OpenAI Prompt Design 101: Ein praktischer Leitfaden für bessere KI-Ergebnisse

Ihr Unternehmen ist also in die Welt der KI eingestiegen. Das ist ein großartiger Schritt. Aber wenn es Ihnen wie vielen anderen Teams geht, stellen Sie vielleicht fest, dass es sich ein wenig wie eine Lotterie anfühlt, konsistent nützliche Antworten von Ihrer KI zu erhalten. Manchmal ist sie brillant, und manchmal… nicht so sehr.

Hier ist das nicht ganz so geheime Geheimnis: Die Qualität dessen, was Sie von einer KI erhalten, hängt fast ausschließlich von der Qualität dessen ab, was Sie eingeben.

Hier kommt das „Prompt-Design“ ins Spiel. Es ist die Kunst, Anweisungen zu formulieren, die eine KI dazu anleiten, Ihnen jedes Mal genau die Ergebnisse zu liefern, die Sie suchen. Das klingt technisch, ist aber weniger eine dunkle Kunst als vielmehr eine praktische Fähigkeit, die jeder in Ihrem Team erlernen kann.

Dieser Leitfaden führt Sie durch die Grundlagen des OpenAI Prompt-Designs, angefangen bei den Kernideen bis hin zu Tipps, die Sie noch heute anwenden können. Wir konzentrieren uns darauf, wie sich diese Konzepte im Kundensupport auswirken, wo klare und konsistente Antworten unerlässlich sind.

Was ist OpenAI Prompt-Design 101?

Prompt-Design, manchmal auch Prompt-Engineering genannt, ist im Grunde die Kunst und Wissenschaft, Anweisungen für ein großes Sprachmodell (LLM) wie die GPT-Modelle von OpenAI zu schreiben.

Man sollte es sich nicht wie eine Suchanfrage vorstellen, sondern eher so, als ob Sie ein neues Teammitglied einweisen. Wenn Sie einem neuen Mitarbeiter eine vage, einsätzige Aufgabe geben, dürfen Sie sich nicht wundern, wenn er mit etwas zurückkommt, das völlig am Ziel vorbeigeht. Aber wenn Sie ihm eine klare Rolle, Hintergrundinformationen zur Aufgabe, spezifische Anweisungen und ein paar Beispiele für gute Arbeit geben, stellen Sie die Weichen für den Erfolg.

Das ist der Unterschied, ob man einen Koch bittet, „etwas zu essen zu machen“, oder ihm ein detailliertes Rezept mit einem Bild des fertigen Gerichts in die Hand drückt. Das Erste ist ein Glücksspiel, das Zweite ist ein Plan. Für Unternehmen, die KI einsetzen, ist es entscheidend, dies richtig zu machen, um sicherzustellen, dass jede von der KI generierte Interaktion korrekt ist und so klingt, als käme sie tatsächlich von Ihrer Marke.

Die Kernkomponenten eines effektiven OpenAI Prompt-Designs 101

Ein wirklich solider Prompt ist nicht nur eine einzelne Frage. Es ist eine strukturierte Anfrage, die einige wesentliche Zutaten enthält. Lassen Sie uns die Anatomie eines Prompts, der tatsächlich funktioniert, aufschlüsseln, basierend auf den Empfehlungen von Leuten bei OpenAI und Microsoft.

1. Rolle und Ziel: Geben Sie Ihrer KI eine Berufsbezeichnung

Zuerst einmal müssen Sie der KI sagen, was sie ist. Indem Sie ihr eine Rolle zuweisen, versorgen Sie das Modell mit dem richtigen Kontext und der richtigen Denkweise. Stellen Sie es sich so vor, als würden Sie einen Schauspieler für eine bestimmte Rolle besetzen. Eine KI, der gesagt wird, sie sei ein „technischer Support-Spezialist“, wird ganz anders antworten als eine, der man sagt, sie sei ein „freundlicher Marketing-Assistent“.

• Etwas vage: „Wie lauten Ihre Rückgaberichtlinien?“

• Viel besser: „Sie sind ein hilfsbereiter Support-Assistent für einen Online-Bekleidungsladen. Ihr Ziel ist es, Kunden klare und präzise Informationen zu geben. Ein Kunde fragt: ‚Wie lauten Ihre Rückgaberichtlinien?‘“

Dieses einfache Framing bringt die KI sofort auf den richtigen Weg.

