00:00:00
gutes prompting ist eine Kunst und der
00:00:02
perfekte prompt ist 21 Wörter lang das
00:00:05
sagt zumindest die Firma Google bei
00:00:06
ihrem prompt Engineering Guide dieser
00:00:09
prompting kununst werden wir heute auf
00:00:10
den Grund gehen wir werden uns nämlich
00:00:13
in diesem Video den prompting Guide von
00:00:14
Google anschauen und dazu werden wir
00:00:16
auch ausfühliche Beispiele dazu
00:00:18
erstellen fangen wir also direkt an
00:00:20
Google hat vor einiger Zeit einen
00:00:22
eigenen prompt Engineering Guide
00:00:24
veröffentlicht und zwar ist das der hier
00:00:26
der ist in erster Linie gedacht für die
00:00:28
Google Workspace Programme trotzdem sind
00:00:30
da aber spannende Tipps dabei fürs
00:00:32
allgemeine prompt schreiben und da kann
00:00:34
man auch viel mitnehmen zuerst einmal
00:00:36
das Wichtigste was Google meiner Meinung
00:00:38
nach in diesem prompt Engineering Guide
00:00:39
gezeigt hat und zwar dass es für einen
00:00:41
effektiven prompt vier verschiedene
00:00:43
areas gibt die man beachten sollte und
00:00:46
zwar einmal die Persona die Task der
00:00:48
Kontext und das Format sprich man soll
00:00:51
einmal dem KI mododell eine Rolle geben
00:00:53
mit der Persona man soll die Aufgabe
00:00:55
präzise formulieren man muss Kontext
00:00:57
geben und das Format der Ausgabe
00:00:59
erklären damit eben der Output von einem
00:01:01
large language Model genauso ist wie man
00:01:03
es sich wünscht und wenn man diese vier
00:01:05
Sachen inkludiert in seinen prompt hat
00:01:07
man schon sehr sehr viel richtig gemacht
00:01:08
wir schauen uns jetzt mal ein paar
00:01:09
Beispiele an hier wurde auch direkt eins
00:01:11
geliefert von Google und zwar in dem
00:01:13
Fall fürs Gmail schreiben hier wurde
00:01:15
gesagt you are a Google Cloud Program
00:01:18
Manager draft an Executive Summary mail
00:01:21
to persona based on details about
00:01:24
relevant program Docs limit to Bullet
00:01:28
Points hier sehen wir eben was markiert
00:01:30
ist in welcher Farbe und was zu welcher
00:01:31
Kategorie gehört wie man sieht ein
00:01:33
ziemlich kurzer prompt aber es sind alle
00:01:35
vier Formate mit dabei das ist eben das
00:01:37
Wichtige und wir werden gleich noch mal
00:01:39
eigene prompt Schreiben mit genau diesen
00:01:41
vier Kategorien wie gesagt wenn man das
00:01:43
inkludiert hat man schon mal viel
00:01:45
richtig gemacht hier sind gleich noch
00:01:46
ein paar weitere kleine Tipps und zwar
00:01:48
sollte man natürliche Sprache verwenden
00:01:50
man sollte schreiben wie man mit einer
00:01:52
anderen Person spricht ganze Sätze sind
00:01:54
präferiert man soll klar sein und
00:01:56
iterativ das ist sehr sehr wichtig bei
00:01:58
large language Models das man genau zum
00:02:00
Punkt kommt und nicht so um den heißen
00:02:02
Brei herum redet wie man es manchmal mit
00:02:04
anderen Menschen tut ebenso soll man
00:02:06
auch genug Kontext geben weil ein KI
00:02:08
mododell wie z.B Google Gemini oder
00:02:10
chatgbt kann nicht deine Gedanken lesen
00:02:13
und du kannst nicht mit deiner
00:02:14
Körpersprache oder deiner Aussprache dem
00:02:16
Modell sage ich mal suggerieren wie es
