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Prompt Engineering

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Prompt Engineering bezeichnet den systematischen Prozess, Prompts für generative KI zu entwerfen, zu testen und zu verbessern, damit ein Modell eine klar definierte Aufgabe möglichst passend bearbeitet. Besonders relevant ist die Methode bei Large Language Models (LLM), sie lässt sich aber auch auf andere generative und multimodale Modelle übertragen. Im Engineering kann Prompt Engineering helfen, wiederkehrende KI-gestützte Aufgaben in Konstruktion, Produktentwicklung und Wissensmanagement klarer und konsistenter zu formulieren. (Quellen: OpenAI; Google Cloud)

Auf einen Blick

Merkmal Einordnung
Kategorie Methode zur Steuerung generativer KI
Funktion Prompts gezielt entwerfen, testen und iterativ verbessern
Typische Bestandteile Aufgabe, Kontext, Eingabedaten, Vorgaben, Ausgabeformat und bei Bedarf Beispiele
Einsatzgebiete Text- und Informationsverarbeitung, Wissensarbeit, strukturierte Ausgaben
Engineering-Bezug Konstruktion, Produktentwicklung, technische Dokumentation und Wissensmanagement
Verwandte Begriffe Generative KI, Large Language Model, Foundation Model, Transformer, KI-Agenten

Inhaltsverzeichnis:

Was ist Prompt Engineering?

Ein Prompt ist die Eingabe, mit der ein KI-Modell eine Aufgabe oder Anfrage erhält. Bei einem Large Language Model ist das häufig eine Texteingabe. Je nach System können auch Bilder, Audiodaten oder andere Eingaben Teil eines Prompts sein. Prompt Engineering geht über das Formulieren einer einzelnen Anfrage hinaus: Ziel ist, Eingaben so zu gestalten und zu verfeinern, dass sie für eine definierte Aufgabe möglichst klare und brauchbare Ergebnisse erzeugen. (Quelle: OpenAI)

OpenAI beschreibt Prompt Engineering als das Entwerfen und Optimieren von Eingabe-Prompts, um die Antworten eines Sprachmodells zu steuern. Google Cloud hebt zusätzlich Kontext, Anweisungen und Beispiele als wichtige Bestandteile hervor. Beide Quellen beschreiben die iterative Verbesserung anhand der erzeugten Ausgabe als wesentlichen Bestandteil. (Quellen: OpenAI; Google Cloud)

Im Alltag wird Prompt Engineering beispielsweise bei ChatGPT sichtbar. Fachlich ist der Begriff jedoch produktunabhängig und beschreibt eine Methode, die bei unterschiedlichen generativen KI-Systemen eingesetzt werden kann.

Prompting und Prompt Engineering

Prompting bezeichnet allgemein das Eingeben einer Frage oder Anweisung an ein KI-System. Prompt Engineering ist systematischer. Es umfasst die Definition der Aufgabe, die Struktur des Prompts, Tests mit geeigneten Beispielen sowie die Bewertung und Überarbeitung der Ergebnisse. Bei wiederkehrenden Aufgaben können daraus standardisierte Prompt-Vorlagen entstehen.

Wie funktioniert Prompt Engineering?

Prompt Engineering beginnt mit einer möglichst klaren Aufgabenbeschreibung. Ein gutes Ergebnis hängt jedoch nicht von einer einzelnen Formulierung ab. Entscheidend ist, ob der Prompt die Informationen enthält, die das Modell für die konkrete Aufgabe benötigt.

Ein typischer Ablauf umfasst fünf Schritte:

  1. Ziel festlegen: Definieren, welche Aufgabe das Modell bearbeiten und welches Ergebnis entstehen soll.
  2. Kontext bereitstellen: Relevante Hintergrundinformationen, Eingabedaten und fachliche Rahmenbedingungen angeben.
  3. Anforderungen präzisieren: Gewünschte Tiefe, Zielgruppe, Format, Sprache, Umfang oder Ausschlusskriterien festlegen.
  4. Ausgabe prüfen: Ergebnis auf fachliche Richtigkeit, Vollständigkeit, Format und Eignung für den Anwendungsfall bewerten.
  5. Prompt verfeinern: Unklare Anweisungen korrigieren, fehlenden Kontext ergänzen und erneut testen.

OpenAI empfiehlt klare und konkrete Prompts mit ausreichendem Kontext sowie eine iterative Verfeinerung. Google Cloud nennt ebenfalls klare Ziele, Kontext, Beispiele und das gewünschte Ausgabeformat als relevante Elemente. (Quellen: OpenAI; Google Cloud)

Für wiederkehrende Aufgaben ist es sinnvoll, erfolgreiche Prompts als Vorlage zu dokumentieren und mit repräsentativen Eingaben zu testen. Prompt Engineering wird dadurch zu einem nachvollziehbaren Arbeitsprozess.

Ein einfaches Engineering-Beispiel ist die Strukturierung technischer Anforderungen. Ein Prompt kann das Modell anweisen, bereitgestellte Anforderungen in die Kategorien „Anforderung“, „Unklarheit“ und „Rückfrage“ zu gliedern, ausschliesslich den gelieferten Text zu verwenden und fehlende Informationen ausdrücklich zu kennzeichnen. Die gewünschte Struktur und die fachlichen Grenzen der Aufgabe werden damit bereits im Prompt festgelegt.

Wie wird Prompt Engineering im Engineering eingesetzt?

