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Holen Sie mit diesen 12 Tipps das Beste aus KI heraus

Die Arbeit mit den neuesten KI-Tools ist ein bisschen so, als hätte man einen 10-jährigen Einstein als Assistent. Sie sind unglaublich intelligent, aber wenn Sie hilfreiche Antworten wollen, müssen Sie ihnen viel strukturierte Anleitung geben.

Dies ist die Kunst des AI-Prompt-Engineering.

Experten für generative KI versuchen immer noch herauszufinden, wie sie mit Tools wie ChatGPT kommunizieren können, um die besten Antworten zu erhalten. Die Grundprinzipien sind jedoch bereits ziemlich gut etabliert.

In diesem kompakten Leitfaden enthüllen wir die Best Practices zum Schreiben effektiver KI-Eingabeaufforderungen – einschließlich der besten zu verwendenden Sprache, Informationen zum Trainieren von KI-Modellen und Tipps zum Verfeinern der Ergebnisse.

Klingt gut? Dann legen wir los!

Was ist eine KI-Eingabeaufforderung?

Im Grunde genommen sind das Ihre Anweisungen an das KI-Modell.

Screenshot von Claude in Aktion, der den Unterschied zwischen der Eingabeaufforderung und der Ausgabe zeigt

Die meisten gängigen KI-Tools akzeptieren heute Texteingaben, die Sie über eine chatähnliche Schnittstelle übermitteln können. Einige generative KI-Modelle wie Claude können auch Bilder, Daten und Codedateien akzeptieren.

Auf einer grundlegenden Ebene ist die Eingabeaufforderung eine Möglichkeit, mit Software zu interagieren. Sie verwenden lediglich Textanweisungen, anstatt auf Schaltflächen zu tippen.

Der Hauptunterschied besteht darin, dass es bei künstlicher Intelligenz keine einfachen Ursachen und Wirkungen gibt. KI-Tools benötigen Anleitung, da sie Eingabeaufforderungen nicht so „verstehen“ wie Menschen.

Stattdessen generieren diese Modelle Antworten auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten und Mustern, die sie aus riesigen Datenmengen gelernt haben. Das bedeutet, dass klare und präzise Anweisungen unerlässlich sind, um die KI dazu zu bringen, die genauesten und nützlichsten Antworten zu liefern.

Es ist eher ein interaktives Spiel als ein einfaches Werkzeug.

Wie verstehen KI-Modelle Eingabeaufforderungen?

Die meisten generativen KI-Modelle sind heute LLMs (Large Language Models). Mithilfe riesiger Datenmengen wurden diese Systeme darauf trainiert, Muster in der Sprache zu erkennen.

Wenn Sie eine Eingabeaufforderung übermitteln, untersucht das Modell jedes Wort und jede Phrase einzeln sowie im weiteren Kontext Ihrer Eingabeaufforderung. Anschließend versucht es, die Bedeutung Ihres Textes anhand aller Sprachmuster zu bewerten, die es zuvor gesehen hat.

Sie könnten beispielsweise ein generatives KI-Tool bitten, sich ein paar „kreative Titel“ für ein Buch auszudenken, das Sie gerade schreiben.

Was bedeutet „kreativ“ in diesem Zusammenhang? Die KI berücksichtigt ähnliche Verwendungen des Wortes, die sie in den Trainingsdaten gesehen hat, und gibt anhand der Wahrscheinlichkeit dieser Assoziationen eine bestmögliche Schätzung ab.

Wie werden KI-Eingabeaufforderungen in Ergebnisse umgesetzt?

So wie KI-Modelle Mustererkennung verwenden, um Ihre Eingabeaufforderungen zu verstehen, nutzen sie auch einen ähnlichen Ansatz, um Ausgaben zu erzeugen.

Stellen Sie sich vor, Sie hätten jedes Gemälde von Monet studiert. Dann würde jemand Sie bitten, ein neues Kunstwerk in seinem Stil zu schaffen.

