Der ultimative Prompt Engineering Guide für 2025

Prompt Engineering hat sich zu einer eigenständigen Disziplin entwickelt. Wer die richtigen Techniken kennt, kann die Qualität der KI-Ausgaben dramatisch verbessern.

Chain-of-Thought Prompting

Eine der effektivsten Techniken: Bitten Sie das Modell, Schritt für Schritt zu denken. "Denke laut nach und erkläre deinen Denkprozess" kann die Genauigkeit bei mathematischen und logischen Aufgaben verdoppeln.

Few-Shot Learning

Zeigen Sie dem Modell 2-3 Beispiele des gewünschten Outputs. Das funktioniert besonders gut bei spezifischen Formatierungen oder Schreibstilen.

Rollen-Prompting

"Du bist ein erfahrener Data Scientist" – das Zuweisen einer Rolle aktiviert spezifisches Wissen und Ausdrucksweisen im Modell.

Negative Prompting

Sagen Sie dem Modell auch, was es NICHT tun soll: "Vermeide Fachjargon", "Keine langen Einleitungen" – das erhöht die Präzision erheblich.

Strukturierte Ausgaben

Fordern Sie JSON, Markdown-Tabellen oder nummerierte Listen an. Das macht Outputs maschinenlesbar und konsistenter.