2. Anweisungen: Legen Sie die Spielregeln fest

Als Nächstes müssen Sie der KI klare, übergeordnete Anleitungen geben, wie sie sich verhalten soll. Hier setzen Sie die Leitplanken. Denken Sie an die Markenstimme Ihres Unternehmens, die Richtlinien Ihres Support-Teams und an alle spezifischen Dinge, die sie tun (oder nicht tun) soll.

Hier sind einige Beispiele für gute Anweisungen:

• „Verwenden Sie immer einen professionellen und einfühlsamen Ton.“

• „Vermeiden Sie Fachjargon. Erklären Sie die Dinge in einfachen Worten.“

• „Wenn Sie die Antwort nicht wissen, sagen Sie ‚Ich muss das für Sie bei einem Spezialisten erfragen‘, anstatt zu raten.“

Diese Regeln helfen sicherzustellen, dass die KI wie eine echte Erweiterung Ihres Teams agiert.

3. Kontext: Stellen Sie die notwendigen Hintergrundinformationen bereit

Damit eine KI eine relevante Antwort geben kann, benötigt sie die richtigen Informationen. Das sind die Dinge, die sie für ihre Arbeit braucht, wie die E-Mail eines Kunden, ein spezifischer Wissensdatenbank-Artikel oder eine Produktdokumentation. Diese Technik, einer KI Echtzeitinformationen zuzuführen, wird oft als Retrieval-Augmented Generation (RAG) bezeichnet.

Das große Problem dabei ist, dass das manuelle Suchen und Einfügen des richtigen Kontexts für jede einzelne Kundenfrage unglaublich langsam ist und bei einer großen Anzahl von Anfragen einfach nicht funktioniert.

Hier kommt ein Tool wie eesel AI ins Spiel. Anstatt dass Sie die manuelle Arbeit erledigen, stellt es diesen Kontext automatisch bereit, indem es sich direkt mit all Ihren Wissensquellen verbindet. Es knüpft an Ihr Hilfezentrum und Ihre internen Wikis an, egal ob sie in Confluence oder Google Docs sind, und stellt sicher, dass die KI immer die relevantesten Informationen hat, ohne dass jemand einen Finger rühren muss.

4. Beispiele: Zeigen, nicht nur erzählen

Sprachmodelle lernen unglaublich gut aus Beispielen. Diese Methode, bekannt als „Few-Shot-Learning“, bedeutet einfach, dass Sie der KI ein oder mehrere Beispiele für eine gute Frage und die Art von Antwort geben, die Sie wünschen. Es hilft der KI, das spezifische Format, den Stil und den Ton zu treffen, den Sie anstreben.

Aber denken Sie noch einmal an das schiere Volumen von Kundensupport-Anfragen. Ein perfektes Set von Beispielen für jede erdenkliche Frage zu erstellen, die sich ein Kunde ausdenken könnte, ist eine Vollzeitaufgabe für sich, und kein Support-Team hat dafür Zeit.

Dies ist ein weiterer Punkt, an dem der manuelle Ansatz einfach nicht mithalten kann. Ein KI-Support-Agent von eesel AI wird automatisch auf Tausenden von erfolgreichen Support-Gesprächen Ihres Teams trainiert. Er lernt die einzigartige Stimme Ihrer Marke, gängige Lösungen und wann man Dinge eskalieren sollte – alles von allein. Ihre gesamte Ticket-Historie wird zu einer riesigen, automatisierten Bibliothek von Beispielen, die die KI bei jedem neuen Ticket anleitet.

eesel AI lernt aus Tausenden von vergangenen Support-Gesprächen, um die Stimme und die Lösungen Ihrer Marke zu meistern – ein zentraler Bestandteil des automatisierten OpenAI Prompt-Designs 101.

5. Ausgabeformat: Geben Sie die endgültige Struktur an

Schließlich, wenn die Antwort der KI auf eine bestimmte Weise aussehen soll, müssen Sie es ihr sagen. Definieren Sie klar, wie die Antwort strukturiert sein soll, sei es ein JSON-Objekt, eine Aufzählungsliste oder eine Tabelle. Dies ist super wichtig für Dinge wie Datenextraktion, Ticket-Kategorisierung oder einfach nur, um sicherzustellen, dass Ihre Antworten konsistent und für Kunden leicht lesbar sind.

