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Prompt Engineering

Wissen kompakt: Prompt Engineering ist das systematische Vorgehen zur Realisierung von dialogorientierten Schnittstellen wie Chatbots oder virtuelle Assistenten.

Prompt Engineering – die Interaktion zwischen User und System mittels natürlicher Sprache ermöglichen

Die Entwicklung von Computersystemen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wird zunehmend populärer. Prompt Engineering ist ein Begriff, der den Prozess der Entwicklung und Implementierung von dialogorientierten Schnittstellen wie Chatbots, virtuellen Assistenten und anderen KI-gestützten sprachbasierten Systemen beschreibt.

Der Begriff geht auf das Konzept der “Prompts” zurück, die in Computersystemen verwendet werden, um die Interaktion eines Benutzers mit dem System einzuleiten. Der Bereich Prompt Engineering ist in den letzten Jahren mit der Weiterentwicklung der Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und des maschinellen Lernens (ML) schnell gewachsen.

Die Zukunft des Prompt Engineering sieht nach Einschätzung von Experten vielversprechend aus, da die Nachfrage nach Chatbots & Co. in allen Branchen kontinuierlich steigt. Da sich die Technologie weiter verbessert, ist zu erwarten, dass zukünftig viele fortschrittliche Dialogsysteme verfügbar sein werden, die in der Lage sind, komplexere Aufgaben und Interaktionen mit Benutzern zu bewältigen. Darüber hinaus wird es wahrscheinlich einen wachsenden Bedarf an Fachleuten geben, die im Bereich Prompt-Engineering ausgebildet sind, um diese Systeme zu entwerfen und zu entwickeln, sodass dies ein vielversprechender Karriereweg für die kommenden Jahre darstellen könnte.

Das Zusammenspiel von Künstlicher Intelligenz und Prompt Engineering

Ein Begriff, der immer mehr an Bedeutung gewinnt, ist Künstliche Intelligenz (abkürzt mit KI bzw. im Englischen mit AI für Artificial Intelligence). KI bezieht sich auf die Entwicklung von Computersystemen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Entscheidungsfindung und Sprachübersetzung. KI kann in verschiedene Unterbereiche unterteilt werden, z. B.

  • Maschinelles Lernen,
  • Deep Learning und
  • Computer Vision,

und wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, z. B. im Gesundheitswesen, im Finanzwesen, im Transportwesen und in der Unterhaltung. Das Ziel der KI ist es, Systeme zu entwickeln, die aus Daten lernen, Vorhersagen treffen und Aufgaben ausführen können, die normalerweise von Menschen erledigt werden, jedoch mit höherer Genauigkeit, Effizienz und Geschwindigkeit.

KI und Prompt Engineering sind insofern eng miteinander verwandt, als das Prompt-Engineering in hohem Maße auf KI-Technologien setzt, insbesondere auf die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinelles Lernen (ML), um Konversationsschnittstellen wie Chatbots und virtuelle Assistenten zu entwickeln.

Beim Prompt Engineering wird NLP verwendet, um natürlichsprachliche Eingaben von Nutzern zu verarbeiten und zu verstehen, während ML-Algorithmen verwendet werden, um Chatbots und virtuelle Assistenten zu trainieren, damit sie auf diese Eingaben sinnvoll reagieren. KI wird auch eingesetzt, um die Leistung dieser Konversationsschnittstellen im Laufe der Zeit kontinuierlich zu verbessern, indem aus den Nutzerinteraktionen gelernt und die zugrunde liegenden Modelle entsprechend angepasst werden. Kurzum: Prompt Engineering ist eine praktische Anwendung von KI.

Wesentliche Schritte beim Prompt Engineering

Ein typischer Prompt Engineering Prozess zur Entwicklung eines Kommunikationsinterfaces könnte vereinfacht wie folgt aussehen:

  • Datensammlung: Als erstes sammelt man Daten, um das System auszubilden. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen wie Kundendialogen, Chat-Protokollen oder anderen ähnlichen Quellen stammen.
  • Datenvorbereitung: Die gesammelten Daten müssen aufbereitet und bereinigt werden, um ungültige oder unbrauchbare Daten zu entfernen und das System effizient auszubilden.
  • Modellauswahl: Als Nächstes wählt man ein geeignetes ML-Modell, um das System auszubilden. Hier kann man zwischen verschiedenen Modellen wie bspw. Regressions-Modellen, neuronalen Netzen oder Entscheidungsbaum-Modellen wählen.
  • Modellausbildung: Das ausgewählte Modell wird mit den vorbereiteten Daten trainiert, um es auf die Aufgabe abzustimmen, auf die es angewendet werden soll.
  • Deployment: Sobald das Modell ausgebildet ist, kann es bereitgestellt werden, um es in einem produktiven Umfeld zu verwenden.
  • Überwachung und Optimierung: Schließlich wird das System überwacht und kontinuierlich optimiert, um sicherzustellen, dass es aktuellen Anforderungen entspricht und eine gute Benutzererfahrung bietet.

Mit diesem Prozess kann man eine Schnittstelle erstellen, die auf NLP und ML basiert und in der Lage ist, mit Benutzern über natürliche Sprache zu interagieren und ihre Ausführungen zu verstehen und zu erfüllen.

Begriffe im Kontext von Prompt Engineering

Neben den bereits benannten Begriffen gibt es mindestens vier Ausdrücke, die relativ häufig in Gesprächen über Prompt Engineering fallen:

  1. Prompt Injection: Unter Prompt Injection versteht man das Hinzufügen neuer Prompts oder Antworten zum Konversationsrepertoire eines Chatbots oder virtuellen Assistenten. Dies kann geschehen, um die Gesamtleistung des Chatbots zu verbessern oder um neue Funktionen einzuführen.
  2. Prompt Takeover: Die Übernahme von Eingabeaufforderungen bezieht sich auf das Szenario, in dem ein Chatbot oder virtueller Assistent die Konversation übernimmt und eine Anfrage ohne menschliches Eingreifen bearbeitet. Dies kann dazu dienen, die Effizienz zu verbessern, Wartezeiten zu verkürzen und ein nahtloses Benutzererlebnis zu schaffen.
  3. Prompt Leak: Als Prompt Leak wird eine Situation bezeichnet, in der ein Chatbot oder virtueller Assistent Informationen preisgibt, auf die er keinen Zugriff haben sollte oder die er nicht mit dem Nutzer teilen sollte. Dies kann aufgrund eines Fehlers im Design oder in der Implementierung des Systems geschehen und die Sicherheit und den Datenschutz der Nutzerdaten gefährden.
  4. Reverse Prompt Engineering: Bezeichnung eines Prozesses zur Analyse bestehender Systeme, um die zugrunde liegenden Designmuster, Algorithmen und Entscheidungsprozesse zu identifizieren und anschließend zu optimieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Prompt Injection, Prompt Takeover und Reverse Prompt Engineering Techniken sind, die dazu dienen, die Leistung und Funktionalität von Dialogsystemen zu verbessern, während Prompt Leak ein potenzielles Sicherheitsproblem darstellt, das vermieden werden sollte.

Vorteile beim Prompt Engineering

Es gibt bereits heute zahlreiche Unternehmen, die Prompt-Engineering erfolgreich in ihre Abläufe integriert haben und davon profitieren, z. B. durch höhere Effizienz, verbesserte Kundenerfahrung und Kosteneinsparungen. Einige Beispiele sind:

Kundenbetreuung: Unternehmen wie Bank of America und Zendesk setzen Chatbots zur Bearbeitung von Kundenanfragen ein, um Wartezeiten zu verkürzen und sofortige Unterstützung zu bieten.

E-Commerce: Online-Händler wie H&M und Sephora setzen Chatbots ein, um Kunden bei der Suche nach Produkten, der Erstellung von Empfehlungen und der Bearbeitung von Bestellungen zu unterstützen.

Gesundheitswesen: Gesundheitsorganisationen wie Kaiser Permanente und die Mayo Clinic nutzen Chatbots, um Patienten Zugang zu Gesundheitsinformationen zu verschaffen, Termine zu vereinbaren und Fragen zu beantworten.

Finanzen: Finanzinstitute wie Capital One und American Express verwenden Chatbots zur Bearbeitung von Kontoanfragen, zur Bereitstellung von Kontoaktualisierungen und zur Unterstützung bei Finanztransaktionen.

Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie Unternehmen Prompt Engineering einsetzen, um ihre Abläufe zu verbessern und ein besseres Kundenerlebnis zu schaffen. Da die Technologie immer weiter fortschreitet, ist davon auszugehen, dass immer mehr Unternehmen diese Technologie einsetzen und von den damit verbundenen Vorteilen profitieren werden.

Prompt Engineering - die Interaktion zwischen User und System mittels natürlicher Sprache ermöglichen

Impuls zum Diskutieren:

Wie kann Prompt Engineering das Nutzererlebnis in dialogorientierten Systemen verbessern und welche Verfahren sind vermutlich am besten geeignet, um es sicher und effektiv umzusetzen?

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Hinweise:

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In zahlreichen Internetbeiträgen wird Prompting und Prompt Engineering synonym verwendet. An sich handelt es sich aber um zwei unterschiedliche Dinge, die von unterschiedlichen Personengruppen durchgeführt werden. Ein Anwender bzw. User betreibt Prompting, indem er bspw. mit einem Frontend eines Chatbot interagiert. Um möglichst nützliche Antworten zu erhalten, wird er versuchen, schrittweise seinen Prompt zu verbessern – bspw. indem er nach weiterführenden Details fragt oder Kontextinformationen zur Verfügung stellt. Er optimiert seinen Prompt. Prompt Engineering erfolgt im Backend eines Systems und wird von einem “Ingenieur” – bspw. einem Softwareentwickler – betrieben. Er versucht, dem User “bessere” Antworten auf seine Prompts zu liefern.

Hier finden Sie ein interessantes Video: What is Prompt Engineering?

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