Prompt Engineering Advanced

Seminarziel

• Erwerb eines tiefen, nicht zu theoretischen Verständnisses für die Funktionsweise, Limitationen und Anwendungsbereiche von Large Language Models wie ChatGPT, Gemini, Copilot etc.
• Die Fähigkeit, GenAI-Tools effektiv für berufliche Zwecke einzusetzen und hier Unterstützung zu erhalten.
• Kompetenz im Umgang mit Prompt Engineering zur Erzielung zuverlässiger, präziser und konsistenter Ergebnisse und Techniken zur Umgehung von Risiken.
• Erhalt eines Prompt-Engineering Cheat Sheet
  
  

Inhalt

• Einführung: Überblick zu GPT-4 und verwandten Modellen
  • Unterschiede zwischen Standard- und Advanced-Prompting
  • Grenzen und Möglichkeiten bei komplexen Anforderungen
• Vertiefung Prompt-Strukturierung
  • Layered Prompt Design: Strukturierte und iterative Prompts
  • Modularisierung und Prompt-Komponenten (z. B. Rollen, Kontext, Ziele)
  • Chain-of-Thought-Prompts und mehrstufige Aufgabenstellungen
• Qualitätskontrolle und Prompt-Tuning
  • Evaluierung von Prompt-Antworten (Kriterien & Metriken)
  • A/B-Testing und systematische Prompt-Optimierung
  • Umgang mit Ambiguität, Bias und Redundanz
• Few-Shot und Zero-Shot Learning in der Praxis
  • Verwendung von Beispielen zur Steuerung der Ausgabe
  • Grenzen erkennen und umgehen
• Funktionales Prompting & Tools
  • Prompts mit Format- und Inhaltsvorgaben (z. B. JSON-Ausgaben, Tabellen)
  • Einsatz externer Tools wie Prompt-Tester, Prompt-Management-Plattformen
• Praktische Übungen und Mini-Workshops
  • Eigene Prompts analysieren und verbessern
  • Anwendungsbeispiele aus Reporting, BI, Marketing oder Produktkommunikation