Sie könnten ein bestimmtes Gemälde wahrscheinlich nicht perfekt reproduzieren. Aber Sie würden sich an die allgemeine Stimmung und die Schlüsselelemente einiger Stücke erinnern. Das Ergebnis wäre wie ein Remix.

So funktioniert im Grunde genommen generative KI – mit der Ausnahme, dass der Remix-Teil mathematisch gesteuert wird. Die meisten Modelle erstellen Ergebnisse auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten, ähnlich einer erweiterten Autovervollständigung.

So erstellen Sie Eingabeaufforderungen für KI (12 grundlegende Techniken)

Genug der Theorie. Sie möchten KI nutzen, um Dinge zu erledigen, richtig?

Damit Sie das Beste aus dem von Ihnen gewählten Modell herausholen können, haben wir eine Liste der besten KI-Eingabeaufforderungstechniken zusammengestellt, die von Experten in diesem Spiel verwendet werden.

Lassen Sie uns direkt eintauchen:

1. Seien Sie superspezifisch

Wenn Sie die KI-Technologie zum ersten Mal entdecken, ist die Versuchung groß, zu glauben, Sie könnten mit ganz einfachen Eingabeaufforderungen große Ziele erreichen.

Leider ist das nicht der Fall.

Die Ausgabe aktueller KI-Modelle spiegelt weitgehend die Eingabeaufforderung wider, die sie erhalten. Wenn Sie eine sehr einfache, allgemeine Anfrage schreiben, liefert die KI eine ebenso vage Ausgabe.

Auf der anderen Seite können Sie sehr detaillierte, zielgerichtete Ergebnisse erzielen, indem Sie Eingabeaufforderungen schreiben, die sehr spezifisch. Je weniger Sie der Interpretation überlassen, desto zufriedenstellender werden die Ergebnisse sein.

Nicht:
Schreiben Sie einen Blogbeitrag über das Angeln.

Screenshot von ChatGPT, der einen allgemeinen Beitrag über die Freude am Angeln zeigt

Tun:
Schreiben Sie einen 1.500 Wörter langen Blogbeitrag über das Lachsfischen in Großbritannien. Vergleichen Sie die Techniken des Fliegenfischens und des Spinnfischens. Fügen Sie einen Abschnitt über Rutenlängen und -gewichte ein und sprechen Sie darüber, warum die schwarzen C-Köder die beste Wahl sind.

Screenshot der ChatGPT-Ausgabe mit einem Blogbeitrag mit dem Titel „Umfassender Leitfaden zum Lachsfischen im Vereinigten Königreich: Fliegenfischen vs. Spinnfischen“.

2. Beispiele verwenden

Wenn Sie mit KI arbeiten, sehen Sie sich selbst als Lehrer. Sagen Sie dem Modell nicht einfach, was es tun soll, sondern zeigen Sie ihm, was Sie wollen.

Einschließlich ein gutes Beispiel für Ihr gewünschtes Ergebnis ist eine großartige Möglichkeit, die Ergebnisse praktisch jedes KI-Tools zu gestalten. Mit dieser Technik können Sie Stil, Format, Thema und Länge der Ausgaben anpassen.

Dies ist besonders nützlich, um bei der Inhaltserstellung einen einheitlichen Stil beizubehalten, funktioniert aber auch für die Datenformatierung, die Festlegung des Tons für E-Mails und mehr.

Nicht:
Schreiben Sie eine Produktbeschreibung für ein neues Paar Barfußschuhe mit breiterer Zehenbox.

Tun:
Schreiben Sie eine Produktbeschreibung für ein neues Paar Barfußschuhe mit breiterer Zehenbox. Kopieren Sie den Ton, Stil und die allgemeine Struktur dieser Produktbeschreibung: [PASTE EXAMPLE]

3. Fragen Sie das KI-Modell, was es braucht

Wussten Sie, dass Sie KI um Hilfe bei Eingabeaufforderungen bitten können?