Für ein Support-Ticket könnten Sie so etwas verlangen:

• „Antworten Sie in diesem Format:“

• „Zusammenfassung: [Eine ein-satzige Zusammenfassung des Kundenproblems]“

• „Handlungsschritte: [Eine Aufzählungsliste der nächsten Schritte für den Agenten]“

Praktische Techniken für ein besseres OpenAI Prompt-Design 101

Die Bausteine zu kennen ist eine Sache; sie tatsächlich zu verwenden, ist eine andere. Hier sind ein paar einfache Tipps, die Ihnen helfen, Ihre Prompts zu verfeinern und bessere Ergebnisse zu erzielen.

Fangen Sie einfach an und bauen Sie darauf auf

Sie müssen nicht beim ersten Versuch einen perfekten, mehrseitigen Prompt schreiben. Tatsächlich ist es besser, wenn Sie das nicht tun. Beginnen Sie mit einer einfachen Anweisung, sehen Sie sich an, was die KI daraus macht, und fügen Sie dann weitere Details und Regeln hinzu, um die Ausgabe zu optimieren.

Die größte Herausforderung, insbesondere in einer Live-Support-Umgebung, besteht darin, herauszufinden, wie man diese Prompts testen und verbessern kann, ohne eine schlechte Kundenerfahrung zu riskieren. Eine halbfertige KI-Antwort an einen echten Kunden zu senden, ist ein schneller Weg, um Probleme zu verursachen.

Iteration ist der Schlüssel, aber sie muss sicher sein. Deshalb verfügt eesel AI über einen Simulationsmodus. Sie können alle Änderungen am Verhalten und an den Prompts Ihrer KI an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets testen. So können Sie genau sehen, wie sie sich verhalten wird und wie hoch ihre Lösungsrate sein wird, bevor sie jemals mit einem echten Kunden interagiert.

Der Simulationsmodus von eesel AI ermöglicht sicheres Testen und Iterieren des OpenAI Prompt-Designs 101 an vergangenen Tickets, bevor es live geht.

Seien Sie spezifisch und klar

Eine vage Sprache führt zu vagen Ergebnissen. Je präziser Sie in Ihren Anweisungen sind, desto besser wird die Ausgabe der KI sein. Versuchen Sie, alle schwammigen oder unklaren Beschreibungen in Ihren Prompts zu finden und sie durch konkrete Details zu ersetzen.

• Anstatt: „Schreiben Sie eine kurze Antwort.“

• Versuchen Sie: „Schreiben Sie eine Antwort mit weniger als 50 Wörtern.“

• Anstatt: „Erklären Sie die Funktion.“

• Versuchen Sie: „Erklären Sie die Funktion ‚Benutzerberechtigungen‘ einem nicht-technischen Benutzer in drei einfachen Schritten.“

Sagen Sie der KI, was sie tun soll, nicht, was sie vermeiden soll

Aus welchem Grund auch immer neigen LLMs dazu, besser auf positive Anweisungen („tu dies“) als auf negative („tu das nicht“) zu hören. Es ist effektiver, Ihre Anweisungen auf die gewünschte Aktion auszurichten, anstatt auf die, die Sie verhindern möchten.

Dies ist besonders wichtig im Support-Kontext für Themen wie Sicherheit und Datenschutz.

• Anstatt: „Fragen Sie den Kunden nicht nach seinem Passwort.“

• Versuchen Sie: „Wenn ein Kunde Anmeldeprobleme hat, verweisen Sie ihn auf den Link zum Zurücksetzen des Passworts unter ‚[ihre-firma.de/reset]‘. Fragen Sie niemals nach personenbezogenen Daten.“

Von der Theorie zur Praxis: Automatisierung des OpenAI Prompt-Designs 101 für Support-Teams

Wir haben die Theorie behandelt, aber lassen Sie uns darüber sprechen, wie das in der realen Welt aussieht, wo Support-Teams Hunderte oder sogar Tausende von Tickets pro Tag jonglieren.

