KI-Prompts und Prompt Engineering
Prompt Engineering ist die Kunst und Technik, Eingaben für große Sprachmodelle so zu formulieren, dass sie zuverlässige und nützliche Ergebnisse liefern. Für Entwickler geht es dabei längst nicht mehr nur um einzelne Fragen, sondern um strukturierte Prompt-Architekturen, die in echte Anwendungen integriert werden können.
Was lernst Du auf diesem Lernpfad?
- Die Grundlagen guter Prompts
- Fortgeschrittene Techniken wie Chain of Thought, Tree of Thoughts und ReAct
- Architektur-Patterns wie AOT, ATOM und MCP
- Wie Du Prompts in Projekte und Agenten integrierst
Artikel zu Prompt Engineering
- CoT, ToT, ReAct, AOT, ATOM und MCP Prompt-Architektur für Entwickler
- Was versteht man unter Vibecoding?
Wichtige Prompt-Techniken im Überblick
- Chain of Thought (CoT): Das Modell wird angeleitet, Zwischenschritte zu zeigen, bevor es zur Antwort kommt.
- Tree of Thoughts (ToT): Mehrere Lösungswege werden parallel verfolgt und bewertet.
- ReAct: Kombination aus Reasoning und Action, besonders nützlich für Agenten, die Werkzeuge nutzen.
- AOT (Ahead-of-Time): Prompts werden vorab strukturiert und optimiert, um wiederholbare Ergebnisse zu liefern.
- ATOM: Ein weiteres Architektur-Pattern für komplexe, modulare Prompt-Systeme.
- MCP (Model Context Protocol): Standardisierte Schnittstelle für den Kontextaustausch zwischen Modellen und Tools.
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