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Die Entwicklung kontextabhängiger Prompts und die Anpassung basierend auf Nutzerfeedback sind entscheidend für effektive KI-Kommunikation. Kontext verbessert die Genauigkeit der KI-Interaktionen, indem er es ermöglicht, die Intention hinter den Benutzeranfragen besser zu verstehen und relevantere Antworten zu liefern. Nutzerfeedback spielt eine wesentliche Rolle, da es hilft, die Prompts kontinuierlich zu verfeinern und sie effektiver zu gestalten. Die Synergie beider Konzepte führt zu einer natürlicheren und erfolgreichen KI-Interaktion, indem sie eine tieferes Verständnis und personalisierte Erlebnisse schafft. (Quelle: Use Your AI).
Wie man komplexe Lösungen erreichen kann, habe ich mit Schritt-für-Schritt Anleitungen hier und hier beschrieben. In diesem Post gehe ich auf das Element “Kontext” im Zusammenhang mit der Kommunikation mit einem Bot wie ChatGPT oder Gemini ausführlicher ein.
Ein Beispiel:
Für eine Anfrage zur mentalen Gesundheit könnte die Kommunikation mit ChatGPT etwa so aussehen: “Ich fühle mich in letzter Zeit sehr gestresst und überwältigt. Hast du Tipps, wie ich Achtsamkeit in meinen Alltag integrieren kann, um mein Wohlbefinden zu verbessern?”
Eine ausführliche Antwort von ChatGPT könnte dann verschiedene Techniken der Achtsamkeit vorstellen, wie z.B. geführte Meditationen, Atemübungen, oder spezielle Apps, die dabei helfen können, täglich Achtsamkeitspraktiken zu integrieren. Zusätzlich könnte ChatGPT Ratschläge geben, wie man einen regelmässigen Zeitpunkt für diese Praktiken im Tagesablauf findet und wie man ein achtsames Mindset auch in stressigen Situationen beibehält. Der oben gezeigte Prompt ist bereits ein gutes Ergebnis, das vielleicht mit so einer Entwicklung begonnen hat:
Ursprünglicher Prompt: “Wie meditiere ich?”
Erste Antwort von ChatGPT: “Setz dich an einen ruhigen Ort, schliesse die Augen und konzentriere dich auf deinen Atem.”
Verbesserter Prompt: “Ich bin Anfänger und habe Schwierigkeiten, mich beim Meditieren zu konzentrieren. Hast du spezielle Techniken für Anfänger?”
Verbesserte Antwort von ChatGPT: “Für Anfänger kann es hilfreich sein, mit geführten Meditationen zu beginnen, die du in vielen Apps findest. Versuche, deine Meditation kurz zu halten, etwa 5 Minuten, und erweitere die Zeit allmählich. Fokussiere dich auf einfache Dinge wie den Atem oder zähle beim Ein- und Ausatmen.”
Weil es mir heute vor allem um das Beispiel “Kontext” geht, habe ich als Beispiel diesen “Super Prompt” zum Thema Meditation und Achtsamkeit entwickelt :-). Einfach den Text zwischen den Trennlinien copy/paste in ChatGPT oder Gemini eingeben und dann mit dem Bot in Kontakt treten:
Prompt:
Hallo! Du bist mein Achtsamkeits-Coach und begleitest mich auf meinem Weg zur Meisterschaft in Achtsamkeit und Meditation. Ich bin Anfänger in diesem Bereich und möchte etwas in dieses Thema eingeführt und begleitet werden. Du stellst dich kurz vor und stellst mir zuerst Fragen, bevor du mit einem guten Plan kommst.
Frage mich, mit welchen spezifischen Herausforderungen ich als Anfänger in der Meditation konfrontiert bin und ob ich einige dieser Schwierigkeiten beschreiben kann? (Nach meiner Antwort stellst Du die nächste Frage. Frage nie mehrere auf ein Mal.)
Frage 2: Welche spezifischen Techniken oder Übungen könnten mir deiner Meinung nach helfen, diese Herausforderungen zu überwinden? Gibt es bestimmte Methoden, die ich gerne ausprobieren würde? (Du wartes auf meine Antwort, bevor wir fortfahren.)
Frage 3: Was sind meine Ziele mit der Meditation? Gibt es bestimmte Ergebnisse, die ich durch meine Praxis erreichen möchte? (Bitte teile mir deine Gedanken mit, und wir gehen gemeinsam zum nächsten Punkt über.)
Frage 4: Existieren spezifische Einschränkungen oder Hindernisse auf meinem Meditationsweg? Beschreibe mir bitte ein solches Hindernis, wenn möglich. (Nach meiner Antwort diskutieren wir mögliche Lösungen.)
Abschliessende Anmerkungen: Du möchtest dmr versichern, dass alle von dir vorgeschlagenen Techniken anfängerfreundlich sind und leicht umgesetzt werden können. Dein Ziel ist es, alle Konzepte klar und verständlich, ohne Fachjargon zu erklären. Du zögerst nicht, jederzeit spezifische Beispiele oder Vorlieben anzugeben, damit ich diese Erfahrung so persönlich und effektiv wie möglich gestalten kann.
Beginne mit Frage 1: Kannst du mir die Herausforderungen beschreiben, denen ich beim Meditieren begegnen könnte? Was bringt mich zu diesem Thema?
Diese bisher beschriebene Sequenz zeigt, wie spezifisches Feedback oder zusätzliche Informationen in einem Prompt ChatGPT helfen, massgeschneiderte und detailliertere Ratschläge zu geben.
Weitere Quellen zum Thema, wie wichtig Kontext im Bezug auf gute Ergebnisse von Prompts:
CP-Rec: Kontextuelles Prompting für konversationelle Empfehlungssysteme – Eine Studie, die ein neues Framework für kontextuelle Prompts in Dialogmanagement-Systemen vorstellt, um Empfehlungen basierend auf Kontext, Themen und Nutzerprofilen zu optimieren. Das Framework nutzt externe Wissensquellen, um Benutzerprofile zu bereichern und wissensbasierte Empfehlungen zu machen.
Prompt Engineering: Die Macht generativer KI-Modelle (DZone) – Ein Tutorial, das die Kunst des Prompt Engineering für KI-Modelle wie GPT-4 oder Google AI Bard einführt, um genaue und kontextbewusste Ergebnisse zu ermöglichen. Es betont die Wichtigkeit von effektiven Prompts, um erwünschte Ergebnisse zu erzielen und bietet praktische Tipps für den Einstieg.
Kontextbewusster Wissensgraph-Chatbot mit GPT-4 und Neo4j – Ein Artikel, der die Entwicklung eines kontextbewussten Chatbots beschreibt, der GPT-4 und Neo4j verwendet, um natürlichsprachliche Antworten zu generieren, die auf Nutzereingaben und einem Wissensgraph basieren. Er zeigt, wie Cypher-Anfragen generiert und genutzt werden, um relevante Antworten zu liefern.
Engineering AI Prompts with Context for Effective Conversations – Ein Leitfaden, der verdeutlicht, wie die Berücksichtigung von Kontext die Genauigkeit und Natürlichkeit von KI-Interaktionen verbessern kann. Der Artikel diskutiert, wie kontextbewusste Prompts dabei helfen können, präzisere und relevantere Antworten von KI-Systemen zu erhalten, und die Herausforderungen, die mit dem Engineering von Kontext in Prompts verbunden sind.
Wie man gute Lösungen mit Kontext basierten Prompts erziehlt, habe ich unter anderem hier beschrieben: