Generated Knowledge Prompting

Wissensbasierte Antworten durch Kontext-Generierung

Generated Knowledge Prompting verbessert KI-Antworten, indem zunächst relevantes Hintergrundwissen generiert und dann zur Beantwortung der eigentlichen Frage genutzt wird.

Wie funktioniert's?

Diese Technik besteht aus zwei Schritten:

  1. Wissensgenerierung: Die KI erstellt relevante Informationen zum Thema
  2. Antwortfindung: Basierend auf diesem Wissen beantwortet sie Ihre Frage

Praktische Beispiele

Wissenschaftliche Erklärungen

Schritt 1 - Generiere Wissen über Photosynthese:
"Erkläre die wichtigsten Aspekte der Photosynthese"

KI-Antwort:
"Photosynthese ist der Prozess, bei dem Pflanzen Lichtenergie in chemische 
Energie umwandeln. Chlorophyll in den Blättern absorbiert Licht, das 
zusammen mit Wasser und CO2 zu Glucose und Sauerstoff umgewandelt wird."

Schritt 2 - Beantworte spezifische Frage:
"Basierend auf diesem Wissen: Warum sind die meisten Blätter grün?"

Antwort:
"Blätter sind grün, weil sie Chlorophyll enthalten. Chlorophyll absorbiert 
rotes und blaues Licht effizient, reflektiert aber grünes Licht, weshalb 
wir Blätter als grün wahrnehmen."

Geschäftsentscheidungen

Schritt 1 - Generiere Marktwissen:
"Was sind die aktuellen Trends im E-Commerce für nachhaltige Produkte?"

KI generiert Informationen über:
- Wachstum des Marktes für nachhaltige Produkte
- Verbraucherverhalten und Präferenzen
- Erfolgreiche Geschäftsmodelle

Schritt 2 - Nutze dieses Wissen:
"Sollten wir als traditioneller Einzelhändler in nachhaltige Produkte investieren?"

Fundierte Antwort basierend auf den generierten Marktdaten

Technische Probleme

Schritt 1 - Generiere technisches Wissen:
"Erkläre die häufigsten Ursachen für langsame Website-Performance"

KI listet auf:
- Große, unkomprimierte Bilder
- Zu viele HTTP-Requests
- Fehlende Browser-Caching
- Langsame Server-Antwortzeiten

Schritt 2 - Löse spezifisches Problem:
"Unsere E-Commerce-Seite lädt sehr langsam. Was sollten wir zuerst prüfen?"

Gezielte Empfehlungen basierend auf dem generierten Wissen

Varianten der Technik

Automatische Wissensgenerierung

"Beantworte diese Frage und generiere vorher relevantes Hintergrundwissen:
Welche Faktoren beeinflussen die Mitarbeiterzufriedenheit in Remote-Teams?"

Strukturierte Wissensgenerierung

"Generiere folgendes Wissen über Projektmanagement:
1. Wichtigste Methoden
2. Typische Herausforderungen
3. Best Practices

Nutze dieses Wissen dann, um zu erklären, wie man ein 
IT-Projekt mit 50 Mitarbeitern optimal strukturiert."

Mehrfache Wissensgenerierung

"Generiere drei verschiedene Perspektiven zu diesem Thema:
1. Technische Sicht
2. Geschäftliche Sicht
3. Nutzersicht

Thema: Einführung einer neuen CRM-Software"

Best Practices

Target

Relevanz sichern

Stellen Sie sicher, dass das generierte Wissen zur Frage passt

Layout

Struktur vorgeben

Definieren Sie, welche Art von Wissen generiert werden soll

Shield

Verifikation

Lassen Sie die KI das generierte Wissen auf Richtigkeit prüfen

Fortgeschrittene Anwendungen

Domain-spezifisches Wissen

"Als Finanzexperte, generiere Wissen über:
- Aktuelle Zinsentwicklung
- Inflationsauswirkungen
- Anlagestrategien in volatilen Märkten

Nutze dieses Wissen: Wie sollte ein konservativer Anleger 
sein Portfolio in 2024 strukturieren?"

Kreative Anwendungen

"Generiere Wissen über erfolgreiche Werbekampagnen für Nachhaltigkeit.
Entwickle darauf basierend drei Kampagnenideen für unser 
neues umweltfreundliches Produkt."

Problemlösung

"Sammle Informationen über typische Ursachen für hohe Mitarbeiterfluktuation.
Analysiere dann unsere Situation:
- 30% Fluktuation im letzten Jahr
- Hauptsächlich junge Mitarbeiter betroffen
- IT-Branche
Was sind die wahrscheinlichsten Ursachen?"

Wann diese Technik verwenden?

Ideal für:

  • Komplexe Fragen, die Hintergrundwissen erfordern
  • Situationen, wo Kontext wichtig ist
  • Entscheidungsfindung mit vielen Faktoren
  • Erklärungen wissenschaftlicher oder technischer Konzepte

Weniger geeignet für:

  • Einfache Faktenfragen
  • Wenn Sie bereits alle nötigen Informationen haben
  • Zeitkritische Anfragen (zwei Schritte dauern länger)

Praktische Vorlagen

Geschäftsanalyse

1. "Generiere Wissen über [Branche/Markt/Technologie]"
2. "Analysiere basierend darauf [spezifische Situation]"

Technische Lösung

1. "Erkläre die Grundlagen von [Technologie/Konzept]"
2. "Wie kann das bei [konkretem Problem] helfen?"

Strategieentwicklung

1. "Was sind Best Practices für [Bereich]?"
2. "Entwickle eine Strategie für [spezifische Herausforderung]"

Pro-Tipp: Kombinieren Sie Generated Knowledge mit Chain-of-Thought für noch tiefere Analysen!

Übung

Probieren Sie Generated Knowledge Prompting für:

  1. Eine technische Herausforderung in Ihrem Unternehmen
  2. Eine strategische Geschäftsentscheidung
  3. Die Erklärung eines komplexen Konzepts für Laien

Nächster Schritt: Entdecken Sie Self-Consistency für robustere Antworten durch mehrfache Perspektiven.