Iteratives Prompting
Viele Menschen glauben, dass ein guter Prompt sofort zum perfekten Ergebnis führt. In der Praxis funktioniert die Zusammenarbeit mit KI jedoch eher wie ein Gespräch.
Man beginnt mit einer ersten Anfrage, betrachtet das Ergebnis und verbessert es Schritt für Schritt weiter. Genau darum geht es beim iterativen Prompting. Statt immer wieder von vorne zu beginnen, baut man auf vorhandenen Ergebnissen auf und entwickelt diese gezielt weiter. Iteratives Prompting beschreibt einen schrittweisen Prozess, bei dem Antworten durch Feedback und Folgeanweisungen kontinuierlich verfeinert werden.
Was steckt dahinter
Selbst ein guter Mega Prompt liefert häufig nur einen ersten Entwurf.
Vielleicht ist der Text zu lang. Vielleicht fehlt ein Beispiel. Vielleicht passt die Tonalität noch nicht ganz zur Zielgruppe.
Beim iterativen Prompting wird das Ergebnis deshalb nicht ersetzt, sondern verbessert. Jede Antwort wird zur Grundlage für die nächste Anweisung. So entsteht Schritt für Schritt ein Ergebnis, das immer näher an das gewünschte Ziel heranrückt.
Ein einfaches Beispiel
Im vorherigen Artikel haben wir einen Vortrag über die SODIS Methode erstellt.
Das Ergebnis enthält bereits die wichtigsten Informationen und eine passende Struktur.
Nun möchten wir den Vortrag weiterentwickeln.
Erster Folgeprompt:
Ergänze eine kurze Geschichte aus dem Alltag einer Familie, die keinen Zugang zu sauberem Trinkwasser hat.Danach:
Vereinfache die technischen Erklärungen für Zuhörer ohne naturwissenschaftliche Vorkenntnisse.
Formuliere den Einstieg etwas persönlicher und emotionaler.
Ergebnis
Aus einem sachlichen Vortrag entsteht Schritt für Schritt eine Präsentation, die verständlicher, anschaulicher und besser auf die Zielgruppe zugeschnitten ist.
Die Inhalte bleiben gleich, die Wirkung verändert sich.
Warum das funktioniert
KI muss nicht bei jeder Änderung neu starten. Sie kann auf bestehende Inhalte aufbauen und gezielt weiterarbeiten.
Oft führen kleine Anweisungen wie: kürzer, verständlicher, konkreter, emotionaler, für Kinder erklärt zu deutlich besseren Ergebnissen als ein komplett neuer Prompt. Iterative Verfeinerung verbessert häufig Relevanz, Klarheit und Genauigkeit der Antworten.