Im Engineering ist Prompt Engineering vor allem dort relevant, wo Fachkräfte generative KI für text- und wissensbezogene Aufgaben einsetzen. Der Prompt definiert, welche Informationen berücksichtigt werden sollen, welche Aufgabe zu bearbeiten ist und wie die Ausgabe aussehen soll.

Engineering-Bezug auf einen Blick

Merkmal Einordnung
Typische Einsatzbereiche Konstruktion, Produktentwicklung, technische Dokumentation und Wissensmanagement
Mehrwert Wiederkehrende KI-Aufgaben klar beschreiben und Ergebnisse in ein einheitliches Format lenken
Engineering-Anwendungsbereiche Anforderungen strukturieren, Dokumente zusammenfassen, Informationen klassifizieren, Rückfragen ableiten und Textentwürfe vorbereiten
Relevante Systeme / Plattformen LLM-basierte Assistenten, generative KI-Anwendungen und multimodale KI-Systeme
Wichtige Voraussetzung Klar definierter Anwendungsfall, geeigneter Kontext und fachliche Prüfung der Ausgabe

In Konstruktion und Produktentwicklung kann ein Prompt beispielsweise festlegen, dass ein Modell technische Anforderungen zusammenfasst, mögliche Widersprüche im bereitgestellten Text markiert oder offene Punkte als Rückfragen ausgibt. Im Wissensmanagement kann Prompt Engineering helfen, Anfragen an KI-basierte Wissensassistenten präzise zu formulieren und gewünschte Quellen- oder Ausgabeformate vorzugeben. In der IT können wiederverwendbare Prompt-Vorlagen für definierte Aufgaben entwickelt, getestet und versioniert werden.

Prompt Engineering ersetzt Engineering-Fachwissen und fachliche Freigaben nicht. Je höher die Auswirkung einer KI-Ausgabe auf Konstruktion, Qualität, Sicherheit oder Entscheidungen ist, desto wichtiger ist eine geeignete menschliche Kontrolle.

Mehr: KI im Engineering

Prozessgrafik zum iterativen Prompt Engineering mit sechs Schritten von der Zieldefinition bis zur dokumentierten Vorlage und einem Engineering-Beispiel für technische Anforderungen.

Die Prozessgrafik zeigt Prompt Engineering als iterativen Arbeitsprozess: Ziel definieren, Kontext und Vorgaben festlegen, Prompt erstellen, Ausgabe prüfen, Prompt verfeinern und die geprüfte Vorlage dokumentieren. Ein Engineering-Beispiel veranschaulicht, wie aus einer unspezifischen Anfrage zur Analyse technischer Anforderungen ein strukturierter Prompt mit klaren Kategorien und Vorgaben entsteht.

Wo liegen Grenzen und Risiken von Prompt Engineering?

Auch ein sehr präziser Prompt kann keine sachlich richtige Ausgabe garantieren. NIST beschreibt für generative KI das Risiko sogenannter „Confabulations“, also überzeugend formulierter, aber falscher Inhalte. Technische Aussagen aus generativer KI müssen deshalb abhängig vom Anwendungsfall überprüft werden. (Quelle: NIST)

Eine weitere Grenze betrifft die Sicherheit von LLM-Anwendungen. Bei einer Prompt Injection können manipulierte Eingaben das Verhalten eines Modells in unerwünschter Weise beeinflussen. Das ist besonders relevant, wenn ein System externe Dokumente, Webseiten oder andere nicht vertrauenswürdige Inhalte verarbeitet. OWASP empfiehlt deshalb technische Schutzmassnahmen wie begrenzte Berechtigungen, die Validierung von Ausgaben und menschliche Freigaben für risikoreiche Aktionen. Ein guter Prompt ist damit nur ein Baustein einer sicheren KI-Anwendung. (Quelle: OWASP)

Auch Datenschutz, Informationssicherheit und der Schutz vertraulicher Unternehmensinformationen müssen unabhängig vom Prompt Engineering geregelt werden. Für industrielle Anwendungen sind deshalb freigegebene Systeme, definierte Datenregeln und klare Verantwortlichkeiten ebenso wichtig wie die Qualität der Prompts. (Quelle: NIST)

Verwandte Begriffe

Künstliche Intelligenz (KI): Oberbegriff für Systeme und Methoden der künstlichen Intelligenz. Prompt Engineering ist vor allem im Umfeld generativer KI relevant.

Generative KI: Teilbereich der KI, der neue Inhalte wie Texte, Bilder oder weitere digitale Inhalte erzeugen kann. Prompts dienen dabei als Eingabe und Steuerungsinformation.

Large Language Model (LLM): Sprachmodell, das natürliche Sprache verarbeitet und erzeugt. Prompt Engineering wird häufig eingesetzt, um Aufgaben, Kontext und gewünschte Ausgaben für LLMs festzulegen.

Foundation Model: Breit einsetzbare Modellklasse, die für unterschiedliche Aufgaben verwendet oder angepasst werden kann. Prompts können ein solches Modell zur Laufzeit auf eine konkrete Aufgabe ausrichten. (Quelle: NIST)

Transformer: Architekturbegriff aus dem maschinellen Lernen. Der Transformer beschreibt die Modellarchitektur, Prompt Engineering dagegen die Gestaltung der Eingabe.

KI-Agenten: KI-basierte Systeme, die Aufgaben über mehrere Schritte bearbeiten und je nach Ausgestaltung Werkzeuge oder Datenquellen einbeziehen können. Prompts können Ziele, Aufgaben und Regeln eines Agenten mitbestimmen, sind jedoch nur ein Bestandteil des Gesamtsystems.

Quellen:

Projektportfoliomanagement (PPM)Generatives Design