben. Das heißt, mit dem Instruction-Tuning Prompting spezifizierst Du vor allem in Bezug auf den Stil der Antworten des Assistenten. Das Instruction-Tuning Prompting ist also ein elementarer Eckpfeiler des Prompt Engineering. 

• 📌 Beispiel: Antworte in einem professionellen Ton und verwende maximal drei Sätze.
• ✅ Vorteil: Hohe Kontrolle über Ton, Länge und Stil der Antwort.
• ❌ Nachteil: Funktioniert nur, wenn das Modell gut auf die Art der Anweisungen trainiert ist.

Beim Role- oder auch Persona Based Prompting forderst Du KI-Modelle auf eine bestimmte Rolle oder auch Persönlichkeit anzunehmen. Der Vorteil dieser Prompting Strategie ist, dass Du Interaktionen deutlich authentischer gestalten kannst. Der Nachteil natürlich, dass die KI 

• 📌 Beispiel: Du bist ein erfahrener Arzt, erkläre einem Patienten, was Bluthochdruck bedeutet.
• ✅ Vorteil: Realistische und kontextbezogene Antworten.
• ❌ Nachteil: Kann zu subjektiven oder voreingenommenen Antworten führen.

Bei dieser Prompting-Strategie kombinieren Large Language Modelle internes Wissen mit externen Datenquellen, um aktuellere und genauere Antworten zu liefern. Das RAG Prompting setzt natürlich voraus, dass Du Zugriff auf externe Datenquellen hast oder deinem KI-Agenten diesen Zugriff gewähren kannst. 

• 📌 Beispiel: Suche die aktuellen Wetterdaten der 10 größten deutschen Städte und fasse sie zusammen.
• ✅ Vorteil: Ideal für dynamische Aufgaben mit externen Datenquellen.
• ❌ Nachteil: Funktioniert nur mit Zugriff auf verlässliche Datenquellen.

Beim ReAct Prompting forderst Du die KI auf iterativ zu denken, zu handeln und Informationen miteinander zu kombinieren. Dabei gibt dir die KI das Vorgehen strukturiert zurück.

• 📌 Beispiel: Berechne den größten gemeinsamen Teiler von 48 und 180.
• ✅ Vorteil: Mehrstufige, flexible Herangehensweise.
• ❌ Nachteil: Mehr Iterationen, höhere Rechenleistung und längere Bearbeitungszeit.  

Das sogenannte Reflexion-Prompting bedeutet, dass Du ein Large Language Modell aufforderst, ihre eigenen Antworten zu bewerten, Schwächen zu erkennen und Alternativen zu erwägen. Auf Basis der Einschätzung kannst Du dann deine Prompts weiter ausrichten. Man könnte vereinfacht sagen, dass das Reflexion Prompting eine Variante des ReAct Prompting ist mit einem “Human in the Loop”. 

• 📌 Beispiel: Erkläre mir Value-Based Pricing. (siehe Beispiel).
• ✅ Vorteil: Mehrstufige, flexible Herangehensweise mit “Human in the Loop”.
• ❌ Nachteil: Längere Bearbeitungszeit, ggf differenzierte Prompts.

Du musst nicht wissen, wie ein Fahrrad funktioniert, um Fahrrad zu fahren. Aber das Wissen darüber hilft dir schneller, sicherer und effizienter zu fahren. So ähnlich ist das mit diesen Prompting Strategien: Sie helfen dir noch besser zu verstehen, wie Large Language Modelle funktionieren. So verbessern diese Prompting Strategie deine Effektivität, Effizienz und Qualität in der Arbeit mit Large Language Modellen.

Viel Erfolg dabei.