- Generation einer Prompt-Anleitung hinzugefügt.
- Visualisierung einer Mindmap hinzugefügt.
Wie spreche ich am besten mit ChatGPT? Bei der Kommunikation mit der KI gibt es praktisch keine richtigen oder falschen Eingaben. Es gibt jedoch einige Richtlinien, die dabei helfen, die richtigen Prompts zu formulieren.
Das dialogorientierte KI-Modell ChatGPT ist seit Ende November 2022 verfügbar und Nutzer:innen loten seitdem die Grenzen und Möglichkeiten des Chatbots aus. OpenAI nimmt aber auch laufend Anpassungen vor.
Um das gewünschte Ergebnis zu erzielen, werden möglichst konkrete Textbefehle benötigt. Neben der einfachen Textgenerierung für Blogbeiträge oder Social Media Posts beherrscht ChatGPT weitaus vielfältigere, teils kuriose Anwendungsfälle.
Mittlerweile kursieren zahlreiche Tipps und Vorschläge für ChatGPT-Befehle im Netz, von denen wir hier einige ausgewählte und überprüfte vorstellen wollen, die wir für besonders hilfreich halten.
Zuvor noch einige grundlegende Tipps:
- ChatGPT wurde zwar auch mit deutschen Daten trainiert, der Anteil englischer Texte im Trainingsmaterial ist jedoch deutlich höher. Es kann helfen, die Anfragen auf Englisch durchzuführen und die Ausgabe erst anschließend mit Tools wie DeepL zu übersetzen.
- ChatGPT verarbeitet bis zu 4.096 Tokens in einer Eingabe, jeder Buchstabe darüber wird ohne Meldung ignoriert. Ein Token entspricht ungefähr einem Wort, dies hängt immer vom Anwendungsfall ab.
- Die Generierung von Antworten kann mit dem Stop-Knopf über dem Eingabefeld abgebrochen werden.
- Wenn im Chatverlauf zu viel Wissen ausgetauscht wurde, kann es hilfreich sein, einen neuen Chat zu beginnen, um die nachfolgenden Antworten nicht zu verfälschen.
- Obwohl sich die Kommunikation mit ChatGPT manchmal fast menschlich anfühlt, sind Höflichkeiten wie „bitte“ und „danke“ überflüssig. ChatGPT braucht keine eloquenten, sondern klar formulierte Anweisungen.
Rolle festlegen
Ob Linux-Terminal, Philosoph, Teeverkoster oder Bibelübersetzer – ChatGPT kann all diese Rollen einnehmen und noch viel mehr. Dazu braucht die KI nur einen Schubs in die richtige Richtung.
Praktischerweise hat der Entwickler Fatih Kadir Akın eine ganze Reihe solcher Situationsbeschreibungen inklusive ausformulierter Prompts auf seiner Webseite zusammengestellt.
Die Prompts sind immer gleich aufgebaut: Zunächst erhält ChatGPT den Prompt, in welche Rolle die KI im Folgenden schlüpfen soll. Anschließend steht im Prompt, welche Informationen der oder die Nutzer:in bereitstellt, danach, was genau die KI daraus machen soll, inklusive grober Richtungsvorschläge. Schließlich formuliert der Entwickler die erste konkrete Anweisung in Anführungszeichen.
Beispiel Reiseführer
Ich möchte, dass du als Reiseführer fungierst. Ich schreibe dir meinen Standort und du schlägst mir einen Ort vor, den ich in der Nähe meines Standorts besuchen kann. In manchen Fällen werde ich dir auch die Art der Orte nennen, die ich besuchen werde. Du wirst mir auch Orte ähnlicher Art vorschlagen, die sich in der Nähe meines ersten Standortes befinden. Mein erster Befehl lautet: „Ich bin in Istanbul/Beyoğlu und möchte nur Museen besuchen.“
Ansprache und Kanal definieren
Um mühsames Umformulieren, entweder von Hand oder durch einen weiteren Prompt, zu vermeiden, ist es ratsam, ChatGPT so viele Informationen wie möglich zu geben. Dabei sollte man der KI klar mitteilen, wie sie die Leser:innen ansprechen soll und für welchen Kanal der Text gedacht ist. ChatGPT beherrscht auch das Gendern, solange man zu Beginn die gewünschte Form definiert.