Der Aufwand des manuellen OpenAI Prompt-Designs 101 im Kundensupport

Obwohl die Prinzipien des Prompt-Designs großartig sind, funktioniert der Versuch, sie in einer geschäftigen Support-Umgebung von Hand anzuwenden, einfach nicht.

Es ist unglaublich zeitaufwändig, für jedes einzelne Kundenproblem einen perfekten, kontextreichen Prompt zu erstellen. Außerdem kann man nicht von jedem Support-Mitarbeiter erwarten, dass er auch ein Experte für Prompt-Engineering ist; seine Aufgabe ist es, Kunden zu helfen. Wenn verschiedene Mitarbeiter Prompts unterschiedlich schreiben, führt das zu inkonsistenten KI-Antworten und einer ungleichmäßigen Kundenerfahrung. Das lässt sich einfach nicht skalieren.

Der Ansatz von eesel AI: Eine integrierte Engine für das OpenAI Prompt-Design 101

Die Lösung besteht nicht darin, Ihr gesamtes Support-Team in Prompt-Ingenieure zu verwandeln. Es geht darum, eine Plattform zu nutzen, die die schwierigsten Teile des Prompt-Designs für Sie automatisiert. Genau dafür wurde eesel AI entwickelt. Es fungiert als eine Engine, die all diese bewährten Methoden automatisch im Hintergrund anwendet.

Dieser Workflow veranschaulicht, wie eesel AI den Prozess des Prompt-Designs für den Kundensupport automatisiert, von der Ticket-Analyse bis zur Lösung.

So funktioniert es im Überblick:

1. Sie legen die Persona und Aktionen fest: Sie definieren die Rolle, den Ton und die Hauptanweisungen der KI nur einmal in einem einfachen Prompt-Editor. Diese Persona wird dann konsistent auf jedes Ticket angewendet. Sie können sogar benutzerdefinierte Aktionen einrichten, z. B. der KI sagen, dass sie einen Bestellstatus in Shopify nachschlagen oder ein kniffliges Ticket an ein bestimmtes Team in Zendesk eskalieren kann.

2. Kontext und Beispiele werden automatisch bereitgestellt: Die Plattform vereinheitlicht Ihr gesamtes Wissen für Sie. Wenn ein Ticket eingeht, findet eesel AI sofort die richtigen Informationen aus Ihren Hilfe-Dokumenten und verwendet Ihre vergangenen Tickets als perfekte Beispiele. Ihr Team muss keinen Finger rühren.

3. Sie behalten die Kontrolle: Sie erhalten einen vollständig anpassbaren Workflow, ohne ein Prompt-Zauberer sein zu müssen. Sie können genau entscheiden, welche Arten von Tickets die KI bearbeitet, wie sie sich verhalten soll und wann sie etwas an einen menschlichen Mitarbeiter weitergeben muss.

Konzentrieren Sie sich auf Ihre Probleme, nicht nur auf Ihre Prompts

Um das Beste aus der KI herauszuholen, geht es nicht nur darum, clevere Prompts zu schreiben. Ein gutes Verständnis des OpenAI Prompt-Designs ist definitiv hilfreich, und es läuft alles darauf hinaus, der KI eine klare Rolle, Anweisungen, Kontext, Beispiele und ein Format zum Folgen zu geben.

Aber die Zukunft der KI in Unternehmen liegt nicht darin, dass jeder Mitarbeiter zu einem Meister-Prompt-Ingenieur wird. Es geht darum, Plattformen zu nutzen, die diese Komplexität für Sie handhaben, damit sich Ihr Team auf das konzentrieren kann, was es am besten kann.

Indem Tools wie eesel AI die kniffligen Teile des Prompt-Designs automatisieren, können Sie sich auf die Lösung Ihrer Support-Probleme und das Erreichen Ihrer Ziele konzentrieren. Sie entscheiden, was getan werden muss, und die KI kümmert sich um das Wie – mit der Präzision, die von perfekt strukturierten Prompts herrührt, jedes einzelne Mal.

Bereit zu sehen, wie ein KI-gestützter Agent Ihre Support-Workflows ohne den ganzen manuellen Aufwand meistern kann? Sie können noch heute eine kostenlose Testversion von eesel AI starten oder eine Demo buchen, um es in Aktion zu sehen.