Diese Technik wird keine perfekten Ergebnisse liefern, aber es ist eine toller Ausgangspunkt zum Formulieren guter Eingabeaufforderungen.

Fragen Sie das von Ihnen gewählte KI-Tool, was es braucht, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen. Und sagen Sie dem Modell, dass es klärende Fragen stellen soll, um die Ergebnisse zu optimieren.

Nicht:
Schreiben Sie eine Produktbeschreibung für Schuhe.

Screenshot von ChatGPT, der die Ausgabe mit einer sehr langen Beschreibung vielseitiger und bequemer Schuhe zeigt

Tun:
Welche spezifischen Details zu diesen Schuhen benötigen Sie, um eine aussagekräftige Produktbeschreibung zu erstellen?

ChatGPT-Ausgabe einer strukturierten Aufzählungsliste mit Fragen, kategorisiert nach der Art der Informationen, die ChatGPT wissen möchte

4. Versuchen Sie die Verkettung von Eingabeaufforderungen

In realen Gesprächen kombinieren wir häufig mehrere Fragen zu einem einzigen Gedankengang.

Dies ist ein großes No-Go bei KI-Interaktionen. Aktuelle Modelle haben Schwierigkeiten, unterschiedliche Ideen unter einen Hut zu bringen.

Um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen, ist es am besten, sich auf eine Frage oder Aufgabe zu konzentrieren – eine Technik, die bekannt ist als schnelle Verkettung (oder Gedankenkette).

Dadurch kann die KI Ihre Wünsche leichter verstehen und eine klare und präzise Antwort geben.

Nicht:
Ich muss dieses Dokument verbessern. Finden Sie Grammatikfehler im Text, machen Sie Vorschläge zur Behebung und sagen Sie mir, wie ich den Text prägnanter gestalten kann.

Tun:

  1. Finden Sie Grammatikfehler in diesem Text.
  2. Können Sie Vorschläge zur Behebung dieser Fehler machen?
  3. Wie kann ich den Text in diesem Dokument prägnanter gestalten?

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5. Definieren Sie, welche Art von Antwort Sie erwarten

Erinnern Sie sich an die Prüfungen? Super nervenaufreibend.

Zumindest ist in (den meisten) Prüfungsunterlagen ziemlich klar, wie Sie jede Frage beantworten sollen. Selbst wenn Sie also in heiler Kälte stehen, ist es schwer, einen Fehler zu machen.

KI-Systeme leiden zwar nicht unter Leistungsangst, benötigen aber dennoch klare Anweisungen, wie sie reagieren sollen.

Wenn Sie Ihre Eingabeaufforderungen schreiben, achten Sie darauf, Definieren Sie genau, wonach Sie suchen.

Nicht:
Geben Sie mir einige Beispiele für Schlagzeilen im AP-Stil.

Claudes Ausgabe zeigt eine Liste von zehn hypothetischen Nachrichtentiteln in einer numerischen Liste

Tun:
Geben Sie mir fünf Beispiele für Schlagzeilen im AP-Stil, dargestellt in einer Aufzählungsliste.

Liste mit fünf hypothetischen Nachrichtentiteln in einer Aufzählungsliste

6. Sie müssen nicht immer höflich sein

Wenn man gut erzogen wurde, sind gute Manieren angeboren. Wenn man um etwas bittet, ist es ganz natürlich, am Ende ein „bitte“ hinzuzufügen.

Aktuelle KI-Systeme verstehen Höflichkeit nicht wirklich, aber diese Worte können sich auf die Ausgabe auswirken, die Sie erhalten.

Die meisten Modelle spiegeln Ihren Tonfall wider – eine höfliche, sanftmütige Aufforderung löst also oft eine ebenso höfliche Antwort aus. Außerdem legen Untersuchungen nahe, dass Sie eher eine lange, ausführliche Antwort erhalten.

