Prompt: „Stelle dem Modell Folgefragen, um die Ausgabe zu verbessern.“

Active Prompting ist eine Technik, bei der das Modell angewiesen wird, Fragen zu stellen, wenn Informationen fehlen oder unklar sind, bevor es eine endgültige Antwort gibt. Anstatt die Aufgabe sofort abzuschließen, ohne alle relevanten Informationen zu haben, fordert das Modell aktiv weitere Details oder Rückfragen, um die Lösung zu optimieren. Dies sorgt dafür, dass die Antwort besser auf die spezifischen Bedürfnisse und Ziele des Nutzers abgestimmt ist.

Active Prompting fördert die Interaktivität zwischen dem Nutzer und dem Modell, da es proaktiv nach zusätzlichen Informationen fragt, wenn diese für die Erstellung einer vollständigen und präzisen Antwort erforderlich sind. Diese Technik ist besonders nützlich, wenn die Ausgangsinformationen nicht vollständig sind oder wenn die Aufgabe verschiedene Variablen oder Unklarheiten enthält, wie z.B. beim Erstellen von Verkaufsskripten, E-Mails oder Strategien.

Praxisrelevanz:

Active Prompting ist besonders nützlich in Situationen, in denen du sicherstellen möchtest, dass die Antworten des Modells vollständig sind und keine Unklarheiten bestehen. Für Vertriebsteams oder Marketingexperten kann diese Technik sicherstellen, dass das Modell immer die richtigen Informationen verwendet, um zielgerichtete VerkaufsE-Mails, Skripte oder Präsentationen zu erstellen. Indem das Modell Rückfragen stellt, wenn Informationen fehlen, wird die finale Antwort präziser und effektiver.

Anwender bietet Active Prompting eine Möglichkeit, Kommunikationslücken zu schließen und sicherzustellen, dass die erstellten Inhalte auf vollständigen Informationen basieren. Diese Methode spart Zeit, da das Modell proaktiv Fragen stellt, anstatt unvollständige oder ungenaue Antworten zu liefern.

Beispiel 1:

„Schreibe eine Verkaufs-E-Mail und stelle Rückfragen, falls die Zielgruppe unklar ist.“

Erläuterung:

In diesem Beispiel wird das Modell angewiesen, eine VerkaufsE-Mail zu schreiben. Sollte die Zielgruppe nicht klar definiert sein, fragt das Modell aktiv nach weiteren Details, um sicherzustellen, dass die E-Mail genau auf die Zielgruppe abgestimmt ist. Durch diese Rückfrage kann das Modell die E-Mail präziser auf die Bedürfnisse und Interessen der Zielgruppe ausrichten, anstatt eine allgemeine oder unpassende Nachricht zu erstellen.

Beispiel 2:

„Erstelle ein Verkaufsskript und frage nach weiteren Informationen, wenn Details fehlen.“

Erläuterung:

Hier wird das Modell beauftragt, ein Verkaufsskript zu erstellen. Sollte es feststellen, dass wichtige Details fehlen – wie z.B. Informationen über das Produkt, das angesprochen wird, oder spezifische Verkaufsziele – stellt das Modell Fragen, um diese Details zu klären. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass das erstellte Skript vollständig, präzise und auf die spezifischen Anforderungen des Unternehmens abgestimmt ist.

Tipps für den Einsatz:

  • Unklare Informationen aufklären:
    • Nutze Active Prompting, um sicherzustellen, dass das Modell bei unklaren oder fehlenden Informationen Fragen stellt, bevor es eine Antwort liefert. Dies führt zu einer höheren Genauigkeit und einer besser abgestimmten Lösung.
  • Proaktive Kommunikation:
    • Diese Technik eignet sich besonders gut für interaktive Aufgaben, bei denen das Modell die richtigen Fragen stellen muss, um eine präzisere Antwort zu liefern. Dies spart Zeit, da das Modell sicherstellt, dass es alle relevanten Informationen hat.
  • Details klären:
    • Nutze diese Technik, wenn du eine detaillierte Antwort benötigst und sicherstellen möchtest, dass keine wichtigen Informationen fehlen. Dies ist besonders nützlich bei der Erstellung von Verkaufsskripten, Strategien oder E-Mails.
  • Iterative Verbesserung:
    • Active Prompting fördert einen iterativen Dialog, bei dem das Modell kontinuierlich nachfragt, um eine optimierte Lösung zu erarbeiten. Dies sorgt dafür, dass die finale Ausgabe genau auf die Bedürfnisse und Ziele des Nutzers zugeschnitten ist.

Zusammenfassung der Unterschiede zu anderen Techniken:

Active Prompting unterscheidet sich von Techniken wie SelfVerification oder SelfRefine, da das Modell nicht nur seine eigene Antwort überprüft oder verbessert, sondern proaktiv Fragen stellt, um sicherzustellen, dass alle notwendigen Informationen vorliegen, bevor eine Antwort gegeben wird. Während SelfVerification die Richtigkeit einer Antwort nach der Erstellung überprüft, sorgt Active Prompting dafür, dass das Modell während der Erstellung der Antwort nachfragt, um Unklarheiten frühzeitig zu beseitigen.