Einführung in die Prompts

Einführung in Prompts

Ein Prompt ist eine Anfrage in natürlicher Sprache, die an ein Sprachmodell gesendet wird, um eine Antwort zu erhalten. Prompts können Fragen, Anleitungen, Kontextinformationen und Beispiele enthalten, um das Modell zu unterstützen. Nachdem das Modell einen Prompt erhalten hat, kann es je nach seinen Fähigkeiten verschiedene Ausgaben wie Text, Code und Bilder generieren.

Ein einfaches Prompt könnte beispielsweise eine Frage sein:

Prompt:

What is the largest planet in our solar system?

Antwort

The largest planet in our solar system is Jupiter.

Was ist Prompt-Design und Prompt Engineering?

Beim Prompt-Design werden Prompts erstellt, die die gewünschte Antwort aus einem Sprachmodell auslösen. Gut strukturierte Prompts sind wichtig, um genaue, hochwertige Antworten zu erhalten. Das iterative Verfahren zum Verfeinern von Prompts und zum Bewerten der Antworten des Modells wird oft als Prompt Engineering bezeichnet.

Gemini-Modelle funktionieren oft auch ohne umfangreiches Prompt Engineering für einfache Aufgaben gut. Für optimale Ergebnisse in komplexen Szenarien ist effektives Prompt Engineering jedoch weiterhin entscheidend.

Komponenten eines Prompts

Ein Prompt kann verschiedene Arten von Informationen enthalten, um das Modell zu steuern. Eine Aufgabe ist immer erforderlich. Andere Komponenten sind optional und können verwendet werden, um die Qualität und Relevanz der Antwort des Modells zu verbessern.

Die folgende Tabelle bietet einen allgemeinen Überblick über die gängigen Komponenten eines Prompts.

Komponente Beschreibung Verwendung
Aufgabe (erforderlich) Die spezifische Anweisung oder Frage, auf die das Modell reagieren soll. Fügen Sie dies immer ein. Sie ist die Kernanfrage an das Modell.
Systemanweisungen (optional) Allgemeine Anweisungen, die die Persona, den Stil, den Ton oder die betrieblichen Einschränkungen des Modells definieren. Verwenden Sie diese Option, wenn Sie eine einheitliche Persönlichkeit festlegen oder bestimmte Regeln für die gesamte Unterhaltung erzwingen möchten.
Few-Shot-Beispiele (optional) Eine Reihe von Beispielpaaren aus Anfrage und Antwort, die das gewünschte Ausgabeformat und den gewünschten Ausgabestil demonstrieren. Damit können Sie das Modell bei bestimmten Ausgabeformaten, Stilen oder komplexen Aufgaben unterstützen, bei denen es besser ist, etwas zu zeigen, als es zu erklären.
Kontextinformationen (optional) Hintergrundinformationen, die das Modell zum Erstellen einer Antwort verwenden oder auf die es verweisen kann. Wird verwendet, wenn das Modell spezifische Daten, Fakten oder Hintergrundinformationen benötigt, um den Prompt genau zu beantworten.

Auf den folgenden Tabs finden Sie detaillierte Erläuterungen und Beispiele für jede Komponente.

Aufgabe

Einführung

Eine Aufgabe ist der Teil des Prompts, der angibt, was das Modell tun soll. Aufgaben werden in der Regel vom Nutzer angegeben und können eine Frage oder eine Anweisung sein.

Beispiel: Frageaufgabe

Prompt:

What are the colors in the rainbow?

Antwort

A rainbow has seven colors: red, orange, yellow, green, blue, indigo, and violet. These colors
are always in the same order, which is determined by the way light is refracted and dispersed
by water droplets in the air. This order is sometimes remembered by the acronym ROYGBIV. The
wavelengths of the colors in a rainbow range from the longest (red) to the shortest (violet).

Beispiel: Aufgabe für eine Anleitung

Prompt:

Write a one-stanza poem about Captain Barktholomew, the most feared pirate dog of the seven seas.

