Mittwoch, 17. April 2024 von Dr. Michael Gebert Der Schlüssel zu optimalen ChatGPT-Ergebnissen
Prompt-Frameworks
Künstliche Intelligenz und insbesondere Sprachmodelle wie ChatGPT haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Viele Menschen nutzen ChatGPT bereits, um sich bei verschiedensten Aufgaben unterstützen zu lassen - sei es beim Schreiben, Analysieren, Beantworten von Fragen, in der Mathematik oder beim Programmieren. Doch oft werden die Fähigkeiten von ChatGPT noch nicht voll ausgeschöpft. Der Grund: Nicht immer werden die richtigen Prompts verwendet. Prompts sind die Anweisungen und Fragen, die man an ChatGPT stellt. Sie sind sozusagen die Schnittstelle zwischen Mensch und KI. Je präziser und strukturierter die Prompts formuliert sind, desto besser und passgenauer fallen auch die Antworten von ChatGPT aus. Daher ist es entscheidend, sich mit sogenannten "Prompt-Frameworks" vertraut zu machen. Prompt-Frameworks sind Vorlagen oder Muster, nach denen man seine Prompts aufbauen kann. Sie helfen dabei, alle relevanten Informationen und Vorgaben in den Prompt einzubauen, die ChatGPT benötigt, um eine möglichst gute Antwort zu liefern. Durch die Verwendung von Prompt-Frameworks kann man die Genauigkeit und Treffsicherheit der KI-generierten Antworten enorm verbessern und somit viel Zeit sparen.
G.U.I.D.E.
Es gibt mittlerweile zahlreiche verschiedene Prompt-Frameworks, die sich für unterschiedliche Anwendungsfälle und Aufgaben eignen. Hier ein Überblick über einige der gängigsten Frameworks:
G.U.I.D.E.
Das G.U.I.D.E.-Framework steht für Goal, Understanding, Information, Direction und Evaluation. Bei diesem Ansatz definiert man zunächst ein klares Ziel (Goal) für die Interaktion mit ChatGPT. Anschließend versucht man den Kontext bzw. die Problemstellung genau zu verstehen (Understanding). Im dritten Schritt gibt man alle relevanten Informationen und Fakten an, die ChatGPT für die Aufgabe benötigt (Information). Dann erteilt man konkrete Anweisungen, wie ChatGPT vorgehen soll (Direction). Und abschließend definiert man Kriterien, anhand derer man den Erfolg bzw. die Qualität der Antwort bewerten kann (Evaluation).
Ein Beispiel-Prompt nach dem G.U.I.D.E.-Schema könnte so aussehen:
Goal: Entwickle einen neuen, intuitiven User-Onboarding-Prozess, der die Zeit bis zum ersten Erfolgserlebnis verkürzt.
Understanding: Analysiere das Feedback unserer User, um die aktuellen Schwachstellen beim Onboarding zu verstehen.
Information: Erstelle Richtlinien für einen optimierten Ablauf mit Fokus auf interaktive Tutorials.
Direction: Skizziere die nötigen Umsetzungsschritte für den neuen Prozess.
Evaluation: Miss nach der Implementierung User-Engagement und Feedback, um den Erfolg zu bewerten.
S.P.A.R.K.
Ein weiteres nützliches Framework ist S.P.A.R.K. - Die Abkürzung steht für Situation, Purpose, Action, Result und Knowledge.
Bei diesem Ansatz beschreibt man zunächst die aktuelle Situation, die einer Lösung bedarf. Dann klärt man den Zweck des Prompts. Im nächsten Schritt fordert man ChatGPT zu einer konkreten Aktion auf, um die Situation zu verbessern. Anschließend skizziert man das gewünschte Ergebnis dieser Aktion. Und abschließend gibt man an, welche Art von Wissen oder Antwort man sich von ChatGPT erhofft.
Ein Prompt gemäß dem S.P.A.R.K.-Prinzip könnte folgendermaßen lauten:
Situation: Analysiere aktuelle Trends im digitalen Marketing, um Wachstumschancen zu identifizieren.
Purpose: Ziel ist es, unsere Marketingstrategie zu optimieren.
Action: Führe eine umfassende Marktanalyse durch, mit Schwerpunkt auf Entwicklungen beim Nutzerverhalten in Social Media.
Result: Liefere umsetzbare Erkenntnisse, um die Performance unserer Kampagnen zu steigern.
Knowledge: Steuere deine Expertise zu effektiven Social-Media-Strategien bei.
C.L.E.A.R.
Das C.L.E.A.R.-Framework konzentriert sich auf fünf Aspekte: Challenge, Limitation, Expectation, Action und Result.
