Willkommen bei Ihrer ultimativen Ressource für die Bewältigung von Prompt Engineering im Jahr 2026. Dieser umfassende Leitfaden bietet eine kuratierte Sammlung von Werkzeugen, Tutorials und realen Weltbeispielen, die Lernenden auf allen Niveaus helfen, effektive Prompt Engineering-Techniken zu verstehen und anzuwenden.
Da generative KI weiterhin ganze Branchen umgestaltet, ist die Fähigkeit, präzise Prompts für KI-Modelle zu formulieren – einschließlich großer Sprachmodelle (LLMs) wie OpenAIs GPT-4, IBMs Granite, Anthropics Claude, Googles Bard, DALL·E und Stable Diffusion – zu einer kritischen Kompetenz geworden. Egal ob Sie mit proprietären Systemen arbeiten oder Open-Source-Alternativen erkunden, Prompt Engineering ist der Schlüssel zur Freischaltung des vollen Potenzials KI-gestützter Tools.
Prompt Engineering ist die neue Codierung. In einer Welt, die zunehmend durch maschinelles Lernen bestimmt wird, ist die Fähigkeit, mit KI-generierten Systemen über die Verwendung natürlicher Sprache zu kommunizieren, unerlässlich. Dieser Leitfaden hilft Ihnen dabei, Prompts zu entwerfen, zu verfeinern und zu optimieren, die zu aussagekräftigen Ergebnisse führen – ganz gleich, ob Sie Anwendungen entwickeln, Workflows automatisieren oder die Grenzen des kreativen Ausdrucks erweitern möchten.
Von grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittenen Strategien ist dieser Leitfaden Ihre unverzichtbare Referenz für die Navigation durch die sich ständig weiterentwickelnde Landschaft der großen Sprachmodelle (LLMs), des KI-Prompt-Designs und der Innovationen im Bereich der generativen KI (GenAI).
Die Entwicklung besserer Prompts ist nur der Anfang. Echtes Fachwissen im Bereich Advanced Prompting liegt darin, den größeren Kontext zu verstehen, in dem KI-Modelle operieren – von der Absicht des Benutzers und dem Gesprächsverlauf bis hin zur Struktur der Trainingsdaten und dem Verhalten verschiedener Modelle. Hier kommt das Context Engineering ins Spiel, das es Ihnen ermöglicht, nicht nur Ihre Fragen zu gestalten, sondern auch, wie das Modell diese interpretiert und darauf reagiert.
Durch den Einsatz von Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), Zusammenfassung und strukturierten Eingaben wie JSON können Sie Modelle zu genaueren und relevanteren Modellantworten führen. Unabhängig davon, ob Sie an der Codegenerierung, der Erstellung von Inhalten oder der Datenanalyse arbeiten, gewährleistet das kontextbezogene Design die Übereinstimmung mit dem gewünschten Ergebnis. Dieser Ansatz verbessert die Leistung von LLMs bei verschiedenen Aufgaben und erhöht die Zuverlässigkeit der Ergebnisse in realen Anwendungen.
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Tauchen Sie ein in den Prompt Engineering Guide mit einem strukturierten Pfad, der für Lernende, Entwickler und KI-Enthusiasten konzipiert ist. Egal, ob Sie einen Chatbot entwickeln, komplexe Aufgaben automatisieren oder mit KI-Tools experimentieren – dieser Leitfaden behandelt alles, was Sie benötigen, um die Kunst und Wissenschaft des Prompt-Designs zu meistern.
Erlangen Sie ein umfassendes Verständnis von Prompt Engineering, seiner wachsenden Bedeutung in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und wie es Benutzern ermöglicht, mit KI-gestützten Systemen mithilfe hochwertiger Prompts zu interagieren.
Erfahren Sie, wie Sie KI-Agenten dazu anleiten können, autonome Aktionen durchzuführen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige oder Zwischen Schritte in Arbeitsabläufen auszuführen – ideal für die Automatisierung und intelligente Aufgabenausführung.
Entdecken Sie Few-Shot-Prompting, Zero-Shot-Prompting und andere Prompting-Techniken, um große Sprachmodelle (LLMs) anhand von Beispielen oder minimalem Kontext zu trainieren und so die Problemlösungsfähigkeit und Anpassungsfähigkeit zu verbessern.
Entdecken Sie, wie Sie Prompts erstellen können, die Text, Bilder und andere Medien kombinieren, um mit multimodalen Modellen wie Granite, Gemini, GPT-4o und DALL·E zu interagieren und so die Erstellung von KI-generierten Inhalten zu verbessern.
Verstehen Sie die Risiken von Prompt-Injection- und gegnerischen Angriffen und erfahren Sie, wie Sie Ihre KI-Modelle vor Schwachstellen in Prompt-basierten Systemen schützen können.
Verfeinern und iterieren Sie Prompts, um die Ausgabequalität zu verbessern, die Latenz zu reduzieren und das Modellverhalten an Ihre Ziele anzupassen – besonders nützlich bei der Arbeit mit APIs und Trainingsdaten.
Gehen Sie über manuelle Prompts hinaus, indem Sie Modelle mithilfe von promptbasiertem Training für domänenspezifische Aufgaben optimieren und dabei Open-Source-Frameworks und kuratierte Datensätze nutzen.
Dieser Leitfaden dient als grundlegende Ressource zum Verständnis und zur Anwendung von Prompt Engineering in einer Reihe von KI-gesteuerten Anwendungen. Für diejenigen, die praktische Erfahrungen sammeln möchten, bietet das IBM.com Tutorials GitHub Repository eine Sammlung von Anwendungsfällen aus der Praxis und Schritt-für-Schritt-Implementierungen mit Python, komplett mit Code-Schnipseln und strukturierten Workflows. Dieses Repository ist besonders wertvoll für Lernende und Anwender, die ihr Fachwissen in den Bereichen Prompt-Design, Modellinteraktion und das breitere Ökosystem der KI-Tools vertiefen wollen