Detaillierte Inhalte des Seminars Grundlagen des Prompt Engineering

 

Einführung in die Prinzipien des Prompt Engineering

 

Zu Beginn des Seminars erhalten die Teilnehmer eine Einführung in die grundlegenden Konzepte des Prompt Engineering. Dabei wird erläutert, wie Large Language Models arbeiten und warum die Struktur und Formulierung von Prompts entscheidend für die Qualität der Modellantworten ist.

 

Die Teilnehmer lernen, welche Rolle Kontextinformationen, Systemanweisungen und Nutzereingaben spielen und wie diese Komponenten miteinander kombiniert werden können. Ein besonderer Fokus liegt darauf, typische Fehler bei der Erstellung von Prompts zu erkennen und zu vermeiden.

 

Durch erste praktische Beispiele wird gezeigt, wie unterschiedliche Prompt-Formulierungen zu unterschiedlichen Ergebnissen führen können.

 

 

Analyse und Entwicklung erster Prompts

 

Im Anschluss entwickeln die Teilnehmer eigene Prompts und analysieren deren Wirkung auf die Antworten eines Sprachmodells. Dabei wird untersucht, wie sich Struktur, Detailgrad und Kontextinformationen auf die Ergebnisse auswirken.

 

Die Teilnehmer experimentieren mit verschiedenen Varianten von Prompts und lernen, wie sich diese systematisch verbessern lassen. Ziel dieses Abschnitts ist es, ein praktisches Verständnis dafür zu entwickeln, wie Prompts aufgebaut werden müssen, um reproduzierbare und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen.

 

 

Nutzung von LlamaIndex und LangChain für Prompt-Entwicklung

 

Im Seminar wird außerdem gezeigt, wie Frameworks wie LlamaIndex und LangChain eingesetzt werden können, um strukturierte Prompt-Workflows zu entwickeln.

 

Die Teilnehmer lernen, wie Prompts in Anwendungen integriert werden können und wie sich Sprachmodelle mit externen Datenquellen verbinden lassen. Dadurch entstehen Anwendungen, die nicht nur generative Antworten liefern, sondern auch auf strukturierte Informationen zugreifen können.

 

Anhand von Beispielen wird demonstriert, wie sich Prompts systematisch in Anwendungen einbinden lassen.

 

 

Effektive Entwicklung und Evaluierung von Prompts

 

Arbeiten mit langfuse und langgraph

 

Ein wichtiger Bestandteil moderner KI-Anwendungen ist die systematische Entwicklung und Evaluierung von Prompts. Im Workshop lernen die Teilnehmer daher Werkzeuge wie langfuse und langgraph kennen, die speziell für die Entwicklung und Analyse von Prompt-basierten Anwendungen eingesetzt werden.

 

Diese Systeme ermöglichen es, Prompts zu versionieren, Testdaten zu verwalten und die Qualität von Modellantworten systematisch zu analysieren.

 

 

Testdaten und Qualitätssicherung von Prompts

 

Die Teilnehmer lernen, wie Testdatensätze erstellt werden können, um Prompts unter realistischen Bedingungen zu evaluieren. Durch strukturierte Tests lassen sich unterschiedliche Prompt-Varianten miteinander vergleichen und deren Qualität objektiv beurteilen.

 

Dabei wird gezeigt, wie typische Aufgabenstellungen definiert und wie geeignete Evaluationsszenarien aufgebaut werden können.

 

 

Metriken zur Bewertung von Prompt-Ergebnissen

 

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der messbaren Bewertung von Prompt-Ergebnissen. Die Teilnehmer lernen, wie verschiedene Metriken genutzt werden können, um die Qualität von Modellantworten zu analysieren.

 

Dazu gehören beispielsweise Kriterien wie:

    •    Relevanz der Antworten

    •    Vollständigkeit der Informationen

    •    Konsistenz der Ergebnisse

    •    Übereinstimmung mit Referenzantworten

 

Durch diese systematische Evaluierung können Prompts gezielt verbessert werden.

 

 

Versionierung und iterative Verbesserung von Prompts

 

Prompt Engineering ist ein iterativer Prozess. Deshalb wird im Seminar gezeigt, wie Prompts versioniert und schrittweise verbessert werden können.

