Was ist Prompt Engineering?

Mit dem Aufstieg großer Sprachmodelle (LLM) wie GPT-4, Claude, Gemini usw. hat ein aufstrebendes Feld – Prompt Engineering – schnell die Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Es ist nicht länger das Privileg von Technik-Freaks, sondern eine neue Fähigkeit, die jeder beherrschen muss, der effizient mit intelligenten Sprachsystemen interagieren möchte.

I. Definition von Prompt Engineering

Prompt Engineering, vereinfacht gesagt, bezieht sich auf die technische Methode, durch die Konstruktion und Optimierung von Eingabetexten (Prompts) Sprachmodelle dazu zu bringen, Ausgaben zu generieren, die den Erwartungen besser entsprechen. Es ist sowohl die Kunst, Fragen zu entwerfen, als auch eine schrittweise experimentelle Optimierung.

Das Sprachmodell selbst ist keine aktive Intelligenz, sondern kann nur das nächste wahrscheinlichste Wort basierend auf der Eingabe vorhersagen. Daher bestimmt die Art und Weise des Prompts in hohem Maße die Qualität und Richtung des Ergebnisses.

II. Warum ist Prompt Engineering so wichtig?

1. Modellfähigkeiten sind stark, aber auf „Anregung“ angewiesen

LLM sind im Wesentlichen probabilistische Vorhersagesysteme, die Probleme nicht „verstehen“, sondern auf der Grundlage des Kontexts der Eingabe Sprache ausgeben. Mit anderen Worten:

Garbage in, garbage out (Müll rein, Müll raus)

Zum Beispiel:

Schlechter Prompt: Schreiben Sie einen Artikel über Paris. Ausgezeichneter Prompt: Angenommen, Sie sind ein Historiker, beschreiben Sie bitte in 800 Wörtern die städtischen Veränderungen in Paris im 19. Jahrhundert während der industriellen Revolution und zitieren Sie konkrete Beispiele.

Letzteres wird offensichtlich strukturiertere und informationsdichtere Inhalte generieren.

2. Kann die Anwendungseffizienz erheblich verbessern

In praktischen Anwendungen kann die Optimierung von Prompts das Modell „menschliches“ Denken zeigen lassen. In Szenarien wie Codegenerierung, juristischen Dokumenten und Marketing kann ein gut gestalteter Prompt die Genauigkeit um 30 % bis 70 % erhöhen.

III. Kerntypen und -techniken des Prompt Engineering

Prompt Engineering ist kein wahlloses Ausprobieren, sondern hat seine eigenen systematischen Konstruktionsmethoden. Im Folgenden sind einige gängige Designideen aufgeführt:

1. Zero-Shot Prompting

Ohne Beispiele, geben Sie direkt die Aufgabenanweisung:

Übersetzen Sie den folgenden Satz ins Spanische: "Das Wetter ist heute schön."

Geeignet für Szenarien, in denen das Modell die Aufgabenstruktur bereits beherrscht.

2. One-Shot/Few-Shot Prompting

Indem Sie 1~3 Beispiele geben, helfen Sie dem Modell, Format oder Logik zusammenzufassen:

F: Was ist die Hauptstadt von Frankreich? A: Paris

F: Was ist die Hauptstadt von Japan? A:

Geeignet für Fälle, in denen die Aufgabe komplex ist oder das Modell das Verständnis unklar ist.

3. Chain-of-Thought Prompting

Anleiten des Modells zum „schrittweisen Schließen“ anstatt zur direkten Antwort, was die Genauigkeit logischer Aufgaben effektiv verbessern kann:

Frage: Wenn John 3 Äpfel hat und er Mary 2 gibt, wie viele Äpfel hat er dann noch übrig? Denken wir Schritt für Schritt.

Studien zeigen, dass die CoT-Methode die Genauigkeit in mathematischen und logischen Aufgaben um über 20 % verbessert.

4. Rollenzuweisungsmethode (Role Prompting)

Bestimmen Sie Identität, Stil oder Perspektive, um einen bestimmten Ton oder ein bestimmtes Verhalten zu steuern:

Sie sind ein Senior Product Designer. Geben Sie eine Kritik am folgenden UI-Layout aus Nutzersicht ab.

5. Ausgabe beschränken (Output Constraints)

Anleiten des Modells zur Formatierung der Ausgabe, um die nachgelagerte Verarbeitung zu erleichtern:

Listen Sie drei Vor- und Nachteile von Elektrofahrzeugen im JSON-Format auf.

