Prompt Engineering
Die Kunst, Eingaben (Prompts) für KI-Modelle so zu formulieren, dass qualitativ hochwertige, nützliche Outputs entstehen.
Prompt Engineering
Prompt Engineering bezeichnet die systematische Gestaltung von Eingabetexten für LLMs, um die Qualität und Zuverlässigkeit der Ausgaben zu maximieren.
Wichtige Techniken
- System Prompt: Rahmen und Rolle des Modells definieren
- Few-Shot Learning: Beispiele im Prompt mitgeben
- Chain-of-Thought: Modell zum Schritt-für-Schritt-Denken auffordern
- ReAct: Abwechselnd denken (Reasoning) und handeln (Action)
Bedeutung für Agentic AI
In Agentic AI-Systemen ist Prompt Engineering kritisch: Schlecht gestaltete Prompts führen zu fehlerhaften Agenten-Entscheidungen. Nopex hat seine Agenten-Prompts auf Basis tausender Produktions-Runs optimiert.
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Large Language Model (LLM)
KI-Modelle, trainiert auf riesigen Textmengen, die Sprache verstehen und generieren können — die Kerntechnologie hinter ChatGPT, Claude und Gemini.
Agentic AI
KI-Systeme, die eigenständig Ziele verfolgen, Entscheidungen treffen und Aktionen in der realen Welt ausführen — ohne für jeden Schritt menschliche Anweisung.
AI-Agent
Eine autonome KI-Einheit, die Aufgaben plant, Werkzeuge einsetzt und Entscheidungen trifft, um ein definiertes Ziel zu erreichen.