Der Weg nach KAI – Episode 22: Einfach bessere KI-Ergebnisse: Das "Prompt Engineering"
 
In dieser Episode tauchen wir tief in das Thema "Prompting" ein. Mit der zunehmenden Komplexität und Leistungsfähigkeit von KI-Systemen hat sich das Fachgebiet des "Prompt Engineering" entwickelt. Dabei geht es darum, Eingabeaufforderungen so zu gestalten, dass sie die bestmöglichen Ergebnisse von einem KI-Modell liefern. Prompt Engineers sind Experten, die sich darauf spezialisiert haben, die Kommunikation zwischen Mensch und KI zu optimieren. 
In der Welt des Prompt Engineering haben sich zwei besonders effektive Techniken herauskristallisiert: das "Chain of Thought" und "Tree of Thought" Prompting. Bei der "Chain of Thought" Methode wird die KI angeleitet, die einzelnen Gedankenschritte zu artikulieren, die zu einer Antwort führen. Das "Tree of Thought" Prompting ermutigt die KI hingegen, mehrere mögliche Lösungswege gleichzeitig zu erkunden, ähnlich wie die Äste eines Baumes. Beide Methoden haben bewiesen, dass sie die Leistung von KI-Modellen bei komplexen Aufgaben deutlich verbessern können.
Es gibt konkrete Prompting-Tipps, damit Ihr das Beste aus euren Interaktionen mit KI-Modellen herausholt. Dazu gehören Empfehlungen wie präzise und spezifische Anfragen zu stellen, ausreichend Kontext zu liefern, das gewünschte Ausgabeformat zu spezifizieren, Rollenzuweisungen zu nutzen und die Prompts iterativ zu verfeinern. Außerdem erklären wir, wie man durch Beispiele (Few-Shot Prompting), Zerlegung komplexer Aufgaben (Task Decomposition) und Aufforderung zur Eigenanalyse der KI die Ergebnisse weiter optimieren kann.