KAI
Bevor wir eigene Prompts schreiben, schauen wir uns an, warum dabei Präzision wichtig ist.
Warum präzise Anweisungen wichtig sind
Ein System Prompt sollte so ausführlich wie nötig, aber so kurz und eindeutig wie möglich sein.
a) Verlasse dich nicht darauf, dass ein Sprachmodell ungenaue Formulierungen automatisch so interpretiert, wie ein Mensch sie vermutlich verstehen würde. Die Anweisungen sollten daher möglichst klar verständlich sein.
b) Sie sollten auch in sich nicht widersprüchlich sein oder mit anderen Anweisungen kollidieren.
Enthält ein System Prompt viele unklare oder widersprüchliche Anweisungen, kann es für das Modell schwieriger werden, diese zuverlässig umzusetzen.
Schauen wir uns ein kleines Beispiel an:
📝 Beispiel
- Das medizinische Start-up „MediBot AG“ baut einen KI-Assistenten für Ärzte. Der System Prompt lautet: „Du bist ein medizinischer Experte. Beantworte Fragen zu Medikamentendosierungen basierend auf den bereitgestellten Dokumenten.“ Der Prompt enthält aber nicht den wichtigen Zusatz: „Wenn die Antwort nicht in den Dokumenten steht, sage explizit, dass du es nicht weißt. Rate niemals.“
- Wenn ein Arzt nach einem Medikament fragt, das nicht in der Datenbank steht, könnte das LLM aufgrund des ungenauen Prompts anfangen zu halluzinieren. Das wäre bei Medikamenten sehr gefährlich.
→ Ein Verhalten, das man unter Menschen voraussetzt, sollte man nicht automatisch bei LLMs erwarten.
Vergleiche die beiden Anweisungen
| Allgemeine Anweisung | Präzise Anweisung |
|---|---|
| Antworte kurz und leicht verständlich. | Antworte mit höchstens sechs Sätzen. |
| Verwende bei Bedarf Fachbegriffe. | Wenn du einen Fachbegriff verwendest, erkläre ihn direkt anschließend in einem Satz. |
| Erkläre es einfach. | Formuliere so, dass Schülerinnen und Schüler der 7. Klasse die Antwort verstehen können. |
Die zweite Anweisung lässt weniger Interpretationsspielraum. Statt Begriffen wie „kurz“, „leicht verständlich“ oder „die wichtigsten“ enthält sie konkrete Vorgaben zur Länge, zum Umgang mit Fachbegriffen und zur Zielgruppe.
ℹ️ Hinweis
In der Literatur und im Internet finden sich zahlreiche Empfehlungen zu Prompt Engineering, also wie Prompts möglichst wirksam formuliert werden sollten. Solche Empfehlungen können jedoch schnell veralten, wenn eine neue Modellgeneration auf den Markt kommt. Generell verstehen Modelle immer besser, was man von ihnen will.
Sinn dieses Moduls ist es aber, ein LLM möglichst gezielt zu steuern. Irgendeinen Beratungsassistenten zu erzeugen, geht auch mit einem kurzen Satz: „Sei ein Beratungsassistent für den Tag der offenen Tür.“ Das ist aber nicht das Ziel unserer Übung.
Auch ein klar formulierter System Prompt garantiert allerdings nicht, dass ein Sprachmodell jede Regel korrekt beachtet. Deshalb solltest du einen KI-Assistenten ausführlich testen und seine Anweisungen bei Bedarf schrittweise verbessern. Dieses wiederholte Entwickeln, Testen und Anpassen bezeichnet man als iteratives Arbeiten.
🔧 Übung
Schau dir die folgenden Learning Cards an. Drehe die Karten nicht sofort um, sondern überlege zunächst selbst, wie du die jeweilige Frage beantworten würdest.
👉 Auf der nächsten Seite beschäftigen wir uns dann mit der Struktur.