00:02:18
antworten soll da muss man das schon
00:02:20
improm festhalten wenn man mit Menschen
00:02:22
kommuniziert kann man ja immer noch mit
00:02:24
seiner Körpersprache oder Mimik Gestik
00:02:26
etc die Frage verschärfen oder in eine
00:02:28
bestimmte Richtung lenken und bei ki-
00:02:30
mododellen ist es eben nicht möglich da
00:02:31
muss man alles genau aufschreiben was
00:02:33
man will Komplexität sollte man aber
00:02:35
auch vermeiden und man sollte das
00:02:37
einfach wie eine Konversation führen
00:02:39
followup prompts sind auch sehr wichtig
00:02:40
wenn man auf den ersten Versuch nicht
00:02:42
das Ergebnis bekommt was man zuerst
00:02:43
haben wollte dann schreibt man das
00:02:45
einfach und bekommt dann hoffentlich
00:02:46
eine bessere Antwort da wir ja den
00:02:48
prompt Engineering Guide von Google
00:02:50
anschauen werden wir auch hier mit
00:02:51
Gemini ein paar Dinge ausprobieren würde
00:02:54
aber genauso gehen bei chatgbt bei clot
00:02:56
von entropic und so weiter also das
00:02:58
wähle ich jetzt mal nur als Beispiel aus
00:02:59
und wir schauen uns jetzt mal ein zwei
00:03:01
prompts an die eben genau diese vier
00:03:03
Kategorien und diese Tipps beinhalten
00:03:05
als erstes Beispiel habe ich mal gesagt
00:03:06
dass mir ein Blog geschrieben werden
00:03:08
soll und ich habe alle vier Kategorien
00:03:10
implementiert ich habe zuerst die Rolle
00:03:12
vorgegeben und zwar agiere als
00:03:13
professioneller Blogschreiber mit 10
00:03:15
Jahren Erfahrung erstelle einen
00:03:17
Blogartikel über das Thema KI das ist
00:03:19
die Aufgabe dann kommt der Kontext für
00:03:21
eine Internetseite die sich mit
00:03:23
Technologie beschäftigt jetzt kommt das
00:03:25
outputformat 250 bis 300 Wörter
00:03:27
inkludiere auch emojis und wie man sieht
00:03:30
habe ich alle vier Kategorien
00:03:31
implementiert eben auch in relativ
00:03:33
kurzer Schreibweise aber es ist doch
00:03:34
alles mit drin mit so einem prompt
00:03:36
sollte man schon einen relativ gutes
00:03:38
Ergebnis bekommen ich gehe mal auf
00:03:39
senden wir schauen mal was uns Google
00:03:41
Gemini hier rauszaubert und ich finde
00:03:43
das sieht schon mal relativ gut aus wir
00:03:45
haben hier einen Blogartikel genau nach
00:03:47
den Vorstellungen wie wir es haben
00:03:48
wollten von der Länge her müsste es
00:03:50
passend sein der Text ist relativ gut
00:03:52
formuliert die emojis sind dabei und
00:03:54
damit kann man auf jeden Fall
00:03:55
weiterarbeiten wie schon gesagt sollte
00:03:57
man followup prompts stellen wenn einem
00:03:59
irgendetwas nicht gefällt ich sag
00:04:01
einfach mal das Thema neuronale Netze
00:04:02
interessiert mich sehr deswegen schreibe
00:04:04
ich ein followup prompt in einem ganz
00:04:06
natürlichen Satz mit inkludiere
00:04:08
neuronale Netze mit in den Blogartikel
00:04:10
schicken wir mal das ab und jetzt sollte
00:04:12
das einfach als Beispiel mit eingefügt
00:04:14
werden genau ich glaube der Artikel
00:04:15
wurde soweit sogar übernommen aber wir
00:04:17
sehen hier eben dass neuronale Netze
00:04:19
jetzt mit dabei sind und so kann man
00:04:20
eben Schritt für Schritt weiter
