Prompt Engineering, auf Deutsch als „Prompt-Entwicklung“ bezeichnet, ist eine Art Handwerk, bei dem es darum geht, effektive Aufforderungen oder Anfragen für KI-Modelle wie GPT-3 oder GPT-4 zu gestalten. Das Ziel ist es, präzise und hilfreiche Antworten zu erhalten. Lass uns das Ganze ein bisschen genauer und einfacher durchgehen.

Prompt Engineering: P-FMEA Fehlerursachen Generator (BETA)

Erstens, achte darauf, deine Frage klar zu formulieren: Die Modelle, mit denen wir arbeiten, sind sehr leistungsstark. Sie nehmen aber auch alles wörtlich. Das bedeutet, dass du sicherstellen musst, dass deine Frage eindeutig und vollständig ist. Wenn die Frage nicht ganz klar ist, könnte das Modell Probleme haben, eine genaue Antwort zu liefern. Es ist ein bisschen so, als ob du mit jemandem sprichst, der alles sehr wörtlich nimmt. Wenn du nicht genau sagst, was du meinst, könnte diese Person verwirrt sein.

Zweitens, gib so viel Kontext wie nötig: Wenn deine Frage auf etwas aufbaut, was vorher gesagt oder getan wurde, oder wenn sie sich auf eine bestimmte Situation bezieht, musst du diese Informationen in deiner Anfrage einbeziehen. Es ist so, als ob du jemandem eine Geschichte erzählst – du musst alle wichtigen Details einbeziehen, damit die Person versteht, was los ist.

Drittens, spezifiziere die Art des gewünschten Ergebnisses: Es gibt viele verschiedene Arten, wie eine Antwort aussehen könnte – sie könnte als Liste, als Satz, als Essay usw. formuliert sein. Wenn du eine bestimmte Art von Antwort haben möchtest, kann es hilfreich sein, das in deiner Anfrage anzugeben.

Viertens, fordere Spezifität: In manchen Fällen kannst du das Modell bitten, dir ganz spezielle Informationen zu liefern oder auf bestimmte Details zu achten. Es ist, als würdest du jemandem sagen, dass er sich auf den wichtigen Teil einer Geschichte konzentrieren soll.

Als Beispiel, könnten wir eine Anfrage an ein KI-Modell so formulieren:

„Nehmen wir an, wir haben ein Produktionsunternehmen, das plötzlich einen großen Einbruch in der Produktqualität erlebt hat. Es gibt keine offensichtlichen Veränderungen in den Materialien oder im Prozess, und die Mitarbeiter melden keine großen Veränderungen. Auf der Grundlage dieser Informationen, liste bitte eine Reihe von möglichen Gründen auf, die diesen Rückgang der Produktqualität verursachen könnten. Gib jeden Punkt in Form einer strukturierten Liste aus.“

Prompt Engineering: P-FMEA RootCause Generator (BETA)

Beachten Sie, dass kein Ansatz garantiert, dass jede Antwort perfekt sein wird. GPT-Modelle sind leistungsfähig, aber sie sind nicht allwissend und können Fehler machen oder wichtige Details übersehen. Es ist immer wichtig, die Antworten kritisch zu überprüfen und bei Bedarf zusätzliche Quellen zu konsultieren.