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:
- Wissensgenerierung: Die KI erstellt relevante Informationen zum Thema
- 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:
- Eine technische Herausforderung in Ihrem Unternehmen
- Eine strategische Geschäftsentscheidung
- Die Erklärung eines komplexen Konzepts für Laien
Nächster Schritt: Entdecken Sie Self-Consistency für robustere Antworten durch mehrfache Perspektiven.