Prompt-Qualität durch gezielte Tests verbessern

Prompt-Tests und Regression: Präzision im Umgang mit KI-Anfragen sichern

Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz spielen sogenannte Prompts, also Eingabebefehle oder Fragestellungen, eine wesentliche Rolle bei der Nutzung von generativen KI-Modellen wie ChatGPT. Prompt Engineering ist die Kunst, diese Anfragen so zu gestalten, dass die KI das bestmögliche Ergebnis liefert. Ein systematisches Testen und Überprüfen dieser Prompts ist notwendig, um konsistente und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu gewährleisten.

Typische Fehler beim Prompt-Engineering

1. Mangelnde Spezifität: Ein häufiger Fehler bei der Erstellung von Prompts ist, dass diese zu allgemein oder vage formuliert sind. Ein unspezifischer Prompt wie "Erzähle mir etwas über das Wetter" kann zu unzureichenden oder irrelevanten Antworten führen.

Korrektur: Um die erforderliche Präzision zu erreichen, sollten Prompts klar und genau sein: „Beschreibe die durchschnittlichen Sommertemperaturen in Zürich im Juli und erläutere mögliche Einflussfaktoren.“

1. Unzureichendes Testen: Viele verlassen sich auf einzelne Tests, ohne die Variabilität von Antworten in Betracht zu ziehen. Dies kann zur Folge haben, dass fehlerhafte oder unerwünschte Ausgaben unentdeckt bleiben.

Korrektur: Vielfältige Szenarien sollten getestet werden, um sicherzustellen, dass die KI in unterschiedlichen Kontexten konsistente Ergebnisse liefert. Dies beinhaltet das Testen mit variierenden Eingaben und das Überprüfen der Antworten auf Vollständigkeit und Relevanz.

1. Fehlen von Regressionstests: Oft wird übersehen, vergangene Prompts auf Konsistenz und Stabilität hin zu überprüfen. Veränderungen im KI-Algorithmus oder im Prompt-Design können unbeabsichtigte Konsequenzen nach sich ziehen.

Korrektur: Integrieren Sie regelmässige Regressionstests, um sicherzustellen, dass Anpassungen an neuen oder bestehenden Prompts nicht zu Rückschritten bei der Antwortqualität führen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Analysephase (1–7 Tage): Identifizieren Sie alle gegenwärtig verwendeten Prompts in Ihren KI-Anwendungen. Sammeln Sie spezifische und allgemeine Feedbacks über die Qualität der Antworten, die diese Prompts erzeugen.
2. Optimierungsphase (8–21 Tage): Basierend auf der Analysephase entwickeln Sie präzisere Prompts und führen umfassende Tests in unterschiedlichen Szenarien durch. Dokumentieren Sie die Ergebnisse, um die Wirkung jeder Änderung zu beurteilen.
3. Implementierungs- und Überwachungsphase (22–30 Tage): Führen Sie die optimierten Prompts ein und überwachen Sie die Performance der KI-Antworten kontinuierlich. Stellen Sie sicher, dass ein konsistentes Monitoring der Qualität und Regressionsstabilität erfolgt.

Durch das Einführen klarer Testprotokolle und das regelmässige Überprüfen von Ergebnissen können Fehler frühzeitig erkannt und behoben werden, um so die Nutzung der KI-gestützten Programme effizient und zuverlässig zu gestalten.