Ein Prompt ist die Eingabe, mit der du einer KI sagst, was sie tun soll – eine Frage, eine Anweisung oder ein ganzer Auftrag mit Beispielen und Regeln. Die Qualität des Prompts entscheidet maßgeblich darüber, wie gut die Antwort eines LLM ausfällt.
Was macht einen guten Prompt aus?
Ein Sprachmodell kann nicht erraten, was du meinst – es kennt nur das, was im Prompt (und im bisherigen Gesprächsverlauf) steht. Vier Zutaten verbessern fast jeden Prompt:
- Ziel: Was genau soll entstehen? („Schreibe eine Produktbeschreibung mit 100 Wörtern…“)
- Kontext: Für wen, worum geht es, was ist schon vorhanden? Je mehr relevante Infos, desto besser.
- Format: Liste, Tabelle, E-Mail, Tonfall („locker“, „formell“), Länge.
- Beispiele: Ein Muster („so soll es aussehen“) wirkt oft stärker als jede Beschreibung.
Beispiel: schwacher vs. starker Prompt
Schwach: „Schreib was über unser Produkt.“
Stark: „Schreibe eine Produktbeschreibung (max. 120 Wörter) für einen ergonomischen Bürostuhl. Zielgruppe: Home-Office-Nutzer mit Rückenproblemen. Ton: sachlich, vertrauenswürdig. Hebe die verstellbare Lordosenstütze hervor. Ende mit einem kurzen Handlungsaufruf.“
System-Prompt und Prompt Engineering
Neben deiner Eingabe gibt es meist einen unsichtbaren System-Prompt, mit dem der Anbieter das Grundverhalten der KI festlegt. Prompt Engineering nennt man die Disziplin, Prompts systematisch zu entwerfen und zu verbessern – für den Alltag reichen aber schon die vier Zutaten oben. Konkrete Vorlagen findest du in unseren Anleitungen.