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Was ist ein Prompt?

Ein Prompt ist die Anweisung, Frage oder der Text, den du einem KI-Modell gibst, um eine Antwort zu erhalten. So kommunizierst du mit einem Large Language Model (LLM).
Die Qualität deines Prompts beeinflusst direkt die Qualität der Antwort, die du erhältst.
Stell dir das so vor:
  • Schlechter Prompt: “Erzähl mir etwas über Marketing.”
  • Guter Prompt: “Fasse die drei wichtigsten Marketingstrategien für ein B2B-Softwareunternehmen in einer Aufzählungsliste zusammen.”

Wie Prompts und LLMs zusammenarbeiten

LLMs nutzen deinen Prompt als Ausgangspunkt und Orientierung. Basierend auf den Anweisungen, die du gibst, sagt das Modell die logischste und relevanteste Wortfolge voraus, um eine Antwort zu bilden. Ein klarer und detaillierter Prompt hilft dem LLM, den genauen Kontext und deine Erwartungen zu verstehen, was zu einem deutlich präziseren und nützlicheren Ergebnis führt. Lies unseren Leitfaden zu LLMs, um mehr zu erfahren.

Erfahre, wie du Genow optimal nutzt und promptest

Verschiedene Funktionen in Genow sind für bestimmte Aufgaben konzipiert. Wenn du verstehst, wie du mit jeder einzelnen umgehst, erzielst du die besten Ergebnisse. Vergleich zwischen dem Agent Hub und der Chat-Funktion und wie sich das auf das Prompting auswirkt.
Der Use Case Hub ist darauf optimiert, Antworten und Informationen innerhalb der dedizierten Wissensdatenbank deines Unternehmens in einem Use Case zu finden. Grundsätzlich kannst du dich an einer Richtlinie orientieren, um den Use Case Hub optimal zu nutzen:
1

Interne Dokumentensuche

Wähle einen Use Case und führe eine detaillierte Suche durch, basierend auf den Dokumenten und dem Knowledge, das dem Use Case zugewiesen ist.
2

Aufgaben auf Basis der Antworten ausführen

Nutze die Agents- und Actions-Funktion, um Aufgaben auszuführen (“schreibe einen E-Mail-Entwurf”, “Wandle die Ergebnisse in das folgende Format um: …”).
Erfahre mehr über die Benutzeroberfläche und die Nutzung des Agent Hub.
Best Practices:
  • Sei spezifisch: Stelle detaillierte Fragen zum Knowledge, das im Use Case gespeichert ist.
  • Definiere das Ausgabeformat: Sag dem Modell, wie die Antwort formatiert sein soll. Brauchst du eine Zusammenfassung, eine Aufzählungsliste oder eine Tabelle?
  • Liefere Kontext: Erwähne kurz den Kontext deiner Frage, um eine relevantere Antwort zu erhalten.
  • Starte für ein neues Thema einen neuen Thread: Beginne für eine neue Frage immer eine neue Unterhaltung. Ein bestehender Thread kann die KI mit dem Kontext einer vorherigen Unterhaltung verwirren, was deine Ergebnisse negativ beeinflussen kann.