Prompt Engineering bezeichnet die Fähigkeit, Interaktionen mit KI-Modellen, insbesondere mit Sprachmodellen wie GPT-3 oder GPT-4, so zu gestalten, dass sie effektiv und effizient auf spezifische Eingaben reagieren. Dieses Fachgebiet und auch neue Rolle hat sich als kritischer Aspekt für die Nutzung von KI-Systemen herausgestellt. Denn die Art und Weise der Formulierung hat einen erheblichen Einfluss auf die Qualität und Relevanz der KI-Antworten haben kann.
Diese neue Disziplin erfordert eine Mischung aus kreativem Denken und technischem Verständnis, um sowohl die linguistischen als auch die technologischen Aspekte der Interaktion mit KI-Modellen navigieren zu können. Dabei erfordert die Entwicklung effektiver Prompts häufig experimentelle Ansätze, um herauszufinden, welche Formulierungen die besten Ergebnisse liefern. Iteratives Testen und Anpassen der Prompts ist üblich, um die Antworten der KI stetig zu verbessern. Es gibt also nicht den perfekten Prompt. Dennoch versteht ein effektiver Prompt Engineer die Stärken und Schwächen des verwendeten KI-Modells, einschließlich seiner Trainingsdaten und potenzieller Biases. Dieses Wissen ermöglicht es ihm, Prompts zu entwickeln, die die Leistung des Modells maximieren und Verzerrungen sogenannte Halluzination minimieren.
Prompt Engineering umfasst also das sorgfältige Design von Eingabeanweisungen (Prompts), um die gewünschten Ausgaben von einem KI-Modell zu erhalten. Dies kann die Formulierung präziser Fragen, die Strukturierung von Informationen oder das Einbeziehen spezifischer Instruktionen beinhalten.
Ein so genannter Anweisung Prompt kann komplexe Sachverhalte so strukturieren, dass das LLM phasenweise bestimmte Informationen in Bezug auf die Eingabe vom Nutzer einfordert. Darüber hinaus empfiehlt es sich, die Prompt gemäß einer Struktur zu formulieren, um optimales Ergebnis zu erreichen.