Ein Prompt ist die Eingabe, mit der du ein KI-Modell steuerst — zum Beispiel eine Frage, ein Auftrag oder ein Textanfang in einem Chatbot. Je klarer der Prompt, desto besser passt die Antwort des Large Language Models zu deiner Absicht.
Was ein Prompt alles sein kann
- Text: Fragen, Anweisungen, System-Prompts (Rollenbeschreibung)
- Kontext: Dokumente oder Vorgaben, die das Modell berücksichtigen soll
- Multimodal: Bilder oder Audio als zusätzliche Eingabe
Das Modell verarbeitet den Prompt als Folge von Tokens. Die maximale Länge von Eingabe und Antwort begrenzt, wie viel Kontext genutzt werden kann (siehe Token und Kontext).
Warum Prompts so wichtig sind
Die Formulierung entscheidet über Qualität und Zuverlässigkeit der Antwort. Unklare Prompts führen zu ausweichenden oder falschen Ergebnissen — manchmal zu Halluzinationen. Mit gezielten Techniken wie Rollen, Beispielen oder Schritt-für-Schritt-Anweisungen wird die Ausgabe vorhersagbarer (Prompting-Techniken, Prompt-Engineering-Muster).
Prompt vs. Prompting
Der Prompt ist das einzelne Artefakt — die konkrete Eingabe. Prompting beziehungsweise Prompt-Engineering ist dagegen die Methode, gute Prompts systematisch zu entwickeln. Wer Antworten gezielt verbessern will, kann außerdem Fine-Tuning oder RAG einsetzen, statt nur den Prompt anzupassen.
Praxis-Tipp
Teste Prompts systematisch: Formuliere dieselbe Aufgabe in mehreren Varianten und vergleiche die Ausgaben. Dokumentiere bewährte Formulierungen, damit Teams konsistente Ergebnisse erzielen.