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concept#KI#Softwareentwicklung#Architektur#Governance

Prompt Engineering

Methoden zur Formulierung und Optimierung von Eingaben für KI-Modelle, um präzise und konsistente Ergebnisse zu erzielen.

Prompt Engineering umfasst Prinzipien und Techniken zur Formulierung von Eingabeaufforderungen für große KI-Modelle, um gewünschte Antworten, Formatierungen und Verhaltensweisen zu erzielen.
Aufstrebend
Mittel

Klassifikation

  • Mittel
  • Technisch
  • Design
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

OpenAI- oder andere Modell-APIsOrchestrierungstools (z. B. LangChain, LlamaIndex)Produktivkanäle (Chat-Plattformen, CMS, Automatisierungs-Pipelines)

Prinzipien & Ziele

Ziele klar definieren: Präzise Erfolgskriterien vor dem Prompt-Design festlegen.Iteratives Testen: Prompts kontinuierlich messen und verbessern.Explizite Kontextgestaltung: Relevanten Kontext strukturieren und bereitstellen.
Umsetzung
Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Halluzinationen oder falsche Fakten als Ergebnis ungenauer Prompts.
  • Leak sensibler Informationen durch unkontrollierte Kontextweitergabe.
  • Übermäßige Automatisierung ohne menschliche Kontrolle führt zu Qualitätsproblemen.
  • Explizite Beispiele (few-shot) bereitstellen, um gewünschtes Format zu sichern.
  • System- und Benutzer-Prompts trennen und Verantwortlichkeiten definieren.
  • Automatisierte Tests und Regressionstests in CI integrieren.

I/O & Ressourcen

  • Zugriff auf das Zielmodell und API-Schlüssel
  • Domänenwissen und Beispielantworten
  • Evaluationsdatensatz und Qualitätskriterien
  • Prompt-Templates und Variantenkatalog
  • Validierungs- und Test-Suites
  • Monitoring-Metriken und Dashboards

Beschreibung

Prompt Engineering umfasst Prinzipien und Techniken zur Formulierung von Eingabeaufforderungen für große KI-Modelle, um gewünschte Antworten, Formatierungen und Verhaltensweisen zu erzielen. Es verbindet linguistische Präzision, systematische Tests und Kontext-Design. Ziele sind Zuverlässigkeit, Robustheit und effiziente Nutzung von Modellen in technischen und produktbezogenen Anwendungen.

✔

  • Schnelle Prototypen und Inhalte mit geringem Entwicklungsaufwand.
  • Bessere Ergebnisqualität durch gezielte Formulierung.
  • Wiederverwendbare Prompt-Patterns und Templates.

✖

  • Abhängigkeit von Modellkapazitäten und -versionen.
  • Prompts sind oft empfindlich gegenüber kleinen Änderungen.
  • Nicht deterministische Antworten können Reproduzierbarkeit erschweren.

  • Antwortgenauigkeit

    Messung in Prozent korrekter oder erwarteter Antworten anhand einer Testmenge.

  • Durchsatz (Requests pro Sekunde)

    Anzahl verarbeiteter Prompt-Anfragen pro Zeiteinheit unter Produktionsbedingungen.

  • Token-Kosten pro Ergebnis

    Ø Kosten in Tokens oder API-Gebühren für die Erzeugung eines validen Outputs.

Support-FAQ-Bot

Ein Chatbot nutzt System-Prompts und Beispielkonversationen, um konsistente Antworten für Kundenfragen zu liefern.

Automatisierte Inhaltsproduktion

Marketingteam erzeugt variantenreiche Produktbeschreibungen mittels prompt-basierter Templates und Bewertungsmetriken.

Extraktion von Rechnungsdaten

Pipeline extrahiert strukturierte Felder aus Rechnungen durch gezielte Extraktionsprompts und Validierungsregeln.

1

Ziele und Erfolgskriterien festlegen; Anforderungen priorisieren.

2

Modellzugang sichern und initiale Prompt-Experimente durchführen.

3

Prompts strukturieren, Templates erstellen und Validierung definieren.

4

Automatisierte Tests und Monitoring einrichten; iterativ verbessern.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Unversionierte Prompt-Templates ohne Änderungsverfolgung.
  • Fehlendes Monitoring für Qualitätsverschlechterungen nach Modellwechsel.
  • Hardcodierte Prompt-Strings verteilt in mehreren Services.
Modell-LimitsDaten- und KontextqualitätVariabilität von Antworten
  • Verwendung von Prompts, die vertrauliche Daten unverschlüsselt einbetten.
  • Prompts zur Umgehung von Sicherheitsregeln oder Moderation.
  • Automatisierte Generierung ohne Qualitätsprüfung in Produktivumgebungen.
  • False-Positive-Evaluations durch zu kleine Testmengen.
  • Unbeabsichtigte Überanpassung an Beispielantworten.
  • Ignorieren von Modell-Updates und damit veraltete Prompts behalten.
Prompt-Design und linguistische PräzisionTesten, Metriken und EvaluationskenntnisseGrundverständnis von Modellarchitektur und Kostenmodellen
Modellfähigkeiten (Kontextgröße, Temperatursteuerung)Latenz- und KostenanforderungenDatenschutz und Compliance-Anforderungen
  • • Token- und Kontextgrößenbegrenzungen des Modells
  • • API-Rate-Limits und Kostenbudgets
  • • Rechtliche Vorgaben zu Datennutzung und Speicherung