00:04:22
interagieren mit dem KI Modell und das
00:04:24
Ergebnis immer besser an seine eigenen
00:04:26
Vorstellungen anpassen wie gesagt könnte
00:04:28
man das jetzt noch viel weiter treiben
00:04:30
als Beispiel reicht das erstmal so
00:04:32
Google beschreibt in dem prompt
00:04:33
Engineering Guide auch dass prompting
00:04:35
eine Kunst ist wie ich schon am Anfang
00:04:36
erwähnt habe man muss meistens
00:04:38
verschiedene Sachen ausprobieren bis man
00:04:40
ein Ergebnis bekommt was man auch
00:04:42
wirklich haben will dass man sich quasi
00:04:43
beim ersten Mal erhofft hat das ist
00:04:45
einfach so je mehr Kontext man gibt je
00:04:47
mehr man den iterativen Prozess wirklich
00:04:49
durchführt desto besser ist im Endeffekt
00:04:51
das Ergebnis und man wird auch mit der
00:04:53
Zeit immer besser wenn man regelmäßig
00:04:55
prompts schreibt an ki-modelle da lernt
00:04:57
man ziemlich schnell wie man ein prompt
00:04:58
formuliert ditamit man das beste
00:05:00
gewünschte Ergebnis rausbekommt das an
00:05:02
die eigenen Bedürfnisse angepasst ist
00:05:04
google hat herausgefunden dass die
00:05:06
meisten Leute nur prompt schreiben die
00:05:08
sehr kurz sind und zwar weniger als neun
00:05:10
Wörter und sie sagen selber dass ein
00:05:12
erfolgreicher prompt ungefähr 21 Wörter
00:05:14
lang ist mehr als doppelt so lang als
00:05:16
das was die meisten Leute schreiben und
00:05:18
wenn wir jetzt mal unseren ersten prompt
00:05:20
hier anschauen ich habe jetzt hier z.B
00:05:21
28 Wörter geschrieben mit mehr Details
00:05:24
und mehr Kontext kann man immer bessere
00:05:26
Antworten bekommen und deswegen kann ich
00:05:27
jedem empfehlen der mit kiodellen Inter
00:05:29
t dass man eben nicht nur ganz kurze
00:05:31
Sätze schreibt wie es die meisten Leute
00:05:33
tun sondern bis zu 21 Wörtern teilweise
00:05:36
sind meiner Meinung nach auch mehr
00:05:37
Wörter besser das hängt immer vom
00:05:39
jeweiligen usecase ab google sagt auch
00:05:41
dass generative KI noch relativ neu ist
00:05:43
das ist ja auch so und dass die Models
00:05:45
sich von Tag zu Tag weiter verbessern
00:05:47
und selbst wenn man gute prompts
00:05:48
schreibt kann es sein dass man nicht
00:05:50
immer das perfekte Ergebnis bekommt das
00:05:52
ist eben die Besonderheit bei generative
00:05:54
KI wie es z.B Google Gemini oder chatgbt
00:05:57
ist auf die Wort für Wort gleiche anfr
00:05:59
Frage kann ein komplett
00:06:01
unterschiedliches Ergebnis rauskommen
00:06:03
und einmal kann das Ergebnis gut sein
00:06:04
einmal schlecht man kann es nicht so
00:06:06
beeinflussen dass immer ein perfektes
00:06:08
Ergebnis rauskommt deswegen muss man da
00:06:10
teilweise auch mehrere prompts schreiben
00:06:12
natürlich kann man die
00:06:12
Wahrscheinlichkeit erhöhen dass gute
00:06:14
Outputs gegeben werden indem man eben
00:06:16
gute prompts schreibt das ist eben der
00:06:17
Einflussbereich den man hat aber
00:06:19
trotzdem sind die Ergebnisse nicht immer
00:06:21
perfekt und man muss einfach regelmäßig
00:06:22
viel ausprobieren und das
00:06:24
allerwichtigste was ich noch unbedingt
00:06:25
sagen will und was ich wahrscheinlich