Neutrale Eingabeaufforderungen kommen dagegen meist eher auf den Punkt.

Die Lektion? Überlegen Sie zweimal, ob Sie höflich sind.

Nicht:
Könnten Sie mir bitte eine Liste mit fünf Wörtern zur Verfügung stellen, die häufig in Baseballkommentaren verwendet werden? Vielen Dank.

Gemini-Ausgabe mit einer Liste von Begriffen wie

Tun:
Stellen Sie eine Liste mit fünf Wörtern bereit, die in Baseballkommentaren häufig verwendet werden.

Die Gemini-Ausgabe zeigt einen kurzen Anstieg von fünf Begriffen, darunter Fastball und Strikeout

7. Bitten Sie die KI, eine Rolle zu spielen

Standardmäßig spielen die meisten KI-Tools die Rolle eines hilfreichen Assistenten. Sie sind der Dr. Watson für Ihren Sherlock Holmes, der Robin für Ihren Batman.

Aber eigentlich, LLMs sind durchaus in der Lage, jede Persönlichkeit anzunehmen. Sie müssen nur fragen.

Diese Technik ist besonders nützlich, wenn Sie einen bestimmten Schreibstil generieren oder die Ergebnisse auf das richtige Fachwissen zuschneiden möchten.

Sie können die KI sogar bitten, mit Ihnen Rollenspiele zu spielen – sagen Sie einfach, wer die Charaktere sind. Das kann hilfreich sein, wenn Sie sich auf ein Vorstellungsgespräch vorbereiten oder sogar einen Roman schreiben!

Nicht:
Bitte erklären Sie, wie die KYC-Technologie (Know Your Customer) funktioniert.

Tun:
Sie sind Experte im Finanz- und Versicherungswesen und haben sich auf Betrugsprävention spezialisiert. Erklären Sie, wie die KYC-Technologie (Know Your Customer) funktioniert.

8. Nutzen Sie Emotionen, um Ergebnisse zu gestalten

Aktuelle KI-Modelle haben nichts mit den intelligenten Robotern zu tun, die wir in Science-Fiction-Romanen kennen. Sie haben keine „Gefühle“.

Sie Tun die Wirkung menschlicher Emotionen verstehen – zumindest in Bezug auf die Sprache.

Durch die Verwendung emotionaler Begriffe in Ihren Eingabeaufforderungen können Sie bestimmten Anweisungen mehr Bedeutung verleihen und einen anderen Ton in den Ausgaben fördern.

Nicht:
Schreiben Sie anhand des bereitgestellten Datenblattes einen Jahresendbericht für mein Unternehmen.

Tun:
Schreiben Sie anhand des bereitgestellten Datenblatts einen Jahresabschlussbericht für mein Unternehmen. Es ist wichtig, dass Sie nur Informationen aus dem Datenblatt verwenden. Meine Karriere steht auf dem Spiel!

9. Für schriftliche Inhalte: Beschreiben Sie Ihr Publikum

Tools wie ChatGPT, Claude und Gemini können Inhalte in praktisch jedem Stil erstellen. Der schwierige Teil besteht darin, ihnen klarzumachen, was Sie brauchen.

Um sicherzustellen, dass Ihre KI-generierten Inhalte ins Schwarze treffen, achten Sie darauf, dass Ihre Eingabeaufforderungen Details zu Ihrer Zielgruppe beinhalten. Fügen Sie so viele Details wie möglich hinzu, z. B. demografische Daten, Interessen und andere Veröffentlichungen die ihnen gefallen könnten.

Nicht:
Schreiben Sie einen LinkedIn-Beitrag als Thought Leadership über die Herausforderungen bei der Einarbeitung neuer Mitarbeiter.

