Du möchtest künstliche Intelligenz gezielt für Literaturauswertung, Datenanalyse oder Peer Review einsetzen?
Mein aktueller Prompt Engineering Guide for Scientific Researchers zeigt dir Schritt für Schritt, wie du moderne KI-Modelle wie GPT-4.1, Claude 4 oder Gemini 1.5 optimal für deinen wissenschaftlichen Alltag nutzt. Spare Zeit, steigere die Qualität deiner Ergebnisse und minimiere Fehler durch smartes Prompting!
Was du in diesem Guide lernst
Dieser Guide vermittelt dir praxisnah, wie du klare, strukturierte Prompts formulierst, KI-Rollen und Formate richtig einsetzt und mit Methoden wie Few-Shot, RAG und Chain-of-Thought zuverlässige Resultate erzielst – für mehr Effizienz in Literatur, Daten und Wissenschaftskommunikation.
Prompt Engineering Cheat Sheet für die Wissenschaft
- Context first: Kontext (Abstract, Daten, Tabelle) immer vor die Frage setzen
- Be explicit: Erwünschtes Format (z.B. Liste, JSON, XML) und Beispiel angeben
- Set the role: Die KI gezielt als „Peer Reviewer“ oder „Expert:in“ ansprechen
- Iterate: Prompt bei Fehlern präzisieren oder Beispiele ergänzen („few-shot“)
- RAG: Für aktuelles Wissen relevante Texte ins Prompt einbauen (
<context>) - Chain-of-thought: „Let’s think step by step“ für komplexe Aufgaben
- Review: KI-Antworten immer kritisch prüfen!
Dein Einstieg in KI-gestützte Forschung
Unser Guide richtet sich an Wissenschaftler:innen aller Disziplinen, die ihr Potenzial mit KI voll ausschöpfen wollen. Egal ob für die nächste Literaturrecherche, für Data Science, für kollaborative Projekte oder zur Verbesserung wissenschaftlicher Texte – lerne, wie du mit cleverem Prompting bessere Ergebnisse erhältst!