Prompt Engineering

Tipps für Prompting mit langem Kontext

Tipps zur effektiven Nutzung von Claudes erweitertem Kontextfenster für komplexe, datenreiche Aufgaben.

While these tips apply broadly to all Claude models, you can find prompting tips specific to extended thinking models here.

Claudes erweitertes Kontextfenster (200K Token für Claude 3 Modelle) ermöglicht die Bearbeitung komplexer, datenreicher Aufgaben. Diese Anleitung hilft Ihnen, diese Leistung effektiv zu nutzen.

Wesentliche Tipps für Prompts mit langem Kontext

Platzieren Sie langformatige Daten oben: Platzieren Sie Ihre langen Dokumente und Eingaben (~20K+ Token) oben in Ihrem Prompt, über Ihrer Abfrage, Anweisungen und Beispielen. Dies kann Claudes Leistung über alle Modelle hinweg erheblich verbessern.

Abfragen am Ende können die Antwortqualität in Tests um bis zu 30% verbessern, besonders bei komplexen, mehrdokumentigen Eingaben.
Strukturieren Sie Dokumentinhalte und Metadaten mit XML-Tags: Bei Verwendung mehrerer Dokumente umhüllen Sie jedes Dokument mit <document>-Tags mit <document_content>- und <source>-Untertags (und anderen Metadaten) zur Klarheit.
Verankern Sie Antworten in Zitaten: Bitten Sie Claude bei Aufgaben mit langen Dokumenten, zunächst relevante Teile der Dokumente zu zitieren, bevor er seine Aufgabe ausführt. Dies hilft Claude, das „Rauschen" des restlichen Dokumentinhalts zu durchschneiden.

Prompt-Bibliothek

Lassen Sie sich von einer kuratierten Auswahl von Prompts für verschiedene Aufgaben und Anwendungsfälle inspirieren.

GitHub Prompting-Tutorial

Ein beispielreiches Tutorial, das die in unserer Dokumentation behandelten Prompt-Engineering-Konzepte abdeckt.

Google Sheets Prompting-Tutorial

Eine leichtere Version unseres Prompt-Engineering-Tutorials über ein interaktives Tabellenkalkulationsblatt.

Prompt Engineering

Tipps für Prompting mit langem Kontext