Prompt

Ein Prompt kann aus mehreren Bausteinen bestehen: der eigentlichen Anweisung, Kontextinformationen wie Dokumenten oder Hintergrundwissen, Formatvorgaben für die gewünschte Antwort und Beispielen. Sprachmodelle erzeugen ihre Ausgabe direkt aus dieser Eingabe – sie erraten nicht, was gemeint war, sondern verarbeiten, was tatsächlich dasteht. Deshalb führt derselbe Auftrag in unterschiedlicher Formulierung zu spürbar unterschiedlichen Ergebnissen. Der bewusste Umgang damit wird als Prompt Engineering bezeichnet: Eingaben werden schrittweise präzisiert, getestet und wiederverwendbar gemacht.

Im Unternehmensalltag entscheidet die Prompt-Qualität darüber, ob KI-Werkzeuge Zeit sparen oder Nacharbeit erzeugen. Ein vager Auftrag wie „Fasse das zusammen“ liefert selten das gewünschte Ergebnis; hilfreicher ist es, Zielgruppe, Länge und Zweck mitzugeben – etwa „Fasse dieses Angebot in fünf Stichpunkten für die Geschäftsführung zusammen“. Viele Teams sammeln bewährte Prompts deshalb als Vorlagen, damit gute Formulierungen nicht bei einzelnen Personen bleiben, sondern im ganzen Team wiederverwendet werden.

Bei Chifty sind Prompts der Ausgangspunkt in Chifty Chat: Mitarbeitende formulieren ihre Aufgabe und wählen dabei zwischen Modellen von OpenAI, Google, Anthropic und Mistral. Bezieht sich ein Prompt auf internes Wissen, stützt sich die Antwort ausschließlich auf Quellen, die für die anfragende Person freigegeben sind – mit sichtbaren Quellenangaben. Der Berechtigungsfilter wird zur Abfragezeit direkt in der Suche angewendet; auch ein geschickt formulierter Prompt kann ihn nicht umgehen.