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Prompt Engineering

Methoden, um Prompts für bessere KI-Ergebnisse zu optimieren.

Prompt Engineering ist die gezielte Entwicklung, Strukturierung und Optimierung von Eingaben (Prompts) für KI-Modelle wie ChatGPT, um verlässlichere, präzisere und besser nutzbare Ergebnisse zu erhalten. Dazu gehören Techniken wie Rollen- und Kontextvorgaben, klare Aufgabenformate, Beispiele (Few-Shot) sowie das Iterieren und Testen von Prompts – besonders wichtig in Automationen, z. B. mit n8n.

Was bedeutet Prompt Engineering?

Der Begriff beschreibt Methoden, mit denen du eine KI so „anleitest“, dass sie deine Absicht korrekt versteht und die Ausgabe in der gewünschten Qualität liefert. Weil LLMs probabilistisch arbeiten (sie „raten“ die wahrscheinlichste nächste Textfolge), hängt das Ergebnis stark davon ab, wie du fragst: Welche Informationen du mitgibst, welche Regeln du setzt und welches Ausgabeformat du verlangst.

Wie funktioniert Prompt Engineering? (Schritt-für-Schritt)

  • 1) Ziel definieren: Was genau soll herauskommen (z. B. „3 Varianten“, „Tabelle“, „JSON“, „Ton: sachlich“)?
  • 2) Kontext liefern: Relevante Daten, Zielgruppe, Rahmenbedingungen, Beispiele, Quellen oder Einschränkungen.
  • 3) Rolle & Perspektive setzen: z. B. „Du bist ein Support-Agent“ oder „Du bist ein SEO-Redakteur“.
  • 4) Output-Format festlegen: Überschriften, Bulletpoints, Felder, Zeichenlimit, Sprache, Struktur.
  • 5) Prüfen & iterieren: Ergebnis bewerten, Lücken identifizieren, Prompt nachschärfen (z. B. „frage nach, wenn Infos fehlen“).

Beispiele für bessere Prompts

Schlechter Prompt: „Schreib mir einen LinkedIn-Post über KI.“

Besserer Prompt: „Du bist B2B-Marketer. Erstelle 2 LinkedIn-Posts (je 900–1.100 Zeichen) über Prompt Engineering für Einsteiger. Zielgruppe: KMU, Ton: praxisnah, ohne Buzzwords. Baue ein kurzes Beispiel ein und ende mit einer Frage. Gib die Ausgabe als nummerierte Liste aus.“

Für Automation (z. B. n8n): „Extrahiere aus folgendem Text die Felder {name, firma, problem, deadline}. Antworte ausschließlich als gültiges JSON ohne Zusatztext. Wenn ein Feld fehlt, nutze null.“

Warum ist Prompt Engineering wichtig?

Gutes Prompt Engineering reduziert Halluzinationen, spart Zeit in der Nachbearbeitung und macht KI-Ausgaben konsistenter – besonders bei wiederkehrenden Aufgaben wie Zusammenfassungen, E-Mail-Entwürfen, Datenextraktion oder Content-Produktion. In Workflows mit AI Agents (KI-Agenten) ist es zusätzlich entscheidend, weil Agenten oft mehrere Schritte ausführen und dabei klare Regeln, Zustände und Ausgabeformate benötigen.

Wofür wird Prompt Engineering genutzt?

  • Content & SEO: Briefings, Outline-Erstellung, FAQ-Cluster, Meta-Daten, Varianten-Tests.
  • Support & Sales: Antwortvorlagen, Gesprächszusammenfassungen, Einwandbehandlung.
  • Automation: Klassifikation, Extraktion, Routing („wenn Kategorie A, dann…“), strukturierte Übergaben zwischen Tools.
  • Analyse: Hypothesen, Zusammenfassungen, Vergleichstabellen, Entscheidungslogik.

Was kostet Prompt Engineering?

Direkte Kosten entstehen meist nicht durch die Methode selbst, sondern durch Arbeitszeit (Konzeption, Tests, Prompt-Bibliothek) und Modellnutzung (API/Tool-Kosten). In der Praxis hängen Aufwand und Preis von Komplexität, Qualitätsanforderungen, benötigten Formaten (z. B. JSON), Compliance und der Anzahl der Anwendungsfälle ab. Für Unternehmen lohnt es sich oft, Standard-Prompts zu dokumentieren und zu versionieren, um Qualität und Skalierung zu sichern.