Angesichts der Auswahl, die wir haben, mangelt es der Welt nicht an LLMs. Ehrlich gesagt sind diese Modelle bereits zur Massenware geworden, und dieser Trend beschleunigt sich, siehe beispielsweise meinen letzten Artikel OpenAI GPT4o, Meta Llama 3.1B, Google Gemini 1.5 pro. Apps wie ChatGPT und Perplexity, die von LLMs angetrieben werden, werden zu alltäglichen Tools, ähnlich wie MS Word und Excel.

Daher ist es für einen Berufstätigen am wichtigsten, wie wir aus diesen Modellen Nutzen ziehen und wie Sie diese Apps optimal für sich nutzen können. Das ist eine grundlegende Technik, die jeder IT-Experte beherrschen muss → schnelles Engineering. 

Was macht eine gute Eingabeaufforderung aus? 

Um die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) effektiv zu nutzen, sollte eine gute Eingabeaufforderung klar, spezifisch und gut strukturiert sein. Hier sind die Schlüsselelemente, die eine gute Eingabeaufforderung ausmachen 

1. Klarheit und Spezifität
   • Klare Anweisungen: Die Eingabeaufforderung sollte eindeutige Anweisungen enthalten, um Mehrfachinterpretationen zu vermeiden.
   • Spezifische Einzelheiten: Fügen Sie detaillierte Informationen zu Kontext, gewünschtem Ergebnis, Format, Stil und Länge hinzu.

2. Kontext und Hintergrund
   • Relevanter Kontext: Geben Sie ausreichend Hintergrundinformationen an, damit das Modell das Szenario versteht.
   • Zielgruppenspezifikation: Passen Sie die Eingabeaufforderung an die Zielgruppe an, um sicherzustellen, dass die Ausgabe relevant ist.

3. Gewünschtes Ausgabeformat
   • Beispiele: Verwenden Sie Beispiele, um das erwartete Ausgabeformat zu veranschaulichen.
   • Strukturiertes Format: Definieren Sie die Struktur der Antwort klar, z. B. Aufzählungspunkte, Listen oder Absätze.

4. Iterative Verfeinerung
   • Feedback-Mechanismus: Ermöglichen Sie iterative Verbesserungen basierend auf den Antworten des Modells.
   • Experimentieren: Testen Sie verschiedene Eingabeaufforderungsvarianten, um die effektivsten zu ermitteln.

5. Mehrdeutigkeiten vermeiden
   • Präzise Sprache: Verwenden Sie möglichst wenig vage oder „schwammige“ Beschreibungen.
   • Explizite Anweisungen: Sagen Sie klar, was zu tun ist und was nicht.

Wie Frameworks Eingabeaufforderungen effektiv machen

Das Prompt Engineering-Framework bietet eine Struktur, die Ihnen dabei hilft, einen effektiveren Prompt zu konstruieren. In den letzten zwei Jahren wurden über 40 Prompt Engineering-Frameworks entwickelt, und es ist ziemlich mühsam, ihnen zu folgen. Grundsätzlich umfasst die Bewertung eines Prompt Engineering-Frameworks die Beurteilung seiner Effektivität, Benutzerfreundlichkeit, iterativen Verbesserungsmöglichkeiten, Leistungsmetriken, Community-Unterstützung und Anpassungsfähigkeit.

Ich empfehle die folgenden fünf Frameworks basierend auf Benutzerfreundlichkeit, Ausgabeleistung, Anwendungsfall und schneller Wiederverwendbarkeit. 

CRISP-Rahmenwerk 

• Kontext: Bietet einen detaillierten Hintergrund, der dem Modell hilft, das Szenario zu verstehen.
• Anfrage: Gibt die Aufgabe klar an und stellt sicher, dass das Modell weiß, was zu tun ist.
• Einblick: Fügt zusätzliche Informationen hinzu und verbessert so das Verständnis des Modells.
• Stil: Definiert den Ton und die Art der Antwort, sodass sie für die Zielgruppe geeignet ist.
• Parameter: Legt Grenzen für die Antwort fest, beispielsweise Länge und Format, und stellt sicher, dass die Ausgabe bestimmte Anforderungen erfüllt.

ERA-Rahmenwerk 

• Erwartung: Gibt einen Überblick über das gewünschte Ergebnis und legt klare Ziele für das Modell fest.
• Rolle: Gibt die Rolle des Modells an und steuert sein Verhalten.
• Aktion: Beschreibt die spezifische Aufgabe und stellt sicher, dass das Modell weiß, welche Aktion ausgeführt werden soll.

RTF-Rahmenwerk 

• Anfrage: Definiert die Benutzeranforderung klar.
• Aufgabe: Gibt die auszuführende Aufgabe an.
• Format: Gibt einen Überblick über das gewünschte Format der Antwort und sorgt für Klarheit und Struktur.

Chain-of-Thought-Rahmenwerk (CoT) 

• Schritt-für-Schritt-Argumentation: Ermutigt das Modell, das Problem Schritt für Schritt zu durchdenken, und verbessert so die Qualität komplexer Denkaufgaben.
• Iterativer Prozess: Ermöglicht Verfeinerungen und Feedback und verbessert so die Leistung des Modells im Laufe der Zeit.