00:06:27
auch schon öfter auf diesem Kanal gesagt
00:06:28
habe ist dass man die Outputs die man
00:06:30
von large language Models bekommt
00:06:32
unbedingt überprüfen sollte das sagt
00:06:34
hier auch Google man sollte generative
00:06:36
KI nur als Hilfe benutzen und der Output
00:06:39
den sollte man dann selber haben und
00:06:40
selber bearbeiten weil ein kmell kann
00:06:43
wie gesagt Fehler machen und es gibt
00:06:44
auch Halluzinationen sprich ein KI
00:06:47
mododell kann falsche Tatsachen
00:06:48
teilweise so darstellen als ob es
00:06:50
komplett richtig klingt jedoch ist das
00:06:52
teilweise dann komplett aus der Luft
00:06:54
gegriffen das liegt einfach auch an der
00:06:55
Natur vom large language Model und
00:06:57
deswegen muss man einfach bei jedem
00:06:59
output den man bekommt und den man für
00:07:00
irgendetwas verwenden will noch mal
00:07:02
checken ob das Ergebnis gut und
00:07:03
hilfreich ist und ob man das weiter
00:07:05
verwenden kann trotzdem kann natürlich
00:07:07
generative KI in Form von Chatbots wie
00:07:09
chatgbt und Gemini sehr sehr viel Zeit
00:07:12
sparen im Alltag und bei den
00:07:13
verschiedensten Aufgaben google hat als
00:07:15
nächstes auch ein paar Teilbereiche
00:07:17
erwähnt wo eben generative KI
00:07:19
weiterhelfen kann man kann das eben als
00:07:21
Assistent nutzen um beispielsweise sein
00:07:23
Schreiben zu verbessern sprich man kann
00:07:25
Text einfügen und das ganze auf
00:07:27
Grammatikfehler auf Rechtschreibung
00:07:29
prüfen oder auf Kommasetzung oder sowas
00:07:32
und man kann natürlich auch dann die
00:07:33
Texte wenn man das braucht in andere
00:07:35
Sprachen übersetzen all das ist z.bpiel
00:07:37
mit generativer KI beim Schreiben
00:07:39
möglich auch Daten kann man damit gut
00:07:41
organisieren man kann Daten die komplett
00:07:43
durcheinander sind einfach einfügen z.B
00:07:45
durcheinander gebrachte Stichpunkte und
00:07:47
dann kann man einfach sagen dass das neu
00:07:49
geordnet werden soll z.B chronologisch
00:07:51
und dann kann das ein kimodell wirklich
00:07:52
auch sehr sehr gut machen das ist ein
00:07:54
Beispiel dafür man kann Bilder erstellen
00:07:56
das kommt auch immer mehr bei allen KI
00:07:58
mododellen z. chatgbt kann mit der doll
00:08:01
i Integration Bilder erstellen Gemini
00:08:03
kann in Deutschland soweit ich weiß noch
00:08:04
keine Bilder erstellen aber das kommt
00:08:06
auch immer mehr bei KI Modellen dazu und
00:08:08
das ist auch für bestimmte
00:08:09
Anwendungsbereiche ziemlich sinnvoll
00:08:11
eine sehr spannende Möglichkeit die ich
00:08:13
auch sehr oft nutze ist das
00:08:14
Zusammenfassen von Informationen und
00:08:16
dass man einfach insights bekommt in
00:08:18
bestimmte Dokumente z.B sprich wenn ich
00:08:21
ein langes PDF habe z.B eine Studie etc
00:08:24
die ziemlich kompliziert ist und wo man
00:08:26
sehr viel Zeit bräuchte um sich
00:08:27
einzuarbeiten da kann KI sehr se gut
00:08:29
weiterhelfen und einem einen guten
00:08:31
Überblick überschaffen das können wir
00:08:33
jetzt auch noch mal kurz testen ich bin
00:08:34
hier bei Gemini und ich füge hier mal
00:08:37
eine kurze Studie ein die sich auch mit