Tun:
Schreiben Sie einen LinkedIn-Beitrag als Thought Leadership über die Herausforderungen bei der Einarbeitung neuer Mitarbeiter.
Der Beitrag richtet sich an CEOs und Gründer in ihren 30ern und 40ern, die bei wachsenden Startups mit 50 oder weniger Mitarbeitern arbeiten. Sie lesen in ihrer Freizeit gerne DreamHost-Artikel. Und spielen Pickleball.

10. Für visuelle Inhalte: Referenzfotografie und Kunst

Das Generieren von Bildern mit KI unterscheidet sich ein wenig von den üblichen chatbasierten Interaktionen. Sie geben immer noch Text und Dateien ein, aber die KI antwortet mit visuellen Inhalten.

Wenn Sie Sie erkunden einfach nur, Sie können alles eingeben, was Sie möchten, und sehen, was Sie dafür bekommen. Wenn Sie jedoch etwas Bestimmtes im Sinn haben, müssen Sie sorgfältig über die genaue Formulierung Ihrer Eingabeaufforderung nachdenken.

Ein wichtiger Tipp ist: Referenzkunst- und Fotografiestile. Möchten Sie ein fotorealistisches Bild eines Banjo spielenden Eichhörnchens oder streben Sie eher einen Comic-Stil an? Diese Details sind wichtig.

Sie können auch Beleuchtung, Kameraobjektivtypen, Wetterbedingungen, die Umgebung und alle anderen Details erwähnen, die das Endergebnis beeinflussen könnten.

Nicht:
Bild eines Surfers, der auf einer Welle reitet.

Flux-Ausgabe mit der Beispieleingabe und einem realistischen Foto eines Surfers in schwarzen Shorts, der auf einer kleinen Welle reitet

Tun:
Minimalistische Strichzeichnung eines männlichen Surfers, der auf einer Barrel-Welle reitet, Sonnenlicht, blauer Himmel, rosa Surfshorts.

FLUX-Ausgabe mit der Eingabeaufforderung und einer illustrierten Zeichnung eines Surfers in rosa Shorts in der Mitte einer Barrel-Welle

11. Für den Bildungsbereich: Machen Sie KI zu Ihrem persönlichen Tutor

Plattformen wie ChatGPT und Claude können Informationen zu jedem Thema liefern, über das jemals geschrieben wurde. Das kann Google allerdings auch.

Der wahre Wert dieser Plattformen liegt darin, dass Sie ein Gespräch zu jedem beliebigen Thema führen.

Anstatt Aufforderungen zu schreiben, die wie Google-Suchanfragen aussehen, bitten Sie Ihr ausgewähltes KI-Modell, Ihr Tutor zu werden. Sie könnten zum Beispiel:

  • Laden Sie ein Lehrbuch hoch und bitten Sie die KI, die wichtigsten Punkte zusammenzufassen.
  • Bitten Sie das KI-Tool, Ihr Wissen mit Übungsfragen zu testen.
  • Vereinbaren Sie ein Übungsgespräch in einer Fremdsprache auf einem Niveau, mit dem Sie sich wohl fühlen.

12. Für die Automatisierung: Verfeinern Sie weiter, um bessere Ergebnisse zu erzielen

KI-Tools eignen sich hervorragend für die Automatisierung alltäglicher Verwaltungsaufgaben, etwa zum Neuformatieren von Daten oder zum Erstellen von E-Mail-Vorlagen.

Es besteht die Möglichkeit, dass Sie gleich beim ersten Versuch die perfekte Eingabeaufforderung für diese Aufgaben schreiben.

Dies kommt jedoch relativ selten vor. Die meisten KI-Experten verbringen Zeit damit, mit ihren Eingabeaufforderungen zu experimentieren und sie zu verfeinern, bevor sie sie in der Praxis einsetzen.

Wenn Sie versuchen, etwas zu automatisieren und es beim ersten Mal nicht funktioniert, geben Sie nicht auf. Stellen Sie es sich so vor, als würden Sie einem Kind das Fahrradfahren beibringen. Es wird eine Weile dauern, bis es an der Tour de France teilnehmen kann.

