«Prompting» (englisch für Aufforderung) bezeichnet die gezielte Eingabe von Anweisungen oder Fragen, um eine Künstliche Intelligenz (KI) dazu zu bringen, gewünschte Ergebnisse zu liefern. Einen Prompt schreiben Sie in das Eingabefeld des KI-Tools (DuckAI, Mistral, ChatGPT, Claude, Copilot, Mistral, Gemini, Perplexity etc.).

Die Prompting-Tipps helfen Ihnen dabei, Fragen oder Anweisungen gezielter, klarer und wirkungsvoller zu formulieren sowie häufige Fehler zu vermeiden.

Prompt-Formel

Eine Prompt-Formel zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie Ihre Eingaben präzise und wirkungsvoll gestalten kannst, um so präzise Ergebnisse zu erzielen. Sie bietet Ihnen gleichzeitig die Möglichkeit, durch Ausprobieren und Anpassen Ihren individuellen Prompting-Stil zu entwickeln. Die folgende Formel ist ein Vorschlag und dient als Inspiration. Sie kann nach Belieben ergänzt oder reduziert werden, es gibt keine allgemeingültige Formel. Experimentieren Sie und finden Sie Ihren Stil.

Rolle zuweisen + Ziel definieren + Aufgabe konkretisieren + Format definieren + Kontext hinzufügen + Schreibstil festlegen

Beispiel: Zusammenfassen von Fachartikeln

Mit der Prompt-Formel können Sie beispielsweise Zusammenfassungen von Fachartikeln erstellen, um sich rasch auf den neuesten Stand zu bringen. Bitte beachten Sie: Nicht alle KI-Tools bieten das Hochladen von Dateien an, insbesondere in der kostenlosen Version. Alternativ dazu können Sie Textpassagen kopieren und eingeben oder Web-Links einfügen.

1. Prompt-Rolle zuweisen: «Du bist eine wissenschaftliche Mitarbeiterin mit Expertise in Verkehrsplanung.» Warum: Diese Rolle hilft der KI, den Kontext und die fachliche Tiefe der Anfrage zu verstehen.
2. Prompt-Ziel definieren: «Erstelle eine strukturierte Zusammenfassung mehrerer Artikel zur Verkehrsplanung.» Warum: Ein klares Ziel gibt der KI eine eindeutige Richtung.
3. Prompt-Aufgabe konkretisieren: «Erstelle eine Zusammenfassung der Hauptaussagen der bereitgestellten Artikel, einschliesslich der wichtigsten Trends und deren Implikationen.» Warum: Eine präzise Aufgabenstellung reduziert die Wahrscheinlichkeit irrelevanter Ergebnisse.
4. Prompt-Format definieren: «Verfasse die Zusammenfassung als Fliesstext mit ca. 300 Wörtern.» Warum: Ein spezifisches Format sorgt für eine klare und verwertbare Ausgabe. Hinweis: Eine KI kann keine exakte Anzahl Zeichen generieren. Sie kann jedoch die Anzahl Zeichen einer bereits verfassten Antwort exakt ermitteln.
5. Prompt-Kontext hinzufügen: «Die Artikel stammen aus den Jahren 2022 - 2024 und behandeln die Themen [X, Y, Z].» Warum: Kontextinformationen ermöglichen der KI, die Ergebnisse relevanter und zielgerichteter zu gestalten.
6. Prompt-Schreibstil festlegen: «Formuliere die Zusammenfassung klar, sachlich und leicht verständlich.» Warum: Ein angemessener Schreibstil stellt sicher, dass die Ergebnisse für die Zielgruppe zugänglich sind.

Weitere Prompting-Techniken mit Beispielen

Eine Formel ist nicht immer nötig. Nachfolgend werden gängige Prompting-Techniken vorgestellt. 

Zero-Shot-Prompting

Die KI löst eine Aufgabe ohne Eingabe von Beispielen. 

Beispiel: «Erstelle fünf kreative Ideen für Social-Media-Posts zur Förderung des öffentlichen Nahverkehrs.»

Die KI erhält ein einzelnes Beispiel, um den gewünschten Stil oder die Struktur besser zu verstehen und die Antwort zu präzisieren. 

Beispiel: «Hier ist ein Beispiel für einen Social-Media-Post: ‹Wussten Sie, dass der öffentliche Nahverkehr jährlich 1000 Tonnen CO₂ einspart? Steigen Sie um und leisten Sie Ihren Beitrag!› Erstelle einen ähnlichen Post, der die Vorteile eines vergünstigten Jahrestickets verdeutlicht.» 

