1. Klare und direkte Anweisungen geben in den Reasoning-Modellen
Die o-Modelle benötigen präzise Prompts, um effizient zu arbeiten.
✅ Gut:"Analysiere die Auswirkungen des neuen Datenschutzgesetzes auf die Finanzbranche in drei Punkten."
❌ Schlecht:"Kannst du mir vielleicht etwas zu Datenschutzgesetzen sagen?"
2. Klare Struktur durch Abschnitte und Trennzeichen nutzen
Die Eingaben sollten klar in Frage, Kontext und Anforderungen gegliedert werden. Hier bieten sich Markdown oder XML an. Details dazu findest du nach der Linie.
3. Verwende keine unnötigen Anweisungen wie "Denke Schritt für Schritt"
Die o-Modelle führen logische Prozesse intern aus. Das explizite Anweisen, "Denke Schritt für Schritt", kann manchmal die Antwort verschlechtern.
✅ Gut:"Welche Vor- und Nachteile hat die Einführung von KI im Gesundheitswesen?"
❌ Schlecht:"Bitte denke Schritt für Schritt nach, bevor du mir antwortest."
4. Beispiele nur mehr gezielt einsetzen (Few-Shot Learning)
Falls das Modell eine spezifische Art von Antwort generieren soll, können Beispiele hilfreich sein. Im Unterschied zu den klassischen Modellen, soll man hier Beispiele zuerst gar nicht, oder auch nur gezielt verwenden.
✅ Gut:"Hier ist ein Beispiel für eine kurze, präzise Antwort:
Beispiel: KI kann in der Finanzbranche helfen, Risiken schneller zu analysieren.
Gib mir eine ähnliche Antwort für die Gesundheitsbranche."
❌ Schlecht:"Ich hätte gerne eine Antwort, die ungefähr so aussieht wie..." (Ohne Beispiel kann das Modell sich schwer orientieren.)
Lest auch gerne direkt bei OpenAI nach: Link
Markdown: Strukturierte Prompts für bessere Lesbarkeit
Markdown ist ideal für menschenlesbare Texte, insbesondere für Blogposts, Dokumentationen oder KI-Prompts, die klare Strukturen erfordern.
Wann solltest du Markdown verwenden?
Wenn du strukturierte, aber lesbare Prompts erstellen willst
Wenn du Listen oder Bullet Points nutzen möchtest
Wenn deine Ausgabe für menschliche Leser optimiert sein soll
Wichtige Markdown-Elemente:
Überschriften: # Hauptüberschrift, ## Unterüberschrift, ### Kleinere Unterüberschrift
Fettschrift: **Wichtige Begriffe hervorheben**
Kursivschrift: *Leichte Betonung von Begriffen*
Listen: - Punkt 1, - Punkt 2 für Bullet Points oder 1. Punkt 1, 2. Punkt 2 für nummerierte Listen
Beispiel für Markdown-Prompting:
✅ Gut:
# Auswirkungen von KI
## Auf kleine Unternehmen
**Herausforderung:** Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, KI-Technologien zu integrieren.
**Lösung:**
- Schulungen für Mitarbeiter
- Anpassung der Geschäftsprozesse❌ Schlecht: "KI verändert die Wirtschaft. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, sie zu integrieren. Lösung: Schulungen und Anpassung." → Hier fehlt eine klare Struktur!
XML: Ideal für maschinelle Verarbeitung
XML ist besonders gut geeignet, wenn deine Daten in einer klar strukturierten, maschinenlesbaren Form vorliegen müssen.
Wann solltest du XML verwenden?
Wenn die Informationen von einer Software weiterverarbeitet werden
Wenn du standardisierte Datenstrukturen brauchst
Wenn du klare Kategorisierungen von Inhalten hast
Grundlegende Regeln für XML:
Alle Tags müssen geschlossen werden – Ein offenes <tag> muss immer mit </tag> abgeschlossen werden.
Hierarchische Struktur beachten – XML arbeitet mit verschachtelten Elementen.
Aussagekräftige Tags nutzen – Nutze sprechende Namen für deine Tags.
Sinnvolle XML-Tags für Prompts:
<frage> – Für die Kernfrage
<antwort> – Um die gewünschte Antwortstruktur zu definieren
<hinweis> – Zusätzliche Hinweise oder Details
<beispiel> – Falls Beispiele für eine bessere Veranschaulichung notwendig sind
<anweisung> – Um klare Handlungsanweisungen zu geben
Beispiel für XML-Prompting:
✅ Gut:
<frage>Was sind die wirtschaftlichen Auswirkungen von KI?</frage>
<hinweis>Bitte betrachte insbesondere die Auswirkungen auf kleine Unternehmen.</hinweis>
<antwort>KI kann Effizienz steigern, Arbeitsplätze verändern und neue Geschäftsmodelle ermöglichen.</antwort>❌ Schlecht:
<data>KI verändert die Wirtschaft.→ Hier fehlt der abschließende </data>-Tag, was zu Fehlern führen kann.
Fazit
Die Wahl zwischen Markdown und XML hängt davon ab, ob die Informationen menschenfreundlich oder maschinell verarbeitbar sein sollen. Markdown ist ideal für lesbare Texte, während XML perfekt für Datenverarbeitung geeignet ist.
Mit der richtigen Strukturierung und der Auswahl des passenden Formats kannst du das Potenzial der neuen o-Modelle optimal nutzen!
Comentarios