OpenAIs neuer Leitfaden zum Prompting: So erhalten Sie die besten Ergebnisse

OpenAI hat kürzlich einen neuen Leitfaden veröffentlicht, der zeigt, wie man effektive Prompts für ihre Reasoning-Modelle erstellt. Während KI immer leistungsfähiger wird, spielt die Art und Weise, wie Nutzer mit diesen Modellen interagieren, eine entscheidende Rolle für präzise und nützliche Antworten. Egal, ob Sie ein Entwickler sind, der KI in Anwendungen integriert, ein Unternehmensleiter, der KI für Entscheidungen nutzt, oder ein Forscher, der KI-gestützte Analysen durchführt – das Verständnis bewährter Prompting-Praktiken ist essenziell.

Dieser Artikel fasst OpenAIs neueste Empfehlungen zusammen und gibt praxisnahe Beispiele, um Ihre Interaktionen mit Reasoning-Modellen zu optimieren.

Prompts einfach und direkt halten

Eine der wichtigsten Erkenntnisse aus OpenAIs Leitfaden ist, dass Modelle am besten auf klare und präzise Prompts reagieren. Zu komplizierte Anfragen oder überflüssige Anweisungen können zu Verwirrung oder unerwarteten Antworten führen.

Beispiel:

❌ Weniger effektiv: „Kannst du diesen Datensatz schrittweise analysieren, jeden Schritt erklären und sicherstellen, dass die Antwort den besten Praktiken der statistischen Analyse entspricht? ✅ Besser: „Analysiere den Datensatz und gib die wichtigsten Erkenntnisse an.

Die zweite Version ist klarer und ermöglicht es dem Modell, seine Schlussfolgerungen intern zu ziehen, ohne überflüssige Anweisungen. Das Fazit? Vertrauen Sie auf die eingebauten Reasoning-Fähigkeiten des Modells, anstatt jeden Denkprozess zu steuern.

Vermeidung von Chain-of-Thought-Prompts

Entgegen einigen beliebten Prompting-Techniken rät OpenAI davon ab, Modelle aufzufordern, „Schritt für Schritt zu denken oder „ihre Überlegungen zu erklären. Die Modelle sind bereits für logisches Denken optimiert, und solche Anweisungen können die Leistung eher verschlechtern als verbessern.

Beispiel:

• ❌ Weniger effektiv: „Denke Schritt für Schritt und erkläre, wie du die Quadratwurzel von 144 berechnest.
• ✅ Besser: „Was ist die Quadratwurzel von 144?

Falls eine Erklärung notwendig ist, empfiehlt OpenAI, zuerst nach der Antwort zu fragen und anschließend eine Nachfrage zur Erklärung zu stellen.

Verwendung von Trennzeichen für Klarheit

Bei komplexeren Eingaben – z. B. mehreren Fragen, formatiertem Text oder strukturierten Daten – helfen Trennzeichen wie dreifache Anführungszeichen, XML-Tags oder Abschnittstitel, um dem Modell die Struktur der Anfrage klar zu machen.

Beispiel:

• ❌ Ohne Trennzeichen: „Fasse diesen Vertrag zusammen: Die erste Partei verpflichtet sich zur Lieferung von Waren… Die zweite Partei verpflichtet sich zur Zahlung…
• ✅ Mit Trennzeichen: Fasse den folgenden Vertrag zusammen: Die erste Partei verpflichtet sich zur Lieferung von Waren… Die zweite Partei verpflichtet sich zur Zahlung…
• Durch eine klare Abgrenzung des Eingabebereichs wird das Risiko von Fehlinterpretationen reduziert.

Begrenzung zusätzlicher Kontexte bei Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Für KI-Anwendungen, die externe Dokumente als Referenz nutzen (z. B. in Such- und Wissensmanagementsystemen), empfiehlt OpenAI, nur die relevantesten Informationen bereitzustellen. Zu viele Hintergrundinformationen können die Genauigkeit verwässern.

Beispiel:

• ❌ Weniger effektiv: „Hier sind zehn Seiten Informationen. Bitte fasse sie zusammen.
• ✅ Besser: „Fasse die wichtigsten Punkte aus diesen drei Abschnitten zusammen: [relevante Abschnitte einfügen]. Durch die Fokussierung auf relevante Inhalte bleibt das Modell präziser.

Klare Vorgaben machen

Falls eine Anfrage bestimmte Einschränkungen enthält – z. B. ein Budget, eine Frist oder eine bestimmte Methode – sollte dies im Prompt klar definiert werden.

Beispiel:

• ❌ Weniger effektiv: „Schlage eine Marketingstrategie vor.
• ✅ Besser: „Schlage eine digitale Marketingstrategie für ein Startup mit einem Budget von 500 $ vor, das sich auf Social Media konzentriert.

Je klarer die Rahmenbedingungen, desto hilfreicher wird die Antwort des Modells sein.

Klares Ziel definieren

Schließlich rät OpenAI dazu, explizite Parameter für eine erfolgreiche Antwort vorzugeben und bei Bedarf schrittweise zu verfeinern. Falls die erste Antwort nicht optimal ist, kann eine präzisere Formulierung des Prompts bessere Ergebnisse liefern.

Verfeinerung von Prompts

• 🟡 Erster Versuch: „Erstelle Ideen für ein neues SaaS-Produkt.
• 🟢 Verfeinerter Prompt: „Erstelle Ideen für ein B2B-SaaS-Produkt im HR-Tech-Bereich, das KI für die Automatisierung von Recruiting-Prozessen nutzt.

Zusätzliche Bemerkung

Durch iterative Anpassungen lässt sich das Modell gezielter steuern.

Fazit

• OpenAIs neuer Prompting-Leitfaden bietet wertvolle Erkenntnisse, um die besten Ergebnisse aus Reasoning-Modellen herauszuholen. Die wichtigsten Punkte sind:

• ✔ Halten Sie Prompts einfach und direkt.
• ✔ Vermeiden Sie unnötige Chain-of-Thought-Anweisungen.
• ✔ Nutzen Sie Trennzeichen, um Eingaben klar zu strukturieren.
• ✔ Begrenzen Sie zusätzlichen Kontext bei Retrieval-Augmented-Tasks.
• ✔ Machen Sie klare Vorgaben für bessere Antworten.
• ✔ Definieren Sie das Ziel klar und verfeinern Sie den Prompt bei Bedarf.

Durch die Anwendung dieser Best Practices können Sie die Leistung der KI verbessern, Fehler reduzieren und effektivere Ergebnisse erzielen. Egal, ob Sie KI in Anwendungen integrieren oder für persönliche Produktivität nutzen – ein gutes Verständnis des Promptings hilft, das Beste aus OpenAIs Modellen herauszuholen.