Welche KI sollte ich verwenden?

Die oben genannten Tipps gelten für die meisten gängigen KI-Tools. Allerdings wird dieselbe Eingabeaufforderung bei jedem Modell eine andere Antwort hervorrufen.

Welches Werkzeug sollten Sie also für welche Aufgabe verwenden? Hier ist ein kurzer Spickzettel:

FunktionWerkzeuge
Allgemeine ZweckeVerwirrung
Konsens
ForschungClaude
Kopieren.ai
Jaspis
Schriftsteller
Verfassen von InhaltenChatGPT
Claude
Google Gemini
BildgenerierungZapier
AutomatisierungZapier
Notizen machenDALL-E (verfügbar über ChatGPT)
Stabile Diffusion
FLUX.1
Mitten in der Reise

Dies ist keineswegs eine vollständige Liste, sie enthält jedoch die gängigsten Tools für die gängigsten KI-Anwendungsfälle.

Fehlerbehebung bei KI-Problemen

KI ist unberechenbar. Sie können eine vollkommen gute Eingabeaufforderung schreiben und trotzdem eine Antwort erhalten, die keinen Sinn ergibt. Das Modell kann sogar die Antwort verweigern, wenn Ihre Anfrage bestimmte Kriterien nicht erfüllt.

Solche Probleme können frustrierend sein. Glücklicherweise gibt es Möglichkeiten, diese Probleme zu lösen:

  • Fehlinterpretation: Manchmal verstehen KI-Modelle etwas falsch. Die Lösung ist hier Genauigkeit. Geben Sie Ihre Anweisungen äußerst deutlich und geben Sie Kontext an, um die KI zu leiten.
  • Irrelevante Antworten: Selbst wenn eine KI Sie versteht, kann es sein, dass sie Themen oder Beispiele behandelt, die für Ihre Anforderungen nicht wirklich relevant sind. Um dies zu vermeiden, verwenden Sie eine klare Sprache, um die Antworten einzugrenzen.
  • Wiederholte Ausgaben: Aktuelle KI-Modelle neigen dazu, bei jeder Frage oder Eingabeaufforderung standardmäßig die offensichtliche Wahl zu treffen. Wenn Sie Abwechslung wünschen, fördern Sie Kreativität bei Ihren Eingabeaufforderungen. Bitten Sie die KI beispielsweise, „skurrile“ oder „lustige“ Ergebnisse zu produzieren.
  • KI-Halluzinationen: Manchmal erfinden generative KI-Modelle einfach Dinge. Dies lässt sich am besten verhindern, indem Sie die Informationsquelle angeben, die bei der Formulierung von Antworten verwendet werden soll. Überprüfen Sie auch unbedingt die Ergebnisse auf ihren Wahrheitsgehalt!

KI optimal nutzen

Die aufkommende Welt der KI kann sich anfühlen, als würde man ein Schiff durch unbekannte Gewässer steuern – aufregend, aber auch unsicher.

Das liegt unter anderem daran, dass die Technologie noch sehr neu ist. Selbst Experten lernen ständig dazu, wenn es um diese intelligenten Systeme geht.

Wenn Sie KI jetzt optimal nutzen möchten, sollten Sie bereit sein, mit verschiedenen Tools herumzuexperimentieren. Nutzen Sie die oben genannten Tipps als Ausgangspunkt und probieren Sie verschiedene Ansätze aus.

Zur Erinnerung hier die wichtigsten Grundsätze:

  • Seien Sie konkret.
  • Verwenden Sie Beispiele.
  • Zerlegen Sie komplexe Ideen in Abschnitte.
  • Definieren Sie, was Sie wollen.
  • Denken Sie sorgfältig über die Sprache nach.
  • Fragen Sie die KI, was sie für detailliertere Ausgaben benötigt.

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