Notizen zur Technik des Reverse Prompt Engineering

Einführung

• KI-Chatbots wie ChatGPT, Cloud und Google Gemini reagieren besser auf klare Prompts.
• Unspezifische oder missverständliche Angaben führen oft zu unzufriedenstellenden Ergebnissen.
• Ziel: Eine Methode entwickeln, um bessere Prompts zu erstellen.

Reverse Prompt Engineering

• Methode: Die KI selbst den Prompt erstellen lassen.
• Vorgehensweise:
  • Ergebnis vorgeben, um den passenden Prompt zu generieren.
  • Beispiel: "Wenn ich einen spezifischen Text haben will, wie müsste der Prompt dafür aussehen?"

Aufbau des Prompts

1. Rolle definieren
   • Beispiel: "Du bist ein Prompt Engineering Experte."
2. Kontext bereitstellen
   • Aufgabe: Die KI soll basierend auf einem Text den entsprechenden Prompt ausgeben.
3. Spezifikationen angeben
   • Beispiel: Produktbeschreibung, E-Mail, Blogartikel etc.
   • Wichtig: So detailliert wie möglich sein (Ton, Sprachstil, Syntax).
4. Ziel klarstellen
   • Texte im gleichen Stil kreieren und sicherstellen, dass die Aufgabe klar verstanden wird.

Anwendung

• Beispiel für eine Produktbeschreibung (z.B. Socken):
  • Hinweis auf Ton, Stil und Struktur.
  • Struktur: Einleitung, Designbeschreibung, Materialien, Vielseitigkeit, Schlussfolgerung.

Testen und Anpassen

• Generierten Prompt testen:
  • Beispiel-Prompt auf ein neues Produkt (z.B. ein weißes T-Shirt) anpassen.
  • Achten auf:
    • Anpassungen in der Struktur (keine Zwischenüberschriften).
    • Länge und Detailgenauigkeit der Beschreibung.
• Iteratives Optimieren des Prompts:
  • Mehrere Varianten erstellen, um das beste Ergebnis zu finden.

Tipps

• Es kann hilfreich sein, mehrere Varianten des Prompts zu generieren und zu testen.
• Mit verschiedenen Plattformen (ChatGPT, Cloud, Google Gemini) ausprobieren.

Fazit

• Reverse Prompt Engineering ermöglicht präzisere und spezifische Texte.
• Wichtig: Tests durchführen und die Prompts iterativ verbessern.
• Feedback und Erfolgserlebnisse in den Kommentaren teilen.