KI-Grundlagen

Prompt Engineering

Prompt Engineering ist die systematische Gestaltung von Anweisungen (Prompts) an ein KI-Modell, um präzise und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Es umfasst Techniken wie Few-Shot-Beispiele, Chain-of-Thought-Reasoning und strukturierte Ausgabeformate — und ist oft der schnellste Weg, die Qualität von KI-Antworten drastisch zu verbessern.

Warum ist das relevant?

Gutes Prompt Engineering kann die Ergebnisqualität einer KI-Lösung um 50-80 % verbessern — ohne zusätzliche Infrastrukturkosten. Für den Mittelstand bedeutet das: Bevor Sie in Fine-Tuning oder eigene Modelle investieren, sollten Sie Ihre Prompts optimieren. Das ist die kostengünstigste Stellschraube mit dem größten Hebel.

So setzt IJONIS das ein

Wir entwickeln systematische Prompt-Templates für jeden Anwendungsfall — von der Vertragsanalyse bis zum Kundensupport. Unsere Prompts enthalten strukturierte Anweisungen, Rollenspezifikationen, Validierungsregeln und Ausgabeformate. Für KI-Agenten definieren wir mehrstufige Prompt-Chains mit Fehlerbehandlung.

Häufige Fragen

Kann Prompt Engineering Fine-Tuning ersetzen?

In vielen Fällen ja. Gut strukturierte Prompts mit Few-Shot-Beispielen erreichen oft eine Qualität, die Fine-Tuning überflüssig macht. Wir empfehlen immer, erst Prompt Engineering auszureizen, bevor in Fine-Tuning investiert wird — das spart Zeit und Geld.

Wie lange hält ein Prompt, bevor er angepasst werden muss?

Prompts sollten bei jedem Modell-Update getestet und bei Bedarf angepasst werden. Gut strukturierte Prompts sind allerdings robuster als improvisierte. Wir empfehlen ein Prompt-Versionierungssystem und regelmäßige Evaluierung anhand von Testdatensätzen.

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