00:08:39
dem prompt Engineering beschäftigt wie
00:08:41
man sieht die ist nicht kurz da sind 24
00:08:43
Seiten drin es gibt verschiedene Formate
00:08:45
wie Prinzipien die in der Tabelle
00:08:47
aufgelistet wurden oder auch weiteren
00:08:49
flieext und bis man sich hier eingelesen
00:08:51
hat und die meisten Punkte verstanden
00:08:53
hat ist schon einige Zeit vergangen und
00:08:55
dafür kann man z.B KI gut nutzen ich
00:08:57
habe z.B bei Gemini jetzt dieses PDF
00:08:59
hier angehängt und jetzt starte ich
00:09:01
einfach mal damit dass mir das
00:09:02
Inhaltsverzeichnis ausgegeben werden
00:09:04
soll von dem PDF und jetzt sende ich das
00:09:06
ab ich mache es immer so und habe es
00:09:08
auch als am besten empfunden wenn man
00:09:10
von der groben Übersicht ins Detail geht
00:09:12
spricht zuerst lasse ich mir immer das
00:09:14
Inhaltsverzeichnis ausgeben und wie wir
00:09:16
sehen klappt das schon mal ziemlich
00:09:17
ziemlich gut und dann kann man in die
00:09:19
verschiedenen Teilbereiche weiter
00:09:20
reingehen und verschiedene Details dazu
00:09:22
auslesen als Beispiel schreibe ich mal
00:09:24
agiere als ki-exerte erkläre mir das
00:09:27
komplette Kapitel 3 mit den Prinzipien
00:09:29
gehe davon aus dass ich ein Anfänger bin
00:09:31
und gibt mir es in Tabellenform aus also
00:09:33
es sind wieder alle vier Parameter mit
00:09:35
enthalten mit Persona der Aufgabe dem
00:09:38
Kontext und dem outputformat bisher
00:09:41
haben wir den Anfang beschrieben
00:09:42
bekommen und die Motivation und die
00:09:44
Analyse läuft gerade noch und gleich
00:09:45
sollten wir hier einen Überblick mit
00:09:47
einer Tabelle bekommen und z.B sehen wir
00:09:49
jetzt hier wie die Tabelle erstellt
00:09:51
wurde mit jeweils der Kategorie und der
00:09:53
Beschreibung und das können wir uns hier
00:09:55
bei Gemini auch in Google sheets
00:09:56
exportieren so würde das dann hier
00:09:58
aussehen eben auch in tabell Form und so
00:10:00
kann man sich eben eine Zusammenfassung
00:10:01
vom Inhalt generieren was ziemlich
00:10:03
hilfreich ist meiner Meinung nach man
00:10:05
kann KI auch nutzen um mit Kollegen zu
00:10:07
interagieren als research tool kann man
00:10:09
eine KI sehr gut verwenden und auch um
00:10:11
z.B Trends zu erkennen Informationen zu
00:10:13
synthetisieren oder business
00:10:14
opportunities kann man damit auch finden
00:10:16
alles gute Möglichkeiten wie ich finde
00:10:18
aber vor allem research ist auch ein
00:10:20
cooler Bereich wie ich finde auch das
00:10:22
wollen wir uns noch mal anschauen in dem
00:10:24
Beispiel schreibe ich ich will mehr über
00:10:25
neuronale Netze lernen agiere als
00:10:27
kiexerte und gib mir passende rcen um
00:10:29
das zu lernen gib Stichpunkte aus jetzt
00:10:32
hat Google Gemini schon mal verschiedene
00:10:33
Dinge rausgesucht z.B kursplattformen
00:10:35
wie kursera udessity fast ai und ADX
00:10:39
hier sieht man eben die genauen Kurse
00:10:41
z.B ist der hier für den Einstieg
00:10:42
hilfreich wir haben auch Bücher
00:10:44
vorgeschlagen bekommen Websites
00:10:46
YouTube-Kanäle und es gibt weitere
00:10:48
Stichworte mit denen wir besser
00:10:49
