Was sind Prompt Engineering Frameworks?

Prompt Engineering Frameworks

Prompt Engineering Frameworks sind strukturierte Ansätze zum Entwerfen, Testen und Verfeinern von Eingabeaufforderungen, die KI-Modelle wie Chatbots oder Inhaltsgeneratoren anleiten, um gewünschte Ergebnisse effektiv zu erzeugen.

Prompt-Engineering-Frameworks helfen Marketingfachleuten und Content-Erstellern, KI-Tools für Aufgaben wie Content-Erstellung, Kundenservice über Chatbots oder personalisierte Empfehlungen zu nutzen.

Eine ausgefeilte Eingabeaufforderung kann beispielsweise eine KI anleiten, Ideen für Blog-Posts zu generieren, die auf die Interessen einer bestimmten Zielgruppe zugeschnitten sind, oder Social-Media-Posts zu erstellen, die auf die Markenbotschaft und Kampagnenziele abgestimmt sind.

5 wichtige Prompt-Engineering-Frameworks:

Gedankenkette: Führt das Modell durch einen schrittweisen Argumentationsprozess.
Beispiel: „Um die Gesamtkosten zu berechnen, ermitteln Sie zunächst die Kosten pro Artikel und multiplizieren Sie sie dann mit der Anzahl der Artikel.“

Few-Shot-Lernen: Stellt dem Modell einige Beispiele der vorliegenden Aufgabe zur Verfügung, bevor die eigentliche Frage gestellt wird.
Beispiel: „Übersetzung vom Englischen ins Französische: ‚Hallo‘ ist ‚Bonjour‘.“ „Auf Wiedersehen“ ist „Au revoir“. Übersetzen Sie jetzt ‚Danke‘.“

Zero-Shot-Lernen: Beinhaltet das Stellen einer Frage oder Aufgabe ohne Angabe von Beispielen und stützt sich dabei auf das bereits vorhandene Wissen des Modells.
Beispiel: „Übersetzen Sie „Ich liebe es, neue Sprachen zu lernen“ ins Spanische.“

Anweisungen folgen: Weist die KI direkt über die auszuführende Aufgabe an und wird häufig verwendet, um bestimmte Arten von Antworten oder Aktionen anzufordern.
Beispiel: „Fassen Sie den folgenden Artikel in drei Sätzen zusammen.“

Soft Prompting (oder Embedding Prompting): Dazu gehört die Optimierung der Eingabeeinbettungen des Modells, um seine Ausgaben ohne explizite Textaufforderungen in die gewünschte Richtung zu lenken.
Beispiel: Anstelle einer Textaufforderung werden spezifische Einbettungen angepasst, um das Modell zur Generierung technischer Inhalte zu leiten.

So implementieren Sie Prompt-Engineering-Frameworks effektiv in Ihre Marketingstrategie:

• Definieren Sie zunächst klar Ihre Marketingziele und die spezifischen Ergebnisse, die Sie vom Einsatz von KI erwarten.
• Experimentieren Sie mit verschiedenen Aufforderungen, um herauszufinden, welche die besten Ergebnisse in Bezug auf Engagement und Relevanz für Ihre Zielgruppe erzielen.
• Wiederholen Sie erfolgreiche Eingabeaufforderungen, indem Sie sie auf der Grundlage von Feedback und Leistungskennzahlen verfeinern, um die Qualität der KI-generierten Inhalte kontinuierlich zu verbessern.

Prompt Engineering Frameworks sind strukturierte Ansätze zum Entwerfen, Testen und Verfeinern von Eingabeaufforderungen, die KI-Modelle wie Chatbots oder Inhaltsgeneratoren anleiten, um gewünschte Ergebnisse effektiv zu erzeugen.

Prompt-Engineering-Frameworks helfen Marketingfachleuten und Content-Erstellern, KI-Tools für Aufgaben wie Content-Erstellung, Kundenservice über Chatbots oder personalisierte Empfehlungen zu nutzen.

Eine ausgefeilte Eingabeaufforderung kann beispielsweise eine KI anleiten, Ideen für Blog-Posts zu generieren, die auf die Interessen einer bestimmten Zielgruppe zugeschnitten sind, oder Social-Media-Posts zu erstellen, die auf die Markenbotschaft und Kampagnenziele abgestimmt sind.

5 wichtige Prompt-Engineering-Frameworks:

Gedankenkette: Führt das Modell durch einen schrittweisen Argumentationsprozess.
Beispiel: „Um die Gesamtkosten zu berechnen, ermitteln Sie zunächst die Kosten pro Artikel und multiplizieren Sie sie dann mit der Anzahl der Artikel.“

Few-Shot-Lernen: Stellt dem Modell einige Beispiele der vorliegenden Aufgabe zur Verfügung, bevor die eigentliche Frage gestellt wird.
Beispiel: „Übersetzung vom Englischen ins Französische: ‚Hallo‘ ist ‚Bonjour‘.“ „Auf Wiedersehen“ ist „Au revoir“. Übersetzen Sie jetzt ‚Danke‘.“

Zero-Shot-Lernen: Beinhaltet das Stellen einer Frage oder Aufgabe ohne Angabe von Beispielen und stützt sich dabei auf das bereits vorhandene Wissen des Modells.
Beispiel: „Übersetzen Sie „Ich liebe es, neue Sprachen zu lernen“ ins Spanische.“

Anweisungen folgen: Weist die KI direkt über die auszuführende Aufgabe an und wird häufig verwendet, um bestimmte Arten von Antworten oder Aktionen anzufordern.
Beispiel: „Fassen Sie den folgenden Artikel in drei Sätzen zusammen.“

Soft Prompting (oder Embedding Prompting): Dazu gehört die Optimierung der Eingabeeinbettungen des Modells, um seine Ausgaben ohne explizite Textaufforderungen in die gewünschte Richtung zu lenken.
Beispiel: Anstelle einer Textaufforderung werden spezifische Einbettungen angepasst, um das Modell zur Generierung technischer Inhalte zu leiten.

So implementieren Sie Prompt-Engineering-Frameworks effektiv in Ihre Marketingstrategie:

• Definieren Sie zunächst klar Ihre Marketingziele und die spezifischen Ergebnisse, die Sie vom Einsatz von KI erwarten.
• Experimentieren Sie mit verschiedenen Aufforderungen, um herauszufinden, welche die besten Ergebnisse in Bezug auf Engagement und Relevanz für Ihre Zielgruppe erzielen.
• Wiederholen Sie erfolgreiche Eingabeaufforderungen, indem Sie sie auf der Grundlage von Feedback und Leistungskennzahlen verfeinern, um die Qualität der KI-generierten Inhalte kontinuierlich zu verbessern.