Ein guter Prompt kann den Unterschied machen zwischen:
„Ich weiß leider nicht, was du meinst …“
und
„Hier ist die gegliederte SWOT-Analyse deiner Marktposition samt Handlungsempfehlung.“
Aber wie entwickelt man Prompts, die auch im Alltag funktionieren – skalierbar, wiederverwendbar und kontrollierbar?
In diesem Teil erfährst du:
- Warum Prompting weit mehr als Trial-and-Error ist
- Wie du systematische, modulare Prompts entwickelst
- Welche Tools und Frameworks dich dabei unterstützen
- Und wie Unternehmen Prompt Engineering industrialisieren
Was ist Prompt Engineering?
Prompt Engineering ist die gezielte Gestaltung von Eingaben, mit denen LLMs gesteuert werden – damit die Ausgabe:
- im gewünschten Format
- im richtigen Tonfall
- mit korrektem Inhalt
- und auf Basis des passenden Kontexts erfolgt.
Gute Prompts sind wie Interfaces – sie definieren, was ein Modell versteht und tut.
Grundstruktur eines Prompts
Ein professioneller Prompt ist oft modular aufgebaut:
Systemrolle: „Du bist ein ...“
Zieldefinition: „Deine Aufgabe ist ...“
Kontext: „Hier sind die relevanten Informationen ...“
Formatvorgabe: „Antworte bitte im folgenden Format ...“
Beispiel (optional): „Zum Beispiel so: ...“
Eingabe: „Frage: …“
→ Diese Struktur ermöglicht Wiederverwendbarkeit und einfache Tests.
Der Prompt-Baukasten (Best Practices)
| Element | Beispiel |
|---|---|
| Rolle | „Du bist ein juristischer Assistent …“ |
| Ziel | „… der Vertragsentwürfe auf Risiken prüft …“ |
| Kontext | „Der Vertragstext ist …“ |
| Regeln | „Verweise auf Paragraphen, keine Erfindungen.“ |
| Format | „Antworte in Markdown mit Bulletpoints.“ |
| Beispiel | „Beispielausgabe: …“ |
→ Ein strukturierter Prompt macht Verhalten planbar, messbar und testbar.
Prompt Engineering vs. Finetuning vs. RAG
| Methode | Einsatzgebiet | Flexibilität | Aufwand |
|---|---|---|---|
| Prompting | Steuerung durch Eingabe | 🔄 Hoch | 🔧 Gering |
| RAG | Kontext über externe Daten | 🔄 Sehr hoch | ⚙️ Mittel |
| Finetuning | Verhalten im Modell verankern | 🔄 Gering | 🔥 Hoch |
Prompt Engineering ist der schnellste, günstigste Einstieg in kontrollierte LLM-Nutzung.
Tools & Frameworks für systematisches Prompting
| Tool | Funktion |
|---|---|
| PromptLayer | Prompt-Versionierung & Monitoring |
| LangChain | PromptTemplates + Kontextmanagement |
| Datasette / Spreadsheets | Prompt-A/B-Testing, Scoring |
| Promptfoo | Vergleich von LLM-Ausgaben anhand Metriken |
| Datista® PromptOps Templates | Best-Practice-Sammlungen für Unternehmens-Use-Cases (auf Anfrage) |
Beispiel: Wiederverwendbare Prompts für Support-Tickets
Prompt:
System: Du bist ein technischer Support-Assistent.
Ziel: Du klassifizierst Tickets nach Dringlichkeit und Thema.
Format: JSON mit {"Thema": "...", "Dringlichkeit": "...", "Empfehlung": "..."}
Beispiel: {"Thema": "Login-Probleme", "Dringlichkeit": "Hoch", "Empfehlung": "Rückruf innerhalb 1h"}
Kontext: Der Nutzer schreibt: „Ich komme seit heute früh nicht mehr ins System …“
→ Dieser Prompt ist wiederverwendbar, messbar und kann bei Bedarf ergänzt werden (z. B. Sprache erkennen, Slack-ID finden etc.)
Prompt-Bibliotheken aufbauen
Große Organisationen bauen sich interne Prompt-Bibliotheken – mit:
- Vorlagen für Standardaufgaben
- Varianten für unterschiedliche Rollen oder Tonalitäten
- Prompt-Modulen für spezifische Systeme oder Sprachen
- Test-Sets für Regression Testing und A/B-Vergleiche
Prompting wird zum Teil der Softwareentwicklung und QA.
Iteration & Testing
Vorgehensweise in der Praxis:
- Ziel definieren
- Erste Prompt-Version formulieren
- Mit Testdaten evaluieren
- Bewertung (automatisch oder manuell)
- Verbesserung oder Aufteilung in Module
- Dokumentation / Versionierung
→ Tools wie promptfoo oder interne Scoring-Skripte helfen bei der Skalierung der Qualitätssicherung.
Fazit & Ausblick
Prompt Engineering ist:
- kein Zufallsprodukt, sondern ein methodischer Prozess
- der einfachste Weg zu kontrollierbarer KI
- ein Skill, der sich trainieren lässt – und ein echter Wettbewerbsvorteil sein kann
In Teil 17 geht es darum, wie LLMs als Komponenten in komplexeren Systemarchitekturen funktionieren – inklusive Decision Routing und Multi-Model-Ansätzen.
FAQ – Häufige Fragen
Reicht ein einfacher Prompt nicht auch?
Für erste Tests ja. Aber sobald du Qualität, Skalierbarkeit oder Wiederverwendung brauchst – nein.
Wie finde ich heraus, ob mein Prompt gut ist?
Teste ihn mit realen Fällen. Variiere Eingaben, beobachte Ausgaben. Bewertest du sie gleich? Oder sind sie unzuverlässig?
Kann man Prompts automatisiert verbessern?
Teilweise. Es gibt Experimente mit Meta-Prompting („Verbessere diesen Prompt …“), aber in der Praxis ist manuelle Evaluation oft genauer.
Gibt es Schulungen dazu?
Ja – u. a. individuelle Workshops und Vorlagen bei Datista®, speziell für PromptOps in Unternehmen (inkl. QA-Strategien und Auditfähigkeit).