recherchieren können dann noch weitere
00:10:51
Tipps wurden vorgeschlagen also auch das
00:10:52
klappt ziemlich gut mit diesem prompt
00:10:54
hier research ist eine ziemlich coole
00:10:56
Möglichkeit die man mit KI mododellen
00:10:57
sehr gut machen kann jetzt hat Google
00:10:59
noch in ihrem PDF verschiedene
00:11:01
Teilbereiche erwähnt wie z.B den
00:11:03
Customer Service hier werden eben noch
00:11:05
mal genaue Informationen gegeben und
00:11:07
auch prompt Beispiele mit jeweils den
00:11:09
vier verschiedenen Parametern und hier
00:11:11
wird auch gezeigt wie es in Google
00:11:12
Workspace aussieht dann findet man noch
00:11:14
genaue promts die man auch wirklich
00:11:15
anwenden kann aber wir wollen jetzt eben
00:11:17
nicht auf bestimmte Bereiche eingehen
00:11:19
falls das einen interessiert wie man
00:11:20
beim Customer Service gute prompt
00:11:22
schreibt kann sich diesen prompt
00:11:23
Engineering Guide anschauen ich verlinke
00:11:25
es natürlich in der Beschreibung es gibt
00:11:27
auch eine Sektion für executives und
00:11:29
entrepreneurs nach dem gleichen Prinzip
00:11:31
wie beim Customer Service auch für Human
00:11:33
Resources gibt es einen genauen Guide
00:11:35
auch fürs Marketing für das Project
00:11:37
Management und für den Bereich Sales
00:11:40
also quasi in den wichtigsten
00:11:42
Unternehmensbereichen gibt es immer noch
00:11:43
kleine einzelgides auf die ich jetzt
00:11:45
nicht genauer eingehen werde aber falls
00:11:47
es einen interessiert kann man sich eben
00:11:48
den prompt Engineering Guide wie schon
00:11:50
gesagt anschauen am Schluss hat Google
00:11:52
noch ein paar weitere Tipps gegeben wie
00:11:54
man das Schreiben seiner prompts noch
00:11:55
mal verbessern kann und zwar ist der
00:11:57
erste Tipp break it up hier ist das ist
00:11:59
zwar auch für Google Workspace gemeint
00:12:00
aber trotzdem kann das hilfreich sein
00:12:02
wenn man z.B viele Anforderungen auf
00:12:04
einmal hat für ein kimodell viele
00:12:06
Aufgaben auf einmal machen will soll man
00:12:07
das in verschiedene prompts packen also
00:12:10
nicht alles in einen das hat auch Google
00:12:12
hier geschrieben mit break them into
00:12:14
separate prompts auch ich habe die
00:12:15
Erfahrung gemacht wenn man mit KI
00:12:17
Modellen eine Aufgabe gleichzeitig macht
00:12:19
und danach die nächste Aufgabe dass man
00:12:21
da die besten Antworten und Outputs
00:12:23
bekommt man kann auch genaue Limits
00:12:24
vorgeben in dem Fall constraints man
00:12:27
sollte angeben wie viele Wörter man z.B
00:12:29
maximal in einen prompt haben will und
00:12:31
wie viele Optionen generiert werden man
00:12:33
muss eben alles was man genau will im
00:12:35
prompt definieren wie schon vorher
00:12:37
gesagt ein ki-modell kann keine Gedanken
00:12:39
lesen die Rolle die wir jetzt schon
00:12:41
öfters vergeben haben ist sehr sehr
00:12:43
wichtig ich beginne ein prompt dann eben
00:12:45
meistens mit agiere als das und das so
00:12:47
kann sich die KI anscheinend besser
00:12:49
reinversetzen in die Rolle und es macht
00:12:51
wirklich Unterschiede bei den Outputs
00:12:53
die man bekommt das ist meine Erfahrung
00:12:54
