Mit der KI durch Dialog treten: Die Prompt-Engineering-Techniken von Anthropic

Prompt Engineering ist die Kunst, präzise Anweisungen für KIs zu erstellen, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Klare, strukturierte Prompts verwandeln ungenaue Antworten in effektive Unterstützung.

Die neue Grenze der modernen Technologie ist das Schreiben von Prompts, um künstliche Intelligenz zu leiten, bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Anweisungen für eine konversationelle KI zu schreiben, ist wie das Dirigieren eines kreativen, aber abgelenkten Genies, das ohne präzise Anweisungen und ohne ausreichende Schulung wie der trägste der Mitarbeiter agiert. Wie oft haben wir versucht, ChatGPT zu bitten, einen Artikel zu schreiben, und erhielten nur allgemeine Ausreden, Themen, die nichts mit der Anfrage zu tun hatten, und Sätze, die niemand jemals sagen würde?

Das Prompt Engineering ist kompliziert. Es ist die Kunst, klare Befehle zu formulieren, um das Beste aus Sprachmodellen wie ChatGPT herauszuholen, aber es erfordert ein gewisses Maß an Studium, wenn man über eine einfache Zusammenfassung oder eine Standardantwort hinauskommen möchte.

Aus diesem Grund sollten sowohl Anfänger als auch diejenigen, die sich bereits als erfahren betrachten, die allgemeine Anleitung zum Prompt Engineering, veröffentlicht von Anthropic für die KI Claude, nicht ignorieren. Es handelt sich um wertvolles, umfassendes und aktuelles Material, mit Beispielen, fortgeschrittenen Techniken und allen Tricks, um KIs effizient und korrekt zu nutzen. Mit den richtigen Techniken kann man eine KI in einen Verbündeten verwandeln, um Texte zu schreiben, Probleme zu lösen oder Geschäftsaktivitäten zu automatisieren.

Im Folgenden habe ich eine Einführungssynthese zur Anthropic Prompt-Anleitung erstellt, die auf dieser Seite https://docs.anthropic.com/en/docs/overview aufbewahrt und in Ruhe studiert werden kann. Sie ist kostenlos. Sie ist unglaublich gut geschrieben. Und sie deckt reale Anwendungsfälle von Claude ab, die auch für ChatGPT und andere KIs relevant sein können.

Die Klarheit als Ausgangspunkt

Ein Prompt muss klar sein. KIs erfassen keine impliziten Nuancen: Ein allgemeiner Befehl wie „Sprich über Geschäft“ erzeugt vage Antworten, die so nützlich sind wie ein Lexikon ohne Index. Es ist entscheidend, Thema, Länge, Ton und Publikum zu spezifizieren.

Zum Beispiel:

• Schwacher Prompt: „Schreibe über Marketing.“
• Starker Prompt: „Schreibe einen Artikel von 600 Wörtern über digitale Marketingstrategien für Startups, mit klarem Ton und drei praktischen Beispielen.“

Das Format (Artikel, E-Mail, Liste) und den Ton (professionell, ironisch) zu definieren, vermeidet Abschweifungen. Direkte Sätze wie „Erkläre jeden Schritt im Detail“ funktionieren besser als „Sei nicht vage.“

Eine Rolle der KI zuweisen

Die Zuordnung einer Rolle zur KI lenkt ihr Verhalten. Es ist wie einem erfahrenen Schauspieler eine Rolle zu geben. Zum Beispiel:

• „Du bist ein Finanzanalyst: Erstelle einen 400 Wörter umfassenden Bericht über die Auswirkungen von Kryptowährungen.“
• „Du bist ein UX-Designer: Entwirf eine Benutzeroberfläche für eine Fitness-App.“

Dieser Ansatz, genannt Role Prompting, sorgt für konsistente Antworten. Er ist ideal für komplexe Aufgaben, wie das Erstellen technischer Dokumente oder das Entwickeln von Code, bei denen Claude dank seiner Denk- und Programmierungsfähigkeiten glänzt.

Mit konkreten Beispielen leiten

Die Bereitstellung von Beispielen ist wie das Zeigen eines Prototyps. Die Technik des Few-Shot Learning hilft der KI, Stil und Format zu reproduzieren. Zum Beispiel, für eine Liste von Tipps:

• Prompt: „Schreibe fünf Tipps zum Geldsparen im Urlaub. Verwende das Format: ‚Tipp: Beschreibung (maximal 50 Wörter).‘ Beispiel: Früh buchen: Flüge und Unterkünfte mehrere Monate im Voraus zu buchen, kann die Kosten um bis zu 30% senken.“

Beispiele sind nützlich für Artikel, Social-Media-Posts oder strukturierte Antworten, die Präzision in jedem KI-Modell gewährleisten. (https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/claude-4-best-practices)

Schritt-für-Schritt-Argumentation

Bei komplexen Problemen verbessert es die Ergebnisse, die KI zu bitten, Schritt für Schritt zu argumentieren. Die Methode der Chain of Thought fordert dazu auf, jeden Schritt zu erklären. Zum Beispiel:

• Prompt: „Plane ein Budget für eine Unternehmensveranstaltung mit 100 Personen. Argumentiere Schritt für Schritt und berücksichtige Catering, Location und Transport.“

Dieser Ansatz, den Claude 4 unterstützt, hebt die Bedeutung klarer und strukturierter Anweisungen hervor.

