Bessere Ergebnisse mit KI

Für einen konsistenten, hochwertigen Output der FirstSpirit AI Suite genügt es nicht, das Feature zu aktivieren. Für jeden Assistenten gibt es voreingestellte Prompts, doch der Output wird noch besser, wenn die Prompts angepasst werden. Diese Seite beschreibt die Vorgehensweisen, die den Unterschied machen: wie Sie Prompts schreiben, die maßgeschneiderte Ergebnisse liefern, wie Sie für jede Aufgabe den passenden Assistenten einsetzen und wie Sie den Output verantwortungsvoll prüfen.

Die Assistenten decken unterschiedliche Aufgabenbereiche ab. Wenn Sie für eine Aufgabe den passenden Assistenten auswählen, vermeiden Sie unnötige Schritte und erhalten relevanteren Output. Eine Übersicht, welcher Assistent sich für welche Aufgabe am besten eignet, finden Sie unter Aufgaben der Assistenten.

Der Output eines KI-Modells hängt direkt vom Prompt ab, den es erhält. Ein vager Prompt führt zu einem allgemeinen Ergebnis. Ein spezifischer, gut strukturierter Prompt liefert Output, der Ihren Anforderungen näherkommt.

Beachten Sie beim Schreiben von Prompts die folgenden Richtlinien:

• Seien Sie spezifisch und prägnant: Nennen Sie die Aufgabe, den Kontext und das gewünschte Output-Format ausdrücklich. Ein längerer Prompt ist nicht zwangsläufig ein besserer. Nehmen Sie nur die Informationen auf, die das Modell zur Erfüllung der Aufgabe benötigt.
• Definieren Sie eine Rolle: Wenn Sie dem Modell gleich zu Beginn des Prompts eine Rolle zuweisen, erhalten Sie fokussierteren Output. Zum Beispiel: „Du bist ein Experte für das Schreiben und Erstellen von Texten auf Deutsch”. Die Rolle sollte so spezifisch sein, wie es die Aufgabe erfordert.
• Unterteilen Sie komplexe Aufgaben in Schritte: Umfasst eine Aufgabe mehr als eine Aktion, führen Sie die Schritte nummeriert auf und weisen Sie das Modell an, sie in strikter Reihenfolge auszuführen. Eine hilfreiche Anweisung, die Sie ergänzen können, lautet: „Lies die Schritte durch und verstehe sie, bevor du beginnst”.
• Trennen Sie die Aufgabenstellung vom Eingabetext ab: Grenzen Sie die Anweisung klar vom Eingabetext ab. Die FirstSpirit-Assistenten fügen Ihren ausgewählten Inhalt automatisch am Ende des Prompts ein. Sie müssen die Eingabe nicht manuell ergänzen.
• Geben Sie den gewünschten Output an: Legen Sie genau fest, was das Modell zurückgeben soll, und nichts anderes. Zum Beispiel: „Gib ausschließlich den umgeschriebenen Text aus. Füge deiner Antwort nichts weiter hinzu.” So verhindern Sie, dass das Modell Erklärungen oder Kommentare ergänzt, nach denen Sie nicht gefragt haben.
• Arbeiten Sie iterativ: Die erste Version eines Prompts ist selten die endgültige. Analysieren Sie den Output, erkennen Sie, wo er nicht überzeugt, und nehmen Sie jeweils nur eine Änderung vor. Schon kleine Änderungen, etwa an der Formatierung oder an Zeilenumbrüchen, können den Output spürbar verändern. Sobald ein Prompt konsistente Ergebnisse liefert, verwenden Sie ihn wieder.

Wie wirksam ein Prompt ist, hängt vom Modell ab, das an Ihr Projekt angebunden ist, von Ihrer Konfiguration und von der jeweiligen Aufgabe. Die Ergebnisse können variieren.

Die FirstSpirit AI Suite wird mit einer Reihe voreingestellter Operationen für den Content Assistant, den Analyze Assistant und den Image Assistant geliefert. Sie decken häufige Aufgaben ab, etwa das Kürzen von Texten, die Verbesserung der Qualität und die Anpassung des Tone of Voice. Sie bilden einen verlässlichen Ausgangspunkt.

Mit auf den Anwendungsfall zugeschnittenen Operationen erzielen Sie jedoch einen passgenaueren und wirksameren Output. Für die meisten Aufgaben ist es wirksamer, eine vorhandene Operation auf Projektebene anzupassen, als einen Prompt von Grund auf neu zu schreiben. Projekt- und Marken-Prompts bilden den Tone of Voice, die Stilregeln und die Kanalanforderungen Ihrer Organisation ab. Wenn Sie diese verwenden, entsteht über alle Redakteure und Inhaltstypen hinweg einheitlicher Output, ohne dass jeder Redakteur diese Regeln manuell anwenden muss.

Beschränken Sie Anpassungen auf das Projekt, in dem sie benötigt werden. In den meisten Anwendungsfällen ist eine Operation auf Projektebene die passende Ebene. So vermeiden Sie ungewollte Änderungen für andere Teams oder Projekte.

Anleitungen und Beispiele zur individuellen Anpassung finden Sie unter Prompts anpassen.

Die Assistenten sind so konzipiert, dass sie sich gegenseitig ergänzen. Wenn Sie bei einer Aufgabe rund um Inhalte mehrere Assistenten kombinieren, erhalten Sie vollständigere Ergebnisse, als wenn Sie einen einzelnen Assistenten isoliert einsetzen.

Das folgende Beispiel zeigt einen Ablauf für eine Standardaufgabe bei der Veröffentlichung von Inhalten:

• Verwenden Sie den Content Assistant, um den Text in einem Feld zu entwerfen oder umzuformulieren.
• Verwenden Sie den Analyze Assistant, um vor der Freigabe die ganze Seite auf Tone of Voice, Barrierefreiheit und SEO zu prüfen.
• Verwenden Sie den Image Assistant, um Alt-Texte und Schlagwörter für die Bilder auf der Seite gesammelt zu erstellen.

Jeder Assistent arbeitet innerhalb seines definierten Aufgabenbereichs. Jedes Ergebnis ist ein Vorschlag, den Sie annehmen oder verwerfen können.

Prüfen Sie KI-Output immer, bevor Sie ihn freigeben oder veröffentlichen. Beachten Sie dabei Folgendes:

• Halluzinationen: Large Language Models können Aussagen erzeugen, die als Fakten dargestellt werden, aber falsch oder erfunden sind. Überprüfen Sie alle Tatsachenbehauptungen im Output, insbesondere Namen, Zahlen oder Quellenangaben.
• Verzerrungen: Trainingsdaten können Verzerrungen enthalten, die sich im Output des Modells wiederfinden. Prüfen Sie den Output kritisch, insbesondere auf Formulierungen, die einseitig oder nicht repräsentativ sein können.
• Wissensstand (Knowledge Cutoff): Modelle werden mit Daten bis zu einem festen Zeitpunkt trainiert. Der Output spiegelt möglicherweise aktuelle Entwicklungen, Änderungen in der Terminologie oder aktuelle Best Practices nicht wider.
• Output-Qualität variiert je nach angebundenem Modell: Das Modell, das an Ihr Projekt angebunden ist, wirkt sich direkt auf die Qualität des Outputs aus. Wenn die Ergebnisse durchgängig hinter den Erwartungen zurückbleiben, wenden Sie sich an Ihren Projekt-Admin.