Prompt Engineering: So bauen Sie leistungsstarke LLM‑Anwendungen

Wenn Sie schon einmal mit ChatGPT interagiert haben, wissen Sie, dass die Qualität der Antworten stark von der Formulierung des Eingabe‑Prompts abhängt. Ein gut gestalteter Prompt – sei er kurz oder ausführlich – ist das Bindeglied zwischen dem Nutzer und dem Sprachmodell und bestimmt, ob die gewünschte Information oder Lösung geliefert wird.

Die Erstellung einer Anwendung, die auf einem großen Sprachmodell (LLM) basiert, erfordert daher mehr als nur das Einbinden der API. Prompt Engineering ist der Schlüssel: Durch gezielte Strukturierung, Kontext‑Bereitstellung und iterative Feinabstimmung lassen sich die Fähigkeiten des Modells optimal nutzen und konsistente, zuverlässige Ergebnisse erzielen.

Der Artikel „How To Build an LLM‑Powered Application Using Prompt Engineering?“ erläutert die wesentlichen Schritte, von der Definition des Anwendungsfalls über die Entwicklung von Prompt‑Templates bis hin zur Integration in die Benutzeroberfläche. Dabei werden bewährte Praktiken vorgestellt, die Entwicklern helfen, die Leistungsfähigkeit von LLMs in produktive Lösungen zu überführen.

Original erschienen auf Analytics Vidhya.