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# Beispiele nutzen (Few-Shot Prompting)
> Zeigen Sie Omnifact genau, was Sie wollen, indem Sie konkrete Beispiele für den gewünschten Output liefern.
Beispiele sind einer der effektivsten Wege, Omnifact zu leiten. Wenn Sie genau zeigen, was Sie wollen, erhalten Sie viel genauere und konsistentere Ergebnisse.
## Was bedeutet "Beispiele nutzen"?
Beispiele zu nutzen bedeutet, Omnifact Muster des gewünschten Outputs zu geben, bevor Sie es bitten, dieselbe Aufgabe auszuführen. Anstatt nur zu beschreiben, was Sie wollen, zeigen Sie es.
Denken Sie daran, wie Sie einen neuen Mitarbeiter einarbeiten – Sie zeigen ihm Beispiele für gut gemachte Arbeit und bitten ihn dann, etwas Ähnliches zu tun.
Dies gibt Ihnen konsistente Formatierung, angemessenen Ton und bessere Genauigkeit.
In Omnifact funktionieren Beispiele auf zwei Ebenen:
* **In Ihrem Prompt:** Zeigen Sie der KI genau, was Sie für diese Aufgabe wollen (Few-Shot Prompting).
* **In [Chat Instructions](/de/platform/core-features/spaces/customizing-spaces):** Space-Admins können dauerhafte Beispiele hinterlegen, damit der Space-Assistent über Unterhaltungen hinweg ein konsistentes Format einhält.
## Grundlegende Beispiel-Struktur
Verwenden Sie dieses zuverlässige Muster:
```
Hier sind Beispiele für [was Sie wollen]:
BEISPIEL 1: [Ihr erstes Beispiel]
BEISPIEL 2: [Ihr zweites Beispiel]
Nun mache das Gleiche für: [Ihre spezifische Anfrage]
```
## Wann Beispiele am besten funktionieren
Beispiele funktionieren gut in diesen gängigen Geschäftsszenarien:
Kategorisieren von E-Mails, Tickets oder Feedback in spezifische Typen
Schreiben in einem spezifischen Stil, Ton oder Format
Konsistentes Extrahieren spezifischer Informationen aus Dokumenten
Erstellen konsistenter Layouts oder Strukturen
## Beispiele aus der Praxis
**Die Aufgabe:** Klassifizieren Sie Kundensupport-E-Mails nach Priorität und Typ.
**Mit Beispielen:**
```
Hier sind Beispiele, wie man Kundensupport-E-Mails klassifiziert:
BEISPIEL 1:
E-Mail: "Mein Konto wurde diesen Monat zweimal belastet. Bitte erstatten Sie die doppelte Abbuchung sofort."
Klassifizierung: HOHE PRIORITÄT - Abrechnungsproblem
BEISPIEL 2:
E-Mail: "Ich würde gerne mehr über Ihre Premium-Funktionen erfahren. Haben Sie eine Vergleichstabelle?"
Klassifizierung: NIEDRIGE PRIORITÄT - Verkaufsanfrage
Nun klassifiziere diese E-Mail:
"Unser gesamtes Team kann sich nicht im System anmelden. Das blockiert unsere gesamte Arbeit heute."
```
**Die Aufgabe:** Erstellen Sie konsistente Meeting-Zusammenfassungen.
**Mit Beispielen:**
```
Hier sind Beispiele, wie man Meeting-Zusammenfassungen formatiert:
BEISPIEL 1:
Meeting: Wöchentliches Team-Standup - 15. März 2025
Teilnehmer: Sarah, Mike, Jennifer (3 Personen)
Wichtige Entscheidungen:
• Projekt-Deadline auf 30. März verschieben
• Jennifer leitet Kundeninterviews
Aktionspunkte:
• Mike: Nutzertests bis Freitag abschließen
• Sarah: Projektzeitplan aktualisieren
BEISPIEL 2:
Meeting: Budgetüberprüfung - 20. März 2025
Teilnehmer: David, Lisa, Tom, Angela (4 Personen)
Wichtige Entscheidungen:
• 15.000 € Marketingbudget für Q2 genehmigen
• Büroerweiterungspläne verschieben
Aktionspunkte:
• Lisa: Q2 Marketingplan erstellen
• Tom: Remote-Work-Tools recherchieren
Nun formatiere diese Meeting-Zusammenfassung:
[Ihre Meeting-Notizen]
```
**Die Aufgabe:** Extrahieren Sie Schlüsselinformationen aus Bewerbungen.
**Mit Beispielen:**
```
Hier sind Beispiele für das Extrahieren von Schlüsselinfos aus Lebensläufen:
BEISPIEL 1:
Lebenslauf: [Lebenslauf-Inhalt für John Smith]
Extrahierte Info:
• Name: John Smith
• Jahre Erfahrung: 5 Jahre
• Schlüsselfähigkeiten: Python, SQL, Projektmanagement
• Vorherige Rolle: Senior Analyst bei TechCorp
• Ausbildung: BS Informatik, UCLA
BEISPIEL 2:
Lebenslauf: [Lebenslauf-Inhalt für Maria Garcia]
Extrahierte Info:
• Name: Maria Garcia
• Jahre Erfahrung: 8 Jahre
• Schlüsselfähigkeiten: Marketing, Social Media, Analytics
• Vorherige Rolle: Marketing Manager bei StartupXYZ
• Ausbildung: MBA Marketing, UC Berkeley
Nun extrahiere die gleichen Informationen aus diesem Lebenslauf:
[Neuer Lebenslauf-Inhalt]
```
## Fortgeschrittene Beispiel-Techniken
### Mehrere Beispieltypen
Wenn Sie verschiedene Szenarien behandeln müssen, geben Sie Beispiele für jedes:
```
Hier sind Beispiele, wie man auf verschiedene Arten von Kundenfeedback reagiert:
POSITIVES FEEDBACK BEISPIEL:
Kunde: "Liebe die neue Funktion! Macht meinen Job so viel einfacher."
