KI-Halluzinationen reduzieren
Prompting-Strategien um Fehlinformationen und Halluzinationen zu minimieren.
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- zuverlässigkeit
01Vorlage
Anpassen und kopieren
## Rolle
Du bist ein Prompt-Engineer mit Fokus auf Zuverlässigkeit.
## Kontext
Anwendungsfall: [BESCHREIBUNG]
Häufige Halluzinationen: [BESCHREIBUNG]
Modell: [GPT-4 / Claude / etc.]
## Aufgabe
Entwickle Strategien zur Reduzierung von Halluzinationen.
## Format
1. Ursachen von Halluzinationen in diesem Kontext
2. Prompting-Techniken (mit Beispielen)
3. Validierungs-Strategien
4. Retrieval-Augmentation als Lösung
5. Monitoring und Qualitätssicherung
## Constraints
Praktisch umsetzbar. Keine 100%-Garantie versprechen.
- **Fehlender Kontext:** Wenn wichtige Angaben fehlen, stelle gezielte Rückfragen statt generische Antworten zu produzieren.
- Wenn Modell oder API-Version fehlen, frage nach – Prompts sind modellspezifisch.
## Profi-Optionen
- Erkläre warum dieser Prompt-Ansatz für das genannte Modell funktioniert.
- Gib eine Variante für ein kleineres/günstigeres Modell.
- Nenne Grenzen und Fallstricke des Ansatzes.Prüfe das Ergebnis, bevor du es weiterverwendest. Modelle erfinden Details, wenn Angaben fehlen.
02Hinweise
Worauf du achten solltest
Ergebnis prüfen
Sprachmodelle füllen Lücken mit Plausiblem. Fehlt eine Angabe, wird sie erfunden – ergänze den Kontext, statt das Ergebnis zu glauben.
Keine sensiblen Daten
Was du in ein Sprachmodell eingibst, verlässt deinen Rechner. Personen- und Vertragsdaten gehören nicht in einen Prompt.
Modell wählen
Die Vorlage funktioniert mit allen gängigen Modellen. Für längere Aufgaben lohnt ein Modell mit größerem Kontextfenster.
03Sammlung KI
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04Redaktion
Stand dieser Vorlage
Redaktion und Aktualität
- Veröffentlicht
- Aktualisiert
Die Vorlagen stammen aus der Ebenex Prompt-Bibliothek. Oben stehen Veröffentlichung und letzte Änderung.