Ob du Inhalte für soziale Netzwerke erstellst, E-Mails, Code, Produktblätter oder Pläne schreibst, ... mit den großen Sprachvorlagen kannst du wertvolle Zeit sparen. Voraussetzung ist natürlich, dass man weiß, wie man effektive Prompts schreibt.
Denn obwohl auf künstlicher Intelligenz basierende Tools in der Lage sind, erstaunliche Ergebnisse zu erzielen, hängt die Qualität dieser Ergebnisse vollständig von der Qualität der Suchanfrage ab. Glücklicherweise gibt es einige Lösungen, um qualitativ hochwertige Inhalte zu erhalten. Dazu gehört auch das Reverse Prompt Engineering. Worum handelt es sich dabei? Wie funktioniert es? Wie wendet man es an? Finde die Antworten in diesem Artikel.
Was ist Reverse Prompt Engineering?
Beim Reverse Prompt Engineering geht es darum, das Prompt Engineering zu verwenden, aber umgekehrt.
Es geht also nicht darum, eine Anfrage einzugeben, um ein Sprachwerkzeug zu bitten, eine Aufgabe zu erledigen. Stattdessen legst du dem Tool direkt einen qualitativ hochwertigen Text vor und fragst es, welche Abfrage zu diesem Ergebnis führt. Dadurch erhältst du den Prompt, der zu dem gewünschten Ergebnis geführt hat. Du kannst ihn dann wiederverwenden, um ein ähnliches Ergebnis zu erhalten.
Das Ziel des Reverse Prompt Engineering ist es, die Beziehungen zwischen den Prompts und den generierten Texten besser zu verstehen. Und vor allem, die Schritte, die zu einem solchen Ergebnis führen. Auf diese Weise ist es einfacher, die Leistung der Textgenerierungsmodelle zu verbessern. Und das wiederum führt zu präziseren und aussagekräftigeren Texten.
Gut zu wissen: Der Text, der für das Reverse Prompting verwendet wird, muss nicht vom KI-Tool verfasst worden sein.
Wie meistert man das Reverse Prompt Engineering?
Um mit Prompt Engineering die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, musst du Schritt für Schritt vorgehen:
- Definiere den Kontext: Bevor du dem Tool ein zufriedenstellendes Ergebnis vorschlägst, solltest du ChatGPT oder einem anderen KI-Tool das Prinzip des Reverse Prompting von Nachrichtenleitfäden erklären.
- Andernfalls weist du ihm eine Rolle zu, um es auf das Reverse Prompting vorzubereiten.
- Text vorschlagen: Von hier aus kannst du einen Text auswählen, von dem du dich inspirieren lassen möchtest. Erkläre dem KI-Tool, dass es dir den Prompt liefern soll, der zu einem solchen Ergebnis geführt hat.
- Prompt anpassen: Es kann sein, dass das Ergebnis des KI-Tools nicht genau genug ist, z. B. in Bezug auf die Tonalität, die Vorteile, die erwähnt werden, etc. Zögere nicht, das Tool um Anpassungen zu bitten, um einen möglichst genauen Prompt zu erhalten.
- Prompt anwenden: Sobald du mit dem Prompt zufrieden bist, wende ihn an und passe ihn an deine Bedürfnisse an.
Es sollte daran erinnert werden, dass Iterationen bei jeder Prompt Engineering-Technik oft notwendig sind. Zögere also nicht, die Anfragen zu wiederholen und zu verfeinern, um die Leistung des Sprachmodells zu verbessern.
Wie wendet man Reverse Prompting an?
Reverse Prompting wird auf alle Arten von Textdaten angewendet. Zum Beispiel:
- Produktdatenblätter: Du hast einige besonders aussagekräftige Produktdatenblätter identifiziert. Übertrage sie an deine KI-Tools, um den Prompt zu erhalten, der aus diesen Datenblättern stammt. Du kannst ihn dann an die Besonderheiten deiner Produkte anpassen.
- Code-Generierung: Du kannst Code-Schnipsel verwenden, um den ursprünglichen Prompt mithilfe von Reverse Engineering zu extrahieren. Auf diese Weise kannst du ähnliche Code-Schnipsel generieren.
- Blogartikel: Wenn du einen gut geschriebenen Blogartikel siehst, kannst du ihn deinem Sprachmodell vorschlagen, um den Prompt zu finden, der zu einem ähnlichen Ergebnis führt.
Für Marketingfachleute ist die Beherrschung des Reverse Prompt Engineering unerlässlich, um ihre Inhalte zu optimieren. Wenn du deine Leistung mithilfe von künstlicher Intelligenz und Daten steigern möchtest, kannst du an unserem Kurs teilnehmen.