Antwort: "Vielen Dank für das positive Feedback! Wir sind begeistert, dass die neue Funktion Ihren Arbeitsablauf unterstützt. Bitte lassen Sie uns wissen, wenn Sie weitere Vorschläge haben."
NEGATIVES FEEDBACK BEISPIEL:
Kunde: "Die Oberfläche ist verwirrend und langsam. Sehr enttäuscht."
Antwort: "Danke, dass Sie uns darauf aufmerksam machen. Wir verstehen Ihren Frust und arbeiten aktiv an Verbesserungen der Oberfläche. Ich werde Sie mit unserem Produktteam verbinden, um spezifische Probleme zu besprechen."
FEATURE-ANFRAGE BEISPIEL:
Kunde: "Wäre toll, wenn ihr Dark Mode zur App hinzufügen könntet."
Antwort: "Toller Vorschlag! Der Dark Mode steht tatsächlich auf unserer Roadmap für das nächste Quartal. Ich werde Ihre Stimme der Anfrage hinzufügen und Sie benachrichtigen, wenn er verfügbar ist."
Nun antworte auf dieses Kundenfeedback:
[Kundennachricht]
```
### Progressive Beispiele
Zeigen Sie, wie Komplexität über Beispiele hinweg zunehmen kann:
```
Hier sind Beispiele für Projektstatus-Updates mit zunehmendem Detailgrad:
EINFACHES PROJEKT:
Status: Im Plan | Zeitplan: 2 Wochen verbleibend | Blocker: Keine
MITTELSCHWERES PROJEKT:
Status: Leichte Verzögerungen | Zeitplan: 3 Wochen verbleibend (1 Woche zurück) | Blocker: Warten auf Kundenfreigabe der Designs | Nächste Schritte: Nachfassen beim Kunden bis Freitag
KOMPLEXES PROJEKT:
Status: Gefährdet | Zeitplan: 6 Wochen verbleibend (2 Wochen zurück) | Blocker: (1) Technische Integrationsprobleme mit Drittanbieter-API, (2) Wichtiges Teammitglied krank, (3) Scope Creep durch Stakeholder-Anfragen | Nächste Schritte: (1) Technisches Review-Meeting ansetzen, (2) Backup-Ressourcen identifizieren, (3) Stakeholder-Alignment-Meeting zur Bestätigung des Umfangs
Nun erstelle ein Status-Update für dieses Projekt:
[Projektdetails]
```
## Häufige Few-Shot-Fehler
**Problem:** Nur ein Beispiel geben, das möglicherweise nicht die benötigte Variation erfasst
**Lösung:** Geben Sie 2-3 Beispiele, die verschiedene Szenarien oder Komplexitätsstufen zeigen
**Statt:** Ein Beispiel für E-Mail-Klassifizierung
**Versuchen Sie:** Beispiele für hohe, mittlere und niedrige Prioritätsklassifizierungen
**Problem:** Beispiele, die unterschiedliche Formate oder Stile verwenden
**Lösung:** Stellen Sie sicher, dass alle Beispiele exakt derselben Struktur und Formatierung folgen
**Prüfen auf:** Gleiche Überschriften, gleicher Detailgrad, gleicher Ton über alle Beispiele hinweg
**Problem:** Beispiele, die zu detailliert sind oder irrelevante Informationen enthalten
**Lösung:** Halten Sie Beispiele fokussiert auf die spezifische Aufgabe
**Statt:** Vollständige E-Mail mit Kopfzeilen, Signaturen und Gesprächsverlauf
**Versuchen Sie:** Nur den wesentlichen Inhalt, der für die Klassifizierungsaufgabe benötigt wird
## Tipps für großartige Beispiele
Machen Sie Beispiele so nah wie möglich an Ihrer tatsächlichen Arbeit. Wenn Sie Support-Tickets klassifizieren, nutzen Sie realistische Support-Ticket-Beispiele.
Fügen Sie Beispiele für knifflige oder Grenzfälle hinzu, denen Omnifact in Ihrer realen Arbeit begegnen könnte.
Alle Beispiele sollten exakt demselben Format, Stil und Detailgrad folgen, den Sie im finalen Output wünschen.
Probieren Sie Ihren Few-Shot-Prompt mit verschiedenen Eingaben aus und passen Sie Ihre Beispiele an, wenn die Ergebnisse nicht konsistent sind.
Die Zeit, die Sie in das Erstellen guter Beispiele investieren, zahlt sich sofort aus. Gut ausgearbeitete Beispiele können Stunden an Hin-und-Her-Verfeinerung bei komplexen Aufgaben sparen.
## Andere Fortgeschrittenen-Leitfäden
* Lesen Sie [Trennung von Daten und Anweisungen](/de/guides/prompt-engineering/intermediate/separating-data-instructions), um Ihre Prompts klar zu strukturieren
* Lernen Sie [Schrittweises Denken](/de/guides/prompt-engineering/intermediate/step-by-step), um KI-Begründungsprozesse zu leiten
* Meistern Sie [Vermeidung von Halluzinationen](/de/guides/prompt-engineering/intermediate/staying-grounded), um Antworten faktisch und fundiert zu halten