Prompt-Kette
KI-Glossar
Eine Abfolge von Prompts, bei der das Ergebnis eines Schritts als Eingabe für den nächsten genutzt wird, um eine komplexe Aufgabe in beherrschbare Teilschritte zu zerlegen.
Kurzdefinition
Eine Prompt-Kette (englisch: Prompt Chaining) ist ein Verfahren, bei dem eine komplexe Aufgabe in mehrere sequenzielle Prompts aufgeteilt wird. Jeder Prompt verarbeitet die Ausgabe des vorherigen und produziert ein Teilergebnis, das zusammen mit dem nächsten Schritt zum Gesamtergebnis führt.
Einfach erklärt
Manche Aufgaben sind zu komplex, um sie in einem einzigen Prompt vollständig zu lösen. Eine Prompt-Kette zerlegt solche Aufgaben in überschaubare Teilschritte: Schritt 1 erzeugt eine Gliederung, Schritt 2 schreibt den ersten Abschnitt auf Basis der Gliederung, Schritt 3 überarbeitet den Ton. Jeder Schritt ist klar definiert und überprüfbar, bevor der nächste beginnt.
Prompt-Ketten verbessern nicht nur die Qualität, sondern machen den Prozess transparenter und korrigierbarer. Wenn ein Zwischenergebnis nicht stimmt, können Sie an diesem Schritt eingreifen, statt das gesamte Ergebnis zu verwerfen. In automatisierten Workflows werden Prompt-Ketten von KI-Agenten oder Orchestrierungstools gesteuert. In der manuellen Nutzung bauen Sie die Kette Schritt für Schritt selbst auf.
Beispiel aus dem Arbeitsalltag
Ein Unternehmensberater erstellt eine Marktanalyse. Schritt 1: Prompt zur Strukturierung der wichtigsten Analysedimensionen. Schritt 2: Prompt zur Ausarbeitung jeder Dimension auf Basis der Struktur. Schritt 3: Prompt zur Zusammenfassung als Executive Summary. Das Gesamtergebnis entsteht durch drei aufeinander aufbauende Prompts, die jeweils überprüft und angepasst werden.
Warum ist der Begriff wichtig?
Prompt-Ketten sind eine wichtige Technik für anspruchsvolle Arbeitsaufgaben, die mit einem einzelnen Prompt nicht lösbar sind. Sie ermöglichen strukturiertes und qualitätssicherndes Vorgehen.
In KI-Agentensystemen ist das Prinzip der Prompt-Kette grundlegend: Automatisierte Workflows funktionieren nach genau diesem Muster, gesteuert von einem Orchestrierungssystem.
Chancen
- Komplexe Aufgaben werden in überschaubare und prüfbare Teilschritte zerlegt
- Qualitätssicherung zwischen den Schritten ist einfach möglich
- Fehler können frühzeitig erkannt werden, bevor sie sich fortsetzen
- Grundlage für automatisierte KI-Workflows und Agentensysteme
Risiken und typische Fehler
- Fehler in einem frühen Schritt werden in alle Folgeschritte übertragen
- Aufwand steigt mit der Anzahl der Schritte
- Kontext kann zwischen den Schritten verloren gehen oder fehlinterpretiert werden
- Ohne gutes Zwischenergebnis-Prüfen kann Gesamtqualität trotzdem schlecht sein
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