Was ist Prompt Engineering?

Question

Accepted Answer

**Prompt Engineering** ist die Praxis, effektive **Prompts** (Anweisungen/Eingaben) zu formulieren, um gute Ergebnisse von KI-Modellen, insbesondere LLMs, zu erhalten. Da LLMs auf natürlichsprachliche Prompts reagieren, beeinflusst die Formulierung eines Prompts die Qualität der Ausgabe erheblich.

## Was Prompt Engineering ist

```text
PROMPT ENGINEERING → designing the input (PROMPT) you give an LLM to get the desired output:
  → LLMs respond to instructions in natural language → the prompt shapes the response
  → better prompts → better, more relevant, accurate results
  → no coding needed → you communicate with the model through well-crafted text
→ a key skill for effectively using LLMs
```

## Grundlegende Techniken

```text
✓ BE CLEAR and SPECIFIC → state exactly what you want (vague prompts → vague results)
✓ Give CONTEXT → background info the model needs to respond well
✓ Specify FORMAT → ask for the output format you want (list, JSON, steps, length)
✓ Provide EXAMPLES (few-shot) → show examples of the desired input/output → guides the model
✓ Assign a ROLE → 'You are an expert...' → frames the response
✓ Break down COMPLEX tasks → step by step; 'think step by step' (chain of thought)
✓ ITERATE → refine the prompt based on results
```

## Warum es wichtig ist

```text
→ the SAME model gives very different results based on the prompt → prompting is the
  main lever for output quality
→ effective prompting → get accurate, relevant, well-formatted, useful responses
→ increasingly valuable as LLMs are used everywhere (a practical, in-demand skill)
```

## Warum es wichtig ist

Prompt Engineering zu verstehen ist wertvoll, zunehmend relevantes Wissen, denn **Prompting ist die Hauptmethode, um gute Ergebnisse von LLMs zu erhalten**, die überall eingesetzt werden. Es ist daher eine praktische, stark nachgefragte Fähigkeit.

Prompt Engineering — die Formulierung effektiver Prompts, um gute Ergebnisse von LLMs zu erhalten — ist wichtig, weil LLMs auf natürlichsprachliche Prompts reagieren und **wie man einen Prompt formuliert, die Ausgabequalität erheblich beeinflusst**.

Zu verstehen, was Prompt Engineering ist (das Gestalten der Eingabe, die man einem LLM gibt, um die gewünschte Ausgabe zu erhalten, wobei bessere Prompts bessere Ergebnisse liefern und keine Codierung erforderlich ist), verdeutlicht diese Schlüsselfähigkeit für die effektive Nutzung von LLMs.

Die Grundtechniken zu verstehen — klar und spezifisch sein (vage Prompts geben vage Ergebnisse), Kontext geben, das gewünschte Format angeben, Beispiele bereitstellen (Few-Shot Prompting), eine Rolle zuweisen, komplexe Aufgaben aufteilen (Chain-of-Thought, Schritt für Schritt denken) und iterieren — bietet das praktische Toolkit für effektives Prompting.

Zu verstehen, **warum es wichtig ist** — dass das gleiche Modell sehr unterschiedliche Ergebnisse basierend auf dem Prompt liefert (Prompting ist also der Haupthebel für Ausgabequalität), dass effektives Prompting genaue, relevante, gut formatierte Antworten liefert und dass es zunehmend wertvoll ist, da LLMs überall eingesetzt werden — verdeutlicht die Bedeutung und praktischen Wert von Prompt Engineering.

Da LLMs in unzählige Tools und Workflows integriert werden, ist die Fähigkeit, sie effektiv zu prompts, eine zunehmend wertvolle, stark nachgefragte praktische Fähigkeit (für Entwickler und viele andere).

Da Prompting die Hauptmethode ist, um gute Ergebnisse von LLMs zu erhalten (das gleiche Modell liefert sehr unterschiedliche Ergebnisse basierend auf dem Prompt), LLMs weit verbreitet sind und effektives Prompting (Klarheit, Kontext, Format, Beispiele, Rollen, Schritt für Schritt) eine praktische Fähigkeit ist, ist das Verständnis von Prompt Engineering wertvoll, zunehmend relevantes Wissen — eine Schlüsselfähigkeit für die effektive Nutzung von LLMs (der Haupthebel für Ausgabequalität), zunehmend nachgefragt, da LLMs allgegenwärtig werden, und wichtiges praktisches Wissen für jeden, der mit moderner KI arbeitet.