Ein Systemprompt ist die übergeordnete Anweisung, die festlegt, wie ein KI-Modell denkt, welche Rolle es einnimmt und welche Regeln es befolgt. Er bildet den Rahmen für alle späteren Antworten.
Ein gut strukturierter Systemprompt führt zu klaren, reproduzierbaren Ergebnissen. Ein unklarer Systemprompt erzeugt Abweichungen, Fehler und Stilbrüche.
Systemprompt-Engineering umfasst Methoden, um diesen Rahmen präzise aufzubauen. Ziel ist ein kontrollierter, konsistenter und vorhersagbarer KI-Output.
Warum Systemprompt-Engineering wichtig ist
- Priorität: Systemprompts werden stärker gewichtet als User-Eingaben.
- Struktur: Sie definieren Rolle, Ton, Logik und Entscheidungsprinzipien.
- Kohärenz: Konsistente Ergebnisse über mehrere Aufgaben hinweg.
- Kontrollierbarkeit: Weniger Interpretationsfehler und weniger variabler Output.
Was ein Systemprompt ist
Ein Systemprompt definiert:
- Rolle: Welche Funktion die KI einnimmt.
- Denkweise: Wie sie Informationen verarbeitet.
- Regeln: Welche Muster erlaubt oder ausgeschlossen sind.
- Qualitätskriterien: Was eine gültige Antwort ausmacht.
- Fehlerbehandlung: Was passiert, wenn Informationen fehlen.
Typische Fehlannahmen
- „Systemprompts müssen kurz sein." → Falsch. Sie müssen klar sein.
- „Das Modell vergisst Regeln." → Falsch. Klare Regeln bleiben aktiv.
- „Abweichungen bedeuten schlechten Prompt." → Oft ist die Ursache Mehrdeutigkeit.
- „Userprompts sind wichtiger." → Systemprompts sind primär.
Was Modelle priorisieren
- Rollendefinitionen
- feste Regeln („niemals", „immer", „du musst")
- Validierungslogik
- klare Begriffe
- Schrittfolgen
- Negativbeispiele
Bausteine eines guten Systemprompts
- Rolle
- Ziel
- Werte
- Stil
- Struktur
- verbotene Muster
- Validierung
- Fehlerkorrektur
- Format
Häufige Fehler
- zu vage
- widersprüchliche Regeln
- wechselnde Terminologie
- fehlende Beispiele
- vermischte Rollen
- fehlende Prioritäten