IV. Optimierungsstrategien im Prompt Engineering

✅ Klare Befehlsstruktur

• Verben sind klar: wie „auflisten“, „vergleichen“, „verfassen“
• Klare Ausgabebedingungen: Wortanzahl, Format, Ton
• Ausreichender Eingabekontext: Bereitstellung von Hintergrundwissen, Rollen, Stilen

✅ Iteratives Debuggen in mehreren Runden

Prompts erfordern oft mehrere Versuche, und verschiedene Details können einen großen Einfluss auf die Ergebnisse haben. Es wird empfohlen, den folgenden Prozess zu verwenden:

1. Schreiben Sie einen grundlegenden Prompt
2. Generieren Sie Ergebnisse und bewerten Sie die Ausgabe
3. Passen Sie Wortwahl, Reihenfolge und Kontext an
4. Wiederholen Sie die Optimierung, um eine Vorlage zu erstellen

✅ Automatische Prompt-Optimierung (Auto Prompting)

Kombinieren Sie Suche, maschinelles Lernen oder sogar verstärkendes Lernen, um automatisch bessere Prompts zu generieren. Einige Studien zeigen, dass KI-optimierte Prompts die Modellleistung bei logischen Denkaufgaben um 5 bis 15 % verbessern können.

V. Analyse praktischer Fälle

Fall 1: Erstellung einer Rechtszusammenfassung

Aufgabe: Vereinfachen Sie einen komplexen Rechtstext zu einer für die breite Öffentlichkeit lesbaren Zusammenfassung.

Normaler Prompt:

Fassen Sie dieses Gesetz zusammen: [Originalgesetzestext]

Optimierter Prompt:

Sie sind ein Rechtsberater, der damit beauftragt ist, juristischen Fachjargon in einfaches Englisch zu übersetzen. Fassen Sie bitte den folgenden Absatz in weniger als 200 Wörtern zusammen, damit ihn ein Highschool-Absolvent verstehen kann: [Originalgesetzestext]

✅ Nach der Optimierung ist es rollenbasierter, zielgerichteter und zielgruppenorientierter, was die Ausgabequalität erheblich verbessert.

Fall 2: Werbetext schreiben

Aufgabe: Schreiben Sie einen Instagram-Text für eine Umweltmarke.

Beispiel für einen Prompt:

Agieren Sie als Social-Media-Texter für eine Marke für nachhaltigen Lebensstil. Schreiben Sie eine kurze Instagram-Bildunterschrift (unter 150 Zeichen), um unsere neue Linie biologisch abbaubarer Verpackungen zu bewerben. Fügen Sie einen Hashtag hinzu.

VI. Tools und Plattformunterstützung

Die folgenden Tools können die Durchführung von Prompt Engineering unterstützen:

VII. Die zukünftigen Aussichten von Prompt Engineering

? Neue hochbezahlte Berufe

Laut Daten von Upwork und LinkedIn erreichte der durchschnittliche Stundensatz für die Position „Prompt Engineer“ im Jahr 2024 80 bis 150 US-Dollar und gehört damit zu den Top-Positionen im Zusammenhang mit KI.

? Aufbau des Bildungssystems

Hochschulen wie MIT und Stanford haben bereits relevante Kurse eingerichtet, um Studenten beim Prompt-Arrangement, der Optimierung, dem Kettenaufbau und anderen Techniken zu unterstützen.

? Kombination mit Toolchains

Mit der Entwicklung von Frameworks wie LangChain und AutoGen werden Prompts tief in Orchestrierungslogik, Suchmaschinen, Datenbanken und andere Systeme integriert und sich dem neuen Paradigma „Prompt als Programm“ zuwenden.

VIII. Schlussfolgerung

Prompt Engineering ist kein inspirationsgetriebenes Schreiben, sondern eine strenge Designpraxis. In der heutigen Zeit, in der die Interaktion mit LLMs immer tiefer wird, ist es zu einem unverzichtbaren Schlüsselelement geworden, um die Effektivität von KI-Anwendungen zu verbessern und intelligente Systeme zu entwickeln.

Es ist sowohl eine Kunst als auch eine Wissenschaft. Das Lernen des intelligenten Dialogs beginnt mit dem Schreiben eines guten Prompts.

? Wenn Sprache die Brücke zwischen Menschen ist, dann ist Prompting der Kanal zwischen Mensch und zukünftiger Intelligenz.