Zuerst beschreibt man die konkrete Herausforderung (Challenge), die es zu meistern gilt. Dann macht man etwaige Einschränkungen oder Limitationen deutlich, z.B. begrenzte Ressourcen. Im dritten Schritt formuliert man seine Erwartungen an die Lösung. Anschließend definiert man die nötigen Maßnahmen (Action), um die Herausforderung zu bewältigen. Und zum Schluss beschreibt man, wie ein erfolgreiches Ergebnis (Result) aussehen würde.
Hier ein C.L.E.A.R.-Prompt als Beispiel:
Challenge: Finde heraus, was die Absprungrate auf unserer Website verursacht.
Limitation: Beachte dabei unsere begrenzten Budgets.
Expectation: Entwickle einen detaillierten Plan, der innerhalb des nächsten Monats umsetzbar ist.
Action: Der Plan soll zu einer Verbesserung um mindestens 10% führen.
Result: Die Absprungrate sinkt nachhaltig unter den Branchenschnitt.
R.A.C.E.
Das R.A.C.E.-Framework steht für Role, Action, Context und Expectation.
Hier definiert man zunächst die Rolle, die ChatGPT in dem Szenario einnehmen soll, z.B. die eines Experten oder Beraters. Dann gibt man eine klare Handlungsanweisung (Action). Anschließend beschreibt man den Kontext bzw. Hintergrund der Aufgabe. Und abschließend macht man deutlich, welches Ergebnis man sich von der Aktion erhofft (Expectation).
Ein R.A.C.E.-Prompt könnte so formuliert sein:
Role: Agiere als erfahrener Digital-Marketing-Stratege.
Action: Entwickle eine umfassende Social-Media-Kampagne für unsere neu eingeführte Produktlinie.
Context: Ziel ist es, die Markenbekanntheit und den Online-Umsatz zu steigern.
Expectation: Die Kampagne soll den Umsatz um 20% erhöhen.
D.I.V.E.
Beim D.I.V.E.-Ansatz konzentriert man sich auf die Aspekte Data, Insight, Verify und Execute.
Im ersten Schritt fordert man ChatGPT auf, relevante Daten zu erheben bzw. zu analysieren (Data). Basierend auf diesen Daten soll ChatGPT dann aussagekräftige Erkenntnisse ableiten (Insight). Diese Erkenntnisse sollen im dritten Schritt auf ihre Umsetzbarkeit geprüft werden (Verify). Und zum Schluss werden die verifizierten Insights in die Tat umgesetzt (Execute).
Ein beispielhafter D.I.V.E.-Prompt:
Data: Sammle Daten über das Kundenverhalten auf unserer Website.
Insight: Leite daraus Erkenntnisse über Kaufmuster und -präferenzen ab.
Verify: Prüfe, ob diese Erkenntnisse branchentypisch sind.
Execute: Setze die Insights in einer zielgerichteten Kampagne um.
Zeitersparnis und Qualitätsverbesserung
Die hier vorgestellten Prompt-Frameworks sind nur einige Beispiele von vielen. Es gibt noch zahlreiche weitere Ansätze wie C.O.A.S.T., T.R.A.C.E., R.O.S.E.S., A.P.E. oder T.A.G. Allen gemeinsam ist, dass sie helfen, Prompts klar zu strukturieren und mit den nötigen Informationen und Vorgaben anzureichern. Man muss nicht immer alle Elemente eines Frameworks in seinen Prompt einbauen. Aber je detaillierter und präziser man seine Anfrage formuliert, desto besser kann ChatGPT darauf eingehen. Mit der Zeit entwickelt man ein Gefühl dafür, welche Aspekte in welcher Situation besonders relevant sind. Wer häufig mit ChatGPT arbeitet, sollte sich die gängigsten Prompt-Frameworks unbedingt genauer ansehen und ausprobieren. Die Zeitersparnis und Qualitätsverbesserung, die sich damit erzielen lassen, sind enorm. Prompt-Frameworks anzuwenden erfordert sicherlich etwas Übung. Aber dieser Mehraufwand lohnt sich schnell, denn die Ergebnisse werden merklich besser. Wer künftig das volle Potenzial von ChatGPT ausschöpfen möchte, kommt an Prompt-Frameworks nicht vorbei. Sie sind der Schlüssel, um aus ChatGPT-Antworten das Optimum herauszuholen.
#ChatGPT #PromptEngineering #AIPrompts #PromptFrameworks #AIAssistant #ConversationalAI #HumanAIInteraction #ArtificialIntelligence #NLPTools #LanguageModels #DeepLearning #GUIDE #SPARK #CLEAR #RACE #DIVE #StructuredPrompts #CustomizedAI #PersonalizedAI #AIWriting #AIGeneration #AIChatbots #FutureOfWork #IntelligentAutomation #SmartTech #EmergingTech #DigitalTransformation #InnovationTrends #TechFuture #Algorithm #Machinelearning #Deeplearning #Bigdata #Neuralnetworks #Predictiveanalytics #Cognitivetechnologies