nach auch so und das würde ich auch
00:12:56
jedem empfehlen dass man immer die Rolle
00:12:57
mit vergibt man kann ein kimodell auch
00:13:00
nutzen um nach Feedback zu fragen wenn
00:13:02
man sich z.B einen Plan erstellt hat für
00:13:04
ja ein Projekt was in Zukunft ansteht
00:13:06
oder sagen wir mal im privaten Kontext
00:13:08
für eine Reise oder so dann kann man
00:13:10
auch das ein KI Modell geben und nach
00:13:12
Feedback Fragen und die Frage die hier
00:13:13
aufgelistet ist ist auch sehr wichtig
00:13:15
und zwar what questions do you have for
00:13:17
me that would help you provide the best
00:13:20
Output also man fragt einfach die KI
00:13:22
selber welche Informationen noch
00:13:24
benötigt werden damit der bestmögliche
00:13:26
Output generiert wird sozusagen die
00:13:28
einfachste möglich Möglichkeit wie man
00:13:30
Schritt für Schritt seine promts besser
00:13:31
gestalten kann und so kann man eben auch
00:13:33
lernen was ein ki-modell braucht in
00:13:34
Anführungszeichen um eine gute Antwort
00:13:36
zu generieren wichtig ist auch dass man
00:13:38
den Ton mit einbaut z.B ob es informell
00:13:42
sein soll formell eher für das
00:13:44
technische Publikum auch das empfiehlt
00:13:46
sich immer wenn man das in den prompt
00:13:47
mit reinschreibt da kann eine KI auch
00:13:49
viel mit anfangen und wenn man mal mit
00:13:50
einem prompt kein Erfolg hat ist das
00:13:52
auch kein Problem man kann immer seine
00:13:54
prompts noch abändern verschiedene Dinge
00:13:56
Hinzufügen oder Weglassen von dem promt
00:13:59
man gerade geschrieben hat und so
00:14:00
Schritt für Schritt einen guten promt
00:14:01
kreieren wie gesagt das ist ein
00:14:03
Lernprozess einfach je öfter man mit KI
00:14:05
mododell interagiert desto besser werden
00:14:07
auch die prompts trotzdem ist es ein
00:14:08
iterativer Prozess bedeutet man schaut
00:14:10
sich die Outputs vom KI Modell an dann
00:14:12
überlegt man sich was würde man gerne
00:14:14
anders haben dann notiert man das
00:14:16
schreibt einen neuen prompt und schaut
00:14:18
sich dann den Output wieder an man gibt
00:14:19
quasi eine Feedbackschleife an das
00:14:21
kimodell bis man Schritt für Schritt zu
00:14:23
den gewünschten Output kommt das waren
00:14:25
soweit die wichtigsten insights aus dem
00:14:27
Google prompt Engineering guide und ich
00:14:29
finde da sind auf jeden Fall spannende
00:14:31
Aspekte mit dabei vor allem eben dass
00:14:33
man diese vier Kategorien nicht
00:14:34
vernachlässigt sprich man soll eine
00:14:36
Persona vergeben man muss Kontext geben
00:14:38
man soll den Output definieren und eben
00:14:40
genau die Aufgabe beschreiben diese vier
00:14:42
Aspekte sind sehr wichtig und auch die
00:14:44
weiteren kleinen Tipps die hier drin
00:14:46
stehen können beim prompt schreiben sehr
00:14:48
weiterhelfen probier das ganze doch
00:14:49
gerne mal aus ob du mit diesen Tipps
00:14:51
mehr Erfolg hast beim Umgang mit
00:14:53
kimodellen wenn dir das Video gefallen
00:14:55
hat würde ich mich freuen wenn du ein
00:14:56
Abo da lässt und einen Daumen nach oben
00:14:58
an ansonsten hoffe ich wir sehen uns im
00:15:00
nächsten Video wieder bis dann