 

Die Teilnehmer lernen Strategien kennen, mit denen Prompt-Varianten systematisch getestet und optimiert werden können. Dadurch entstehen robuste Prompt-Strukturen, die auch bei unterschiedlichen Eingaben konsistente Ergebnisse liefern.

 

 

Zero-shot, One-shot und Few-shot Techniken

 

Grundlagen der Shot-Techniken

 

Ein zentraler Bestandteil moderner Prompt-Strategien sind sogenannte Shot-Techniken. Dabei wird gesteuert, wie viele Beispiele einem Sprachmodell zur Verfügung gestellt werden, um eine Aufgabe zu lösen.

 

Im Seminar werden die Konzepte von Zero-shot, One-shot und Few-shot ausführlich erläutert. Die Teilnehmer lernen, wann welche Technik sinnvoll eingesetzt werden kann und wie sich die Qualität der Ergebnisse dadurch beeinflussen lässt.

 

 

Praktische Anwendung mit langfuse

 

Die verschiedenen Shot-Techniken werden anschließend in praktischen Übungen umgesetzt. Dabei nutzen die Teilnehmer das langfuse-Backend, um Prompts zu testen und unterschiedliche Varianten miteinander zu vergleichen.

 

Durch diese Experimente wird deutlich, wie sich die Struktur eines Prompts auf die Leistungsfähigkeit eines Sprachmodells auswirkt.

 

 

Entwicklung effizienter Prompt-Strukturen

 

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung effizienter Prompt-Strukturen. Die Teilnehmer lernen, wie Beispiele sinnvoll formuliert und wie Kontextinformationen optimal integriert werden können.

 

Ziel ist es, Prompts zu entwickeln, die auch bei komplexeren Aufgaben zuverlässige und konsistente Ergebnisse liefern.

 

 

Fortgeschrittene Techniken des Prompt Engineering

 

Reasoning-basierte Prompting-Strategien

 

Im letzten Teil des Seminars werden fortgeschrittene Techniken des Prompt Engineering vorgestellt. Dabei geht es insbesondere um Methoden, mit denen Sprachmodelle zu strukturiertem Denken und komplexeren Problemlösungen angeregt werden können.

 

Zu den behandelten Techniken gehören unter anderem:

    •    ReAct (Reasoning and Action)

    •    Chain-of-Thought Prompting (CoT)

    •    Self-consistency mit CoT

    •    Tree-of-Thought Prompting (ToT)

    •    Reasoning via Planning (RAP)

 

Diese Methoden ermöglichen es, komplexe Aufgaben schrittweise zu analysieren und strukturierte Lösungswege zu entwickeln.

 

 

Reflexion und iterative Verbesserung von Modellantworten

 

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Techniken zur Selbstverbesserung von Modellantworten. Dazu gehören Methoden wie Self-refine oder Reflexionsstrategien, bei denen ein Modell seine eigenen Antworten überprüft und verbessert.

 

Solche Verfahren sind besonders hilfreich, wenn komplexe Aufgaben oder längere Argumentationsketten verarbeitet werden müssen.

 

 

Language Agent Tree Search und agentenbasierte Ansätze

 

Abschließend wird ein Überblick über agentenbasierte Verfahren gegeben, bei denen Sprachmodelle in komplexe Entscheidungsprozesse eingebunden werden.

 

Techniken wie Language Agent Tree Search (LATS) zeigen, wie Modelle unterschiedliche Lösungswege analysieren und miteinander vergleichen können. Diese Ansätze spielen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung moderner KI-Agenten und komplexer KI-Systeme.

 

 

Praktische Übungen zu fortgeschrittenen Prompt-Techniken

 

Alle fortgeschrittenen Methoden werden anhand praktischer Beispiele und Übungen angewendet. Die Teilnehmer arbeiten mit realistischen Szenarien und testen verschiedene Prompt-Strategien.

 

Ziel ist es, ein tiefes Verständnis dafür zu entwickeln, wie unterschiedliche Prompt-Techniken eingesetzt werden können, um robuste und leistungsfähige KI-Anwendungen zu entwickeln.