One-Shot-Prompting

Die KI erhält ein einzelnes Beispiel, um den gewünschten Stil oder die Struktur besser zu verstehen und die Antwort zu präzisieren. 

Beispiel: «Hier ist ein Beispiel für einen Social-Media-Post: ‹Wussten Sie, dass der öffentliche Nahverkehr jährlich 1000 Tonnen CO₂ einspart? Steigen Sie um und leisten Sie Ihren Beitrag!› Erstelle einen ähnlichen Post, der die Vorteile eines vergünstigten Jahrestickets verdeutlicht.» 

Few-Shot-Prompting

Mehrere Beispiele verdeutlichen und betonen einen durchgängigen Stil und ein bestimmtes Format. Im Vergleich zum One-Shot-Prompting bieten mehrere Beispiele der KI mehr Kontext und Orientierung, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass das Ergebnis genauer und konsistenter ist. 

Beispiel: «Hier sind drei Beispiele für Social-Media-Posts: ‹Jeder zweite Pendler spart Zeit und Nerven im Zug. Wann steigen Sie um?› ‹Ein Ticket für die Umwelt: Ihr Nahverkehr – günstig, schnell und nachhaltig.› ‹Heute schon an morgen gedacht? Bus und Bahn für eine grünere Zukunft!› Erstelle zwei weitere Posts, die gezielt die Vorteile der Nachhaltigkeit herausstellen.» 

Prompt-Chaining

Die Eingaben zerlegen eine komplexe Aufgabe in kleinere Schritte, damit die KI jeden Schritt gezielt bearbeiten kann. Das Ergebnis einer Teilaufgabe dient dann als Input für den nächsten Schritt. Die Prompts werden nacheinander eingegeben. 

Beispiel: 

• Prompt 1: «Nenne drei zentrale Fakten, die die Vorteile des öffentlichen Nahverkehrs belegen.»
• Prompt 2: «Erstelle fünf ansprechende Social-Media-Posts à ca. 30 Wörter basierend auf den genannten Fakten.»

Meta-Prompting

Die KI wird aufgefordert, Eingaben oder Ergebnisse zu analysieren, um Schwächen oder Optimierungspotenziale zu erkennen und konkrete Verbesserungsvorschläge zu machen. 

Beispiel: «Hier ist ein Social-Media-Post: ‹Wussten Sie, dass jeder Umstieg auf den Bus täglich 2 kg CO₂ spart? Machen Sie mit und schützen Sie das Klima!› Analysiere diesen Social-Media-Post hinsichtlich Prägnanz, Verständlichkeit und emotionaler Wirkung. Schlage konkrete Verbesserungen vor.» 

Chain of Thought

Die KI wird dazu angeregt, komplexe Denkprozesse schrittweise nachzuvollziehen und ihre Argumentation explizit darzulegen. Dies verbessert insbesondere die Genauigkeit bei logischen und mathematischen Fragestellungen sowie bei Aufgaben, die mehrere aufeinander aufbauende Schritte erfordern. 

Beispiel: «Erstelle eine Excel-Formel, die den Durchschnitt der Zahlen in Spalte B berechnet, aber nur Werte über 1000 einbezieht. Erkläre jeden Schritt detailliert.»

1. Rolle definieren: Haben Sie der KI eine spezifische Rolle zugewiesen?
2. Aufgabe klar beschreiben: Ist die gewünschte Aufgabe präzise formuliert?
3. Kontext hinzufügen: Haben Sie alle relevanten Informationen bereitgestellt?
4. Format festlegen: Ist das gewünschte Ausgabeformat spezifiziert?
5. Ethische und rechtliche Aspekte beachten: Haben Sie keine vertraulichen oder personenbezogenen Informationen in den Prompt eingegeben?
6. Negative Prompts verwenden: Haben Sie explizit angegeben, was ausgeschlossen werden soll?
7. Schrittweise Verfeinerung: Wurde der Prompt basierend auf den ersten Ergebnissen schrittweise verfeinert?

Diese Prompting-Tipps lehnen verdankenswerterweise an die Vorlage der Digitalen Verwaltung des Kantons Bern an.

Kontaktieren Sie bei Fragen zum Einsatz von KI das DCC Data Competence Center am Statistischen Amt Basel-Stadt unter dcc@bs.ch.