Erweiterte Denkweise reduziert Fehler und macht Antworten transparent, perfekt für Analysen oder Code.

Strukturieren Von Komplexen Prompts

Ein strukturierter Prompt ist wie eine klare Karte. Die Anweisungen in Abschnitte zu unterteilen, hilft der KI, den Fokus nicht zu verlieren:

• Ziel: Was soll die KI tun (z. B. „Schreibe einen Bericht“).
• Kontext: Grundinformationen (z. B. „Für einen Kunden im Tech-Sektor“).
• Format und Ton: Stilvorgaben (z. B. „Formell, max. 300 Wörter“).
• Beispiele: Modelle zur Nachahmung (optional).

Zum Beispiel: „Du bist Projektmanager. Schreibe eine E-Mail, um einen Kunden über den Stand eines Projekts zu informieren. Kontext: Der Kunde ist Luca Bianchi, das Projekt ist um eine Woche verzögert.“ Diese Struktur ist effektiv für komplexe Aufgaben, wie sie von Claude oder ChatGPT unterstützt werden.

Verwaltung Von Erweiterten Kontexten

Modelle wie ChatGPT können lange Texte bis zu Tausenden von Wörtern verarbeiten, die nützlich sind, um Geschäftsdokumente oder Code zu analysieren. Um erweiterte Kontexte zu verwalten:

• Fasse die Hauptinformationen zu Beginn zusammen.
• Gib an, welche Abschnitte analysiert werden sollen.
• Bitte um prägnante Antworten.

Beispiel: „Analysiere einen Bericht von 10.000 Wörtern. Fasse die Verkaufsstrategien in 200 Wörtern zusammen und ignoriere technische Daten.“ Dies ist nützlich für Blogger, Analysten oder Entwickler, die Claude für Aufgaben wie Datenextraktion oder Dokumentensynthese verwenden.

(https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/files)

Vermeiden Von Ausführlichen Antworten

KIs verlieren sich manchmal in unnötigen Einleitungen, als würden sie eine Rede für einen Preis schreiben. Für direkte Antworten kann man das Beginn vorab festlegen. Zum Beispiel:

• Prompt: „Schreibe einen Absatz über KI in der Medizin. Beginne mit: ‘KI revolutioniert das Gesundheitswesen.’ Verwende einen populärwissenschaftlichen Ton, max. 100 Wörter.“

Dieser Trick, kompatibel mit Claude, ChatGPT und anderen Modellen, ist ideal für kurze Texte oder Social-Media-Beiträge.

Verknüpfen Von Prompts Für Komplexe Aufgaben

Für komplexe Projekte verbessert es die Ergebnisse, wenn die Arbeit in Phasen unterteilt wird oder Prompt Chaining angewendet wird. Zum Beispiel:

1. „Analysiere einen Bericht von 5.000 Wörtern und identifiziere die Hauptthemen.“
2. „Fasse die Themen in 150 Wörtern zusammen.“
3. „Erstelle einen LinkedIn-Beitrag basierend auf der Zusammenfassung, max. 280 Zeichen.“

Diese Methode ist perfekt für Arbeitsabläufe wie die Erstellung von Inhalten oder Datenanalysen, wo Claude aufgrund seiner Unternehmensskalierbarkeit glänzt.

https://docs.anthropic.com/en/docs/overview

Iteration Zur Optimierung

Den perfekten Prompt beim ersten Versuch zu schreiben, ist so wahrscheinlich wie eine Wettervorhersage für einen Monat: unwahrscheinlich. Prompt Engineering erfordert Experimentieren. Nach einer Antwort:

• Klare Details klären.
• Ton oder Format anpassen.
• Die Anweisungen vereinfachen.

Wenn die KI zu technisch ist, kann man umformulieren: „Erkläre es einem Anfänger.“ Iteration ist entscheidend zur Optimierung der Ergebnisse, insbesondere mit Claude, der Werkzeuge wie Workbench bietet, um die Prompts zu testen.

Ethik Und Verantwortung

KIs sind nicht unfehlbar. Sie können Vorurteile widerspiegeln oder unangemessene Inhalte generieren, wenn die Prompts schlecht formuliert sind. Für einen verantwortungsvollen Einsatz:

• Vermeide Anfragen, die Stereotypen oder Desinformation fördern.
• Teile keine sensiblen Daten, auch wenn die KI sie nicht speichert.
• Überprüfe die Antworten zu sensiblen Themen wie Gesundheit oder Recht.

Die Versprechungen der großen Tech-Unternehmen über „ethische“ KIs verschleiern oft Grenzen: Ein wenig Skepsis schadet nicht. Claude ist darauf ausgelegt, sicher und zuverlässig zu sein, aber menschliche Kontrolle bleibt entscheidend, insbesondere für Unternehmensanwendungen.

Effektive Prompts zu erstellen, ist wie eine Brücke zwischen menschlichem Geist und künstlicher Intelligenz zu bauen. Es ist nicht nur Technik, sondern eine Mischung aus Logik und Kreativität. Mit gut strukturierten Anweisungen werden Modelle wie Claude, Grok oder ChatGPT zu vielseitigen Werkzeugen zum Schreiben, Analysieren oder Innovieren. Im Gegensatz dazu führen ungenaue Prompts dazu, dass diese KIs nur Zeit kosten, da sie unmotiviert erscheinen, tiefere Analysen durchzuführen.

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Nutzung von Werkzeugen

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