LangGPT-Rahmenwerk 

LangGPT ist ein Prompt-Engineering-Framework, das von strukturierten, wiederverwendbaren Programmiersprachen inspiriert ist, die NLP-Prompts strukturierter und wiederverwendbarer machen. 

• Vorlagenbasiert: Verwendet Vorlagen, Variablen und Befehle, um strukturierte Eingabeaufforderungen zu erstellen, wodurch die Generierung qualitativ hochwertiger Ausgaben vereinfacht wird.
• Zweischichtige Struktur: Ermöglicht wiederverwendbare und modulare Eingabeaufforderungen und verbessert so die Effizienz und Konsistenz.
• Community-Unterstützung: Bietet gemeinsam genutzte Vorlagen und Ressourcen und fördert so die Zusammenarbeit und kontinuierliche Verbesserung.

Das Basismodul beinhaltet folgende Elemente:

Es wurde von einer in China ansässigen Community entwickelt und hat im Vergleich zu anderen Frameworks für schnelles Engineering eine bessere Leistung bei der Anleitung von LLMs zur Durchführung von Aufgaben gezeigt.

Die Vor- und Nachteile jedes Frameworks mit einem Szenario

Jedes Framework hat seine Stärken und Schwächen, und die Wahl hängt von der Komplexität der Aufgabe, Ihrem Ziel und der Vertrautheit des Benutzers mit dem Framework ab. Hier ist ein Beispiel, das die Vor- und Nachteile dieser Frameworks hervorhebt 

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Sie finden die Ausgabe dieser Eingabeaufforderungen basierend auf ChatGPT Hier. 

Die idealen Anwendungsfälle für jedes Framework. 

Auch der Anwendungsfall spielt bei der Auswahl des Frameworks eine große Rolle. Hier ist eine Tabelle, die verschiedene Felder kategorisiert und das am besten geeignete Prompt-Engineering-Framework für jede Kategorie basierend auf ihren Stärken und Eigenschaften angibt.

Der Abschluss 

Die Entwicklung von Prompt-Engineering-Frameworks spiegelt die rasante Weiterentwicklung von KI-Sprachmodellen und deren Anwendungen wider. Ursprünglich konzentrierte sich Prompt-Engineering auf einfache anweisungsbasierte Ansätze, hat sich jedoch inzwischen zu anspruchsvolleren Frameworks entwickelt, um das KI-Potenzial zu maximieren.

• KNACKIG: Am besten für Aufgaben geeignet, die einen detaillierten Kontext und umfassende Antworten erfordern, wie etwa Schreiben, Finanzen, Marketing und Recht.
• Kinderbett: Bietet einen schrittweisen Ansatz und verbessert die Übersichtlichkeit komplexer Prozesse.
• EPOCHE: Liefert eine einfache und unkomplizierte Ausgabe, geeignet für schnelle und direkte Aufgaben.
• RTF: Wirksam für prägnante und strukturierte Ausgaben und daher für Social-Media-Inhalte geeignet.
• SpracheGPT: Hochgradig strukturiert und anpassbar, daher ideal für Design-, SEO- und Codierungsaufgaben, bei denen Konsistenz und Wiederverwendbarkeit erforderlich sind.

Trotz des Trends zur Automatisierung ist menschliches Fachwissen nach wie vor von entscheidender Bedeutung, um KI-Anwendungen branchenspezifisch anzupassen und Compliance und Sicherheit zu gewährleisten.

Bonus: hier ist die Eingabeaufforderung, die ich verwende, um mit CRISP den Titel dieses Artikels zu finden. Ich schlage daher vor, dass Sie dieses Framework jetzt verwenden.

Kontext: Sie sind ein technischer Redakteur und SEO-Experte und arbeiten an einem Artikel, um eine Expertenmeinung zum Prompt-Engineering-Framework zu geben.

Anfrage: Strukturieren Sie den Artikeltitel so, dass er für SEO optimal ist. Verwenden Sie Google Keyword Planner, Ahrefs und SEMrush, um die fünf wichtigsten Keywords zu ermitteln.

Einblick: Der Artikel richtet sich an IT-Experten, die über ein gewisses Verständnis von Prompt Engineering verfügen. Er wird für einen LinkedIn-Beitrag und einen Newsletter verwendet.

Stil: Ansprechend.

Parameter: Der Titel muss kurz und einprägsam sein und einen Aufruf zum Handeln auslösen.

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Verweise

1. ERA/ERF: https://easyaibeginner.com
2. KNACKIG: https://promptengineering.org/the-crisp-method-a-dynamic-framework-for-advanced-ai-reasoning-and-decision-making/
3. COT-Lernhinweise: https://learnprompting.org/docs/intermediate/chain_of_thought
4. SpracheGPT: https://www.langgpt.ai/ 
5. Ihr Leitfaden zur Beherrschung aller verschiedenen Eingabeaufforderungsrahmen