Prompt Engineering
Aufgaben, Kontext und Ausgabevorgaben für ein generatives Modell gezielt gestalten und prüfen.
Was bedeutet Prompt Engineering?
Prompt Engineering gestaltet und erprobt Eingaben für generative Modelle systematisch. Dazu gehören Aufgabenbeschreibung, benötigter Kontext, geeignete Beispiele und Vorgaben für die Ausgabe. Varianten werden an passenden Fällen verglichen und nachvollziehbar festgehalten. Dabei werden die Eingaben verändert; die Modellparameter werden dadurch nicht wie bei einem Training angepasst. Gute Formulierungen allein garantieren keine fachlich richtigen Ergebnisse.
In einem erfundenen Dokumentablauf verlangt der Prompt für document_type einen der Werte invoice, delivery_note oder review. Gemischte oder unklare Unterlagen sollen zur Prüfung gehen. Das Team erprobt diese Regel mit eindeutigen und schwierigen Beispielen. Es kontrolliert sowohl die erlaubte Ausgabeform als auch die tatsächliche Zuordnung. Ein gültiges Feld mit erlaubtem Wert beweist noch nicht, dass das Dokument richtig eingestuft wurde.
Quellen
Verwandte Begriffe
- PromptEin Prompt ist die Eingabe an ein generatives Modell. Eine klare Aufgabenbeschreibung hilft, ersetzt aber weder Datenzugriff noch Berechtigungen.
- Large Language ModelEin Large Language Model verarbeitet Sprache anhand gelernter Muster. Flüssiger Text belegt weder sachliche Richtigkeit noch Zugriff auf aktuelle Firmendaten.
- Fine-TuningFine-Tuning passt ein bereits trainiertes Modell durch weiteres Training an. Es ist vom Bereitstellen aktueller Dokumente zur Laufzeit zu unterscheiden.
- KI-HalluzinationEine KI-Halluzination ist ein plausibel wirkender, aber sachlich falscher oder erfundener Inhalt. Flüssige Sprache ist kein Beleg für Richtigkeit.
- DatenvalidierungDatenvalidierung prüft Daten gegen festgelegte Anforderungen, etwa Format, Pflichtfelder oder erlaubte Wertebereiche.
- ModellkarteEine Modellkarte dokumentiert Zweck, Grundlagen, Bewertungsbedingungen und bekannte Grenzen eines KI-Modells für eine bestimmte Version.
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