Denn es macht für ChatGPT einen großen Unterschied, ob der Text später z.B. in einem Blogbeitrag, auf einer Shopseite, als LinkedIn-Post, Tweet, TikTok oder YouTube-Skript ausgegeben werden soll.
Beispiel TikTok
Ich brauche ein Skript für ein TikTok über die Chancen und Risiken von ChatGPT. Verwende dazu möglichst kurze Sätze. Sprich den Zuschauer mit du an. Verwende möglichst geschlechtsneutrale Sprache.
Eingaben verketten (Chained Prompting)
Ein Stichwort, das Expert:innen im Zusammenhang mit besseren ChatGPT-Eingaben häufig erwähnen, ist das sogenannte „Chained Prompting“. Dabei werden komplexe Aufgaben in mehrere Zwischenschritte unterteilt, in der Hoffnung, dass die KI ein konkreteres, individuell angepasstes und damit insgesamt besseres Ergebnis liefert. Das funktioniert sowohl in einer einzigen langen Eingabeaufforderung als auch in mehreren hintereinander.
Die wohl einfachste Form des Chained Promptings besteht darin, zunächst nach der Struktur eines Artikels zu fragen. Danach kann man ChatGPT anweisen, die entsprechenden Stichpunkte zu formulieren. Diese Methode spart auch Zeit: Wenn ihr schon bei der Gliederung merkt, dass die KI einen falschen Weg einschlägt, könnt ihr noch die nötigen Anpassungen vornehmen, bevor der komplette Text erstellt wird.
Beispiel Chained Prompting
Schreibe einen Artikel über ChatGPT. Gib mir zuerst die Gliederung, die aus einer Headline, einem Teaser und mehreren Zwischenüberschriften besteht.
[Output]
Jetzt schreibe fünf Kernbotschaften zu jeder Zwischenüberschrift.
[Output]
Ergänze fünf Keywords zu den Kernbotschaften bei jeder Zwischenüberschrift.
[Output]
Und so weiter …
Ausgabe abändern
Auch wenn ihr alle vorherigen Ratschläge befolgt habt, kann es vorkommen, dass ihr denselben Inhalt für verschiedene Kanäle aufbereiten wollt, etwa Linkedin, Twitter oder Facebook. Der Text soll dabei für die Tonalität und die Formatierung des Zielkanals angepasst werden.
Auch diese Aufgabe übernimmt ChatGPT mit dem richtigen Befehl. Wichtige Argumente können wieder die Erwähnung des Kanals sein, aber auch Beschreibungen des Formats.
Beispiel Twitter
Formuliere den generierten Text in mehreren Tweets. Beachte die maximale Länge von 280 Zeichen pro Tweet. Verwende kurze Sätze und strecke sie nicht über mehrere Tweets. Beginne die Tweets mit einer einheitlichen Nummerierung.
Beispiel Linkedin
Formuliere den generierten Text als Linkedin-Posting. Beachte die maximale Länge von 3000 Zeichen. Strukturiere die Kernaussagen des Textes als übersichtliche Liste. Steige mit einem spannenden Teaser-Satz ein und beende das Posting mit einer Handlungsaufforderung für Kommentare, Shares oder Likes.
Ausgabe formatieren
In der Regel antwortet ChatGPT wortreich im Fließtext. Tatsächlich beherrscht das KI-Tool aber auch die Formatierung in der Auszeichnungssprache Markdown, z.B. für Überschriften, fetten oder kursiven Text, geordnete (nummerierte) oder ungeordnete Listen und sogar Tabellen.
Diese Möglichkeiten lassen sich gut für die eigene Textgenerierung nutzen. Allerdings kommt ChatGPT in den meisten Fällen nicht selbst auf die Idee und benötigt daher einen entsprechenden Hinweis auf die Formatierung. Im Sinne des Chained Prompting kann man die Formatierung natürlich auch nachträglich vornehmen.
Beispiel Markdown
Ich möchte einen Blog-Artikel über ChatGPT geschrieben haben. Schreibe eine Überschrift, einen Teaser, einen Untertitel und einen Absatz. Formatiere alles in Markdown.
