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Glossar

Metaprompt

Was ist Metaprompt?

Ein Metaprompt ist eine Anweisung, mit der ein Sprachmodell selbst Prompts oder Systemanweisungen entwirft oder verbessert. Man beschreibt Ziel, Zielgruppe, gewünschten Ton und gibt Beispiele vor; das Modell formuliert daraus strukturierte Anweisungen mit Rolle, Regeln und Grenzen. So entstehen schneller gute Ausgangsversionen, die anschließend getestet und von Menschen nachgeschärft werden. Beispiel: Aus „Kundenservice für einen Fahrradladen“ wird ein vollständiger Anweisungsentwurf.

So hilft KI.ordo

Die KI.ordo-Vorlage „Anweisungen für einen Agenten schreiben (Metaprompt)“ erstellt aus Ziel, Zielgruppe und Beispielen neue Anweisungen inklusive Regeln, was der Agent nicht tun soll.

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Verwandte Begriffe

Prompt

Ein Prompt ist die Eingabe, mit der man einem KI-Modell sagt, was es tun soll – eine Frage, eine Aufgabe oder eine Anweisung, oft ergänzt um Kontext, Beispiele und das gewünschte Format. Die Qualität der Antwort hängt stark davon ab, wie klar und vollständig der Prompt ist. Ein Beispiel: Statt „Schreib was über unser Produkt“ besser „Schreibe drei kurze Vorteile von Produkt X für Handwerksbetriebe, sachlicher Ton“.

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Vorlage

Negativer Prompt

Ein negativer Prompt legt fest, was ein KI-Modell ausdrücklich nicht erzeugen oder tun soll. In der Bildgenerierung, etwa bei Stable Diffusion, ist er ein eigenes Eingabefeld für unerwünschte Elemente wie „verschwommen“ oder „Text im Bild“. Bei Sprachmodellen sind es Regeln in den Anweisungen, zum Beispiel „Erfinde keine Preise“ oder „Gib keine Rechtsberatung“. Solche Grenzen machen Ergebnisse vorhersehbarer, ersetzen aber keine Prüfung.

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Rekursives Prompting

Rekursives Prompting bezeichnet Techniken, bei denen die Ausgabe eines Sprachmodells erneut als Eingabe verwendet wird – etwa um einen Entwurf prüfen und überarbeiten zu lassen oder eine große Aufgabe schrittweise in Teilaufgaben zu zerlegen. Ein Beispiel: Erst entsteht ein Angebotsentwurf, dann bewertet das Modell ihn anhand einer Checkliste, schließlich wird er verbessert. Das steigert oft die Qualität, kostet aber zusätzliche Rechenzeit und braucht ein klares Abbruchkriterium.

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  • Überarbeitung
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Few-Shot Learning

Few-Shot Learning bezeichnet die Fähigkeit eines Modells, eine Aufgabe anhand weniger Beispiele zu lösen. Bei Sprachmodellen geschieht das meist direkt in der Eingabe: Man zeigt zwei oder drei Muster aus Frage und gewünschter Antwort, und das Modell überträgt Format und Stil auf neue Fälle – ohne erneutes Training. Beispiel: Drei korrekt kategorisierte Kundenanfragen genügen oft, damit weitere Anfragen im selben Schema eingeordnet werden.

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