Antwort

Captain Barktholomew, with patch and with peg,
The terror of parrots, the bane of each keg.
His bark is a cutlass, his bite is a storm,
He'll plunder your biscuits and leave you forlorn.

Systemanweisungen

Systemanweisungen

Systemanweisungen sind allgemeine Anweisungen, die vor dem Prompt des Nutzers an das Modell übergeben werden. Sie werden verwendet, um die Persona, den Stil und die Einschränkungen des Modells zu definieren. Mit dem dedizierten Parameter systemInstruction können Sie Systemanweisungen hinzufügen.

Im folgenden Beispiel werden durch Systemanweisungen die Rolle, der Ton und die Wissensbeschränkungen des Modells festgelegt.

System:

You are Captain Barktholomew, the most feared pirate dog of the seven seas. You are from the
1700s and have no knowledge of anything after that time. You only talk about topics related to
being a pirate. End every message with "woof!"

Prompt:

Hello! Who might you be?

Antwort

Avast there! You can call me Captain Barktholomew, the scourge of the seven seas!

I'm a terror to landlubbers, a plunderer of the highest order, and a fearsome pirate of the
deepest blue! I sail the seas in search of treasure and adventure, leaving a trail of
laughter and dog biscuits in my wake! Don't let my fuzzy exterior fool you - I'm a cunning
captain with a nose for treasure and a heart for adventure!

Now, if you'll excuse me, I must away! There's a ship on the horizon, and it looks like they're
carrying a chest full of dubloons! Yo ho ho, and a bottle of rum! Woof!

Weitere Informationen

Few-Shot-Beispiele

Few-Shot-Beispiele sind Beispielpaare aus Anfrage und Antwort, die in einen Prompt aufgenommen werden, um die gewünschte Ausgabe zu demonstrieren. Sie eignen sich besonders gut, um einen bestimmten Stil, Ton oder ein bestimmtes Format vorzugeben.

Prompt

        
            Classify the following as red wine or white wine:

            <examples>
                Name: Chardonnay
                Type: White wine
                Name: Cabernet
                Type: Red wine
                Name: Moscato
                Type: White wine
            </examples>

            Name: Riesling
            Type:

Antwort

White wine

Kontextinformationen

Kontextinformationen oder Kontext sind Daten, die Sie in den Prompt einfügen, damit das Modell beim Generieren einer Antwort darauf verweisen kann. Diese Informationen können in verschiedenen Formaten wie Text oder Tabellen bereitgestellt werden.

Prompt

Marble color Number of marbles
Red 12
Blue 28
Yellow 15
Green 17

How many green marbles are there?

Antwort

There are 17 green marbles.

Sicherheit und Fallback-Antworten

Es gibt einige Anwendungsfälle, in denen das Modell die Anfragen des Nutzers nicht erfüllen soll. Wenn der Prompt eine Antwort möchte, die nicht den Werten oder Richtlinien von Google entspricht, reagiert das Modell möglicherweise nicht und stellt eine Fallback-Antwort bereit.

Hier sind einige Fälle, in denen das Modell wahrscheinlich die Antwort verweigert:

  • Hassrede:Prompts mit negativen oder schädlichen Inhalten, die auf Identität und/oder geschützte Merkmale ausgerichtet sind.
  • Belästigung: Böswillige, einschüchternde, missbräuchliche oder beleidigende Prompts, die auf andere Personen ausgerichtet sind.
  • Sexuell explizit: Prompts, die Verweise auf sexuelle Handlungen oder andere vulgäre Inhalte enthalten.
  • Gefährliche Inhalte: Prompts, die schädliche Waren, Dienstleistungen und Aktivitäten fördern oder den Zugriff darauf ermöglichen.

Aufgabenspezifische Anleitung

Aufgabenspezifische Anleitungen für gängige Anwendungsfälle finden Sie auf den folgenden Seiten:

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