Prompt-Anleitung generieren
Justin Fineberg hat einen interessanten Ansatz für die Kommunikation mit ChatGPT gefunden. Ähnlich wie beim ersten Tipp weiter oben wird die KI angewiesen, eine bestimmte Rolle einzunehmen.
Diesmal übernimmt ChatGPT jedoch die mühsame Aufgabe, die Struktur für weitere Prompts zu generieren. Der Chatbot stellt sich also selbst genau die Fragen, die in den nächsten Prompts beantwortet werden müssen. Wenn ChatGPT die Fragen in Form einer nummerierten Liste schreibt, könnt ihr mit den Zahlen direkt darauf verweisen.
Beispiel Prompt-Anleitung
Du bist ein Roboter zur Erstellung von Prompts. Du musst Informationen über die Ziele des Benutzers, Beispiele für die bevorzugte Ausgabe und alle anderen relevanten Kontextinformationen sammeln.
Der Prompt sollte alle notwendigen Informationen enthalten, die dir zur Verfügung gestellt wurden. Stelle dem Benutzer weitere Fragen, bis du sicher bist, dass du einen optimalen Prompt erstellen kannst.
Deine Antwort sollte klar formatiert und für ChatGPT-Interaktionen optimiert sein. Beginne damit, den Benutzer nach den Zielen, dem gewünschten Ergebnis und allen zusätzlichen Informationen zu fragen, die du eventuell benötigen.
Mindmaps visualisieren
Ein großer Vorteil von ChatGPT gegenüber GPT-3 ist, dass die Benutzeroberfläche von Haus aus die Ausgabe im Markdown-Format unterstützt. Dies ermöglicht eine schnelle visuelle Unterscheidung zwischen verschiedenen Hierarchien von Überschriften, was bei der visuellen Strukturierung eines Textes sehr hilfreich ist.
Über die kostenlose Webseite markmap.js.org können Markdown-Texte in Mindmaps verwandelt werden, wie Alexander Leirvåg auf Twitter schreibt.
Basierend auf der Hierarchie der jeweiligen Überschrift stellt die Webseite den eingegebenen Text als Mindmap dar und unterstützt sogar weitere Formatierungen der einzelnen Einträge, etwa für Code oder Formeln. Die Grafik kann anschließend entweder als interaktive Webseite in HTML oder als Vektorgrafik im SVG-Format heruntergeladen werden.
Wichtig: Damit ihr Text, der als Markup formatiert ist, korrekt kopieren könnt, müsst ihr ChatGPT daran hindern, ihn als Markup anzuzeigen. Das geht, indem ihr der KI sagt, dass sie die Ausgabe von `` einschließen soll, was Markdown-Formatierung für Code bedeutet.
Beispiel Mindmap
Markmap syntaxIn markmap, each layer becomes a separate branch by #.Example: mindmapping a birthday party.# Birthday## Activities### Fishing Candy### Trampoline## Food### Cake### Hotdogs...Use Markdown to create a mindmap for planning a wedding. Enclose the output in ` and `.
Wer es etwas komplexer mag, sollte sich mit der Syntax von Mermaid vertraut machen. Dazu kann man ChatGPT einfach ein Beispiel geben, an dem es sich orientieren soll. Mermaid-Diagramme sind optisch ansprechender als einfache Mindmaps und können sogar mit Icons versehen werden, die ChatGPT selbst auswählt.
Mermaid kann keine Bindestriche in Knotenbeschriftungen (z.B. „Make-up“) verarbeiten. Diese müssen aus der ChatGPT-Ausgabe entfernt werden. Die Ausgabe von ChatGPT könnt ihr in mermaid.live einfügen und so in eine Grafik umwandeln.
Beispiel Mermaid
Erstelle den Code für eine Mindmap in Mermaid für die Planung einer Hochzeit und benutze dabei auch passende Icons. Achte auf die richtige Anzahl an Leerzeichen für die Hierarchie der Ebenen. Schließe die Ausgabe in ` und ` ein.
Hier ist ein Beispiel für Code für Mermaid:
mindmaproot((Wedding))VenueOutdoor::icon(fa fa-sun)Indoor::icon(fa fa-home)Guest ListFamily::icon(fa fa-users)Friends::icon(fa fa-user-friends)
