Wer einen KI-Assistenten nutzt, schreibt Prompts, ob bewusst oder nicht. Der Begriff stammt aus dem Englischen und bedeutet so viel wie Aufforderung oder Stichwort. Die Qualität eines Prompts hat großen Einfluss darauf, wie brauchbar die Antwort eines Large Language Models ausfällt. Eine vage Frage führt oft zu allgemeinen Antworten, eine präzise Aufgabenstellung zu verwertbaren Ergebnissen.

Wie ein Prompt aufgebaut ist

Ein guter Prompt enthält in der Regel mehrere Bestandteile:

Aufgabe: Was soll das Modell tun, etwa zusammenfassen, übersetzen, vergleichen oder entwerfen?
Kontext: Welche Informationen braucht es dafür, zum Beispiel den Text einer E-Mail oder Hintergründe zum Projekt?
Zielgruppe und Ton: Für wen ist das Ergebnis gedacht, und wie formell soll es klingen?
Format: Soll die Antwort eine Aufzählung, ein kurzer Absatz oder eine strukturierte Übersicht sein?
Grenzen: Was soll vermieden werden, etwa Vermutungen, Fachjargon oder eine bestimmte Länge?

In KI-Anwendungen gibt es zusätzlich einen Systemprompt. Er wird vom Betreiber der Anwendung festgelegt, ist für Nutzende meist nicht sichtbar und gibt Rolle, Regeln und Grenzen des Assistenten vor. Der eigentliche Nutzerprompt kommt dann hinzu. Beide müssen gemeinsam mit dem bisherigen Gesprächsverlauf in das Kontextfenster des Modells passen.

Typische Beispiele

„Fasse diese Besprechungsnotiz in fünf Punkten zusammen und nenne offene Aufgaben mit den jeweils Verantwortlichen.“
„Formuliere eine höfliche Antwort auf diese Reklamation. Bestätige den Eingang, sage aber keine Gutschrift zu.“
„Liste alle Fristen aus diesem Vertragsentwurf auf und nenne jeweils die Fundstelle.“
„Erkläre diese Fehlermeldung für Mitarbeitende ohne IT-Kenntnisse in drei Sätzen.“

Worauf Unternehmen achten sollten

Sensible Daten nur in freigegebene Dienste: Prompts werden an den Anbieter übertragen und dort verarbeitet. Personenbezogene oder vertrauliche Inhalte gehören nur in Werkzeuge mit geklärter Datenverarbeitung.
Vorlagen teilen: Bewährte Prompts für wiederkehrende Aufgaben zentral als Vorlagen bereitstellen.
Ergebnisse prüfen: Auch ein sorgfältig formulierter Prompt garantiert keine korrekte Antwort.
Sicherheit mitdenken: Prompts können auch missbraucht werden, um ein Modell zu manipulieren, siehe Prompt Injection.

Abgrenzung

Ein Prompt ist die einzelne Eingabe. Prompt Engineering bezeichnet die systematische Methode, Prompts zu entwerfen, zu testen und zu verbessern, vor allem für Anwendungen, die viele Anfragen automatisiert verarbeiten.

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