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Prompt Engineering Schulungen

Prompt Engineering herstellerneutral: Rollen, Kontext, Few-Shot, Prompt-Ketten, Prompt-Bibliotheken und systematische Qualitätsprüfung.

Ob ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini oder Le Chat: Die Qualität der Ergebnisse hängt maßgeblich davon ab, wie Aufgaben formuliert werden. Prompt Engineering ist die Fähigkeit, Sprachmodellen Ziel, Kontext, Rahmenbedingungen und gewünschtes Format so zu vermitteln, dass verlässlich brauchbare Ergebnisse entstehen. In diesem herstellerneutralen Praxistag lernen Sie bewährte Techniken, die in allen gängigen KI-Assistenten funktionieren: Rollen und Zielgruppen festlegen, relevanten Kontext auswählen, mit Beispielen arbeiten und komplexe Aufgaben in nachvollziehbare Teilschritte zerlegen. Jede Technik erproben Sie direkt an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag.

Der zweite Teil richtet den Blick auf Wiederholbarkeit und Qualität im Team. Sie entwickeln Prompt-Vorlagen mit Platzhaltern, bauen mehrstufige Prompt-Ketten für Analyse-, Schreib- und Prüfprozesse und legen eine gemeinsame Prompt-Bibliothek an. Sie lernen, Ergebnisse systematisch zu bewerten – mit Prüfkriterien, Testfällen und gezielter Selbstkontrolle durch das Modell – und typische Fehlerquellen wie Halluzinationen, Mehrdeutigkeiten oder unvollständigen Kontext zu vermeiden. Am Ende verfügen Sie über ein strukturiertes Vorgehen, das unabhängig vom eingesetzten Werkzeug funktioniert und mit neuen Modellen weiter trägt.

Kerninhalte aller Prompt Engineering-Kurse

Modul 1 Wie Sprachmodelle Prompts verarbeiten
  • Grundprinzipien von Sprachmodellen: Wahrscheinlichkeiten, Kontextfenster, Grenzen
  • Warum Formulierungen, Reihenfolge und Beispiele das Ergebnis verändern
  • Ursachen für Halluzinationen und wie Prompts sie reduzieren
  • Unterschiede und Gemeinsamkeiten gängiger KI-Assistenten
Modul 2 Bausteine eines wirksamen Prompts
  • Rolle, Zielgruppe, Aufgabe, Kontext und Ausgabeformat festlegen
  • Rahmenbedingungen, Ausschlüsse und Qualitätskriterien formulieren
  • Strukturierte Eingaben mit Abschnitten, Trennzeichen und Markierungen
  • Gezielte Rückfragen des Modells einfordern statt Annahmen zuzulassen
Modul 3 Fortgeschrittene Techniken
  • Zero-Shot, One-Shot und Few-Shot: mit Beispielen Stil und Struktur vorgeben
  • Schrittweises Vorgehen und Begründungen für komplexe Aufgaben anfordern
  • Prompt-Ketten: Recherche, Entwurf, Prüfung und Überarbeitung trennen
  • Perspektivwechsel, Gegenargumente und Selbstkritik des Modells nutzen
Modul 4 Vorlagen und Prompt-Bibliotheken
  • Wiederverwendbare Vorlagen mit Platzhaltern und Variablen erstellen
  • Dauerhafte Anweisungen in Projekten, eigenen Assistenten und Agents hinterlegen
  • Prompt-Bibliothek im Team aufbauen, benennen, pflegen und teilen
  • Vorlagen dokumentieren: Zweck, Eingaben, erwartete Ausgabe, Verantwortliche
Modul 5 Qualitätsprüfung und verantwortungsvoller Einsatz
  • Prüfkriterien und Bewertungsraster für KI-Ergebnisse definieren
  • Testfälle anlegen und Prompts systematisch vergleichen und verbessern
  • Fakten, Zahlen und Quellen verifizieren; Vier-Augen-Prinzip etablieren
  • Datenschutz, vertrauliche Inhalte und Transparenz gemäß DSGVO und EU AI Act

Das können Sie nach dem Training

  • Sie verstehen, wie Sprachmodelle Prompts verarbeiten, und leiten daraus wirksame Formulierungen ab.
  • Sie strukturieren Prompts mit Rolle, Kontext, Aufgabe, Rahmenbedingungen und Ausgabeformat.
  • Sie setzen Few-Shot-Beispiele und Prompt-Ketten für komplexe, mehrstufige Aufgaben ein.
  • Sie erstellen wiederverwendbare Vorlagen und bauen eine gemeinsame Prompt-Bibliothek auf.
  • Sie bewerten KI-Ergebnisse systematisch anhand von Prüfkriterien und Testfällen.

Alle 45 Kurse zu Prompt Engineering

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Häufige Fragen

Funktionieren die Techniken mit jedem KI-Assistenten?

Ja, der Kurs ist bewusst herstellerneutral aufgebaut. Die Prinzipien – klare Aufgabe, relevanter Kontext, Beispiele, strukturierte Ausgabe und Prüfschritte – wirken in ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Le Chat und weiteren Werkzeugen gleichermaßen. Wo sich Assistenten im Detail unterscheiden, etwa bei Projekten oder eigenen Assistenten, zeigen wir die jeweiligen Entsprechungen.

Ist Prompt Engineering mit besseren Modellen nicht bald überflüssig?

Modelle verstehen unpräzise Anfragen zunehmend besser, doch sie können weiterhin nicht wissen, was Sie nicht mitteilen: Zielgruppe, Qualitätsmaßstäbe, interne Vorgaben oder relevanten Hintergrund. Gute Prompts sind daher vor allem gute Aufgabenbeschreibungen. Hinzu kommen Vorlagen, Prompt-Ketten und Qualitätsprüfung, die im Team auch mit neuen Modellen ihren Wert behalten.

Was ist eine Prompt-Bibliothek und wie pflegen wir sie im Team?

Eine Prompt-Bibliothek ist eine geordnete Sammlung erprobter Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben, jeweils mit Zweck, benötigten Eingaben, Beispielergebnis und Verantwortlichen. Sie lässt sich in einem gemeinsamen Dokument, Wiki oder direkt in Projekten des KI-Werkzeugs führen. Im Kurs legen Sie eine erste Bibliothek an und definieren einfache Regeln für Pflege und Freigabe.

Voraussetzungen

Erste Erfahrungen mit mindestens einem KI-Assistenten wie ChatGPT, Claude, Copilot oder Gemini sind hilfreich; technische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Laptop mit aktuellem Browser und Zugang zu mindestens einem KI-Assistenten, idealerweise dem in Ihrem Unternehmen freigegebenen Werkzeug.

Unverbindlich anfragen

Wir melden uns innerhalb eines Werktags mit Terminbestätigung oder Alternativvorschlag.

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