Warum Prompt Engineering entscheidend für präzise KI-Antworten ist!

Im Artikel: „Wie KI-Tools Trader und Anleger helfen können“ hatte ich bereits einige Ideen zu Nutzung von KI-Tools für die eigenen Geldanlage genannt. Häufiger höre ich jedoch von Leuten, die berichten, dass die Antworten von KI-Tools zu unpräzise seinen und ihnen nicht wirklich weiterhelfen. Bei gezielter Nachfrage stellte sich heraus, dass deren Fragestellung ziemlich allgemein und unspezifisch war.
Prompt Engineering ist entscheidend für präzise KI-Antworten. Unklare oder vage Prompts führen oft zu allgemeinen, unbrauchbaren oder sogar irreführenden Ergebnissen. Ein guter Prompt ist spezifisch, kontextbezogen und klar formuliert, während ein schlechter Prompt oft zu allgemein oder mehrdeutig ist. Im Folgenden gebe ich zunächst allgemeine Beispiele für gute und schlechte Prompts und anschließend spezifische Beispiele aus dem Bereich Geldanlage und Trading.

Allgemeine Beispiele für gute und schlechte Prompts

Gute Prompts

1. Beispiel: „Erkläre mir in einfachen Worten, wie ein Decision Tree in der Datenanalyse funktioniert, und gib ein Beispiel für dessen Anwendung in der Kundensegmentation.“
   • Warum gut? Der Prompt ist spezifisch, nennt das Thema (Decision Tree), den Kontext (Datenanalyse) und eine konkrete Anwendung (Kundensegmentation). Er fordert eine klare, einfache Erklärung.
2. Beispiel: „Erstelle eine Liste von fünf evidenzbasierten Strategien, um Stress am Arbeitsplatz zu reduzieren, und erläutere kurz, warum jede Strategie effektiv ist.“
   • Warum gut? Der Prompt gibt eine klare Anzahl (fünf), spezifiziert „evidenzbasierte“ Strategien und verlangt eine kurze Erklärung, was die Antwort fokussiert und praktisch macht.
3. Beispiel: „Vergleiche die Vor- und Nachteile von Python und R für die Datenvisualisierung in einem wissenschaftlichen Forschungskontext.“
   • Warum gut? Der Prompt definiert den Vergleich (Python vs. R), den Kontext (Datenvisualisierung, wissenschaftliche Forschung) und die gewünschte Struktur (Vor- und Nachteile).

Schlechte Prompts

1. Beispiel: „Erzähl mir etwas über KI.“
   • Warum schlecht? Zu vage, keine Richtung oder Einschränkung. Die KI könnte alles von Geschichte bis technische Details liefern, was oft nicht den Bedürfnissen entspricht.
2. Beispiel: „Wie kann ich besser werden?“
   • Warum schlecht? Unklar, worauf sich „besser“ bezieht (Beruf, Sport, Lernen?). Es fehlen Kontext und Spezifität.
3. Beispiel: „Was ist gut für mein Unternehmen?“
   • Warum schlecht? Ohne Angaben zu Branche, Größe oder Zielsetzung des Unternehmens ist die Antwort zu allgemein und wenig hilfreich.

Beispiele aus Geldanlage und Trading

Gute Prompts

• Geldanlage: „Erkläre die Unterschiede zwischen einem ETF und einem aktiv gemanagten Investmentfonds in Bezug auf Kosten, Risiko und Renditeerwartung für einen Anleger mit einem Anlagehorizont von 10 Jahren.“
  • Warum gut? Der Prompt ist spezifisch (ETF vs. Investmentfonds), nennt Kriterien (Kosten, Risiko, Rendite) und den Anlagehorizont (10 Jahre), was die Antwort fokussiert und relevant macht.
• Trading: „Erstelle eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie ein Anfänger eine technische Analyse mit gleitenden Durchschnitten (50-Tage- und 200-Tage-SMA) für den Aktienhandel an der Börse durchführen kann.“
  • Warum gut? Der Prompt definiert den Zielnutzer (Anfänger), die Methode (technische Analyse mit 50/200-Tage-SMA) und den Anwendungsbereich (Aktienhandel), was eine präzise und praktische Antwort ermöglicht.

Schlechte Prompts

• Geldanlage: „Wie investiere ich mein Geld?“
  • Warum schlecht? Zu allgemein, ohne Angaben zu Risikobereitschaft, Anlagezielen, Budget oder Zeithorizont. Die Antwort wäre zu breit und wenig hilfreich.
• Trading: „Was ist eine gute Trading-Strategie?“
  • Warum schlecht? Keine Angaben zu Markt (Aktien, Forex, Krypto), Erfahrungslevel oder Ziel (kurzfristig vs. langfristig). Die Antwort könnte beliebig und unbrauchbar sein.

Tipps für effektives Prompt Engineering

• Spezifität: Definiere genau, was du willst (z. B. „für Anfänger“, „in 500 Wörtern“, „mit Beispielen“).
• Kontext: Gib Hintergrundinformationen (z. B. „für den deutschen Markt“, „im Kontext von Day-Trading“).
• Struktur: Fordere eine klare Antwortstruktur (z. B. „Liste mit Erklärungen“, „Schritt-für-Schritt“).
• Einschränkungen: Setze Grenzen, um Fokus zu gewährleisten (z. B. „maximal fünf Punkte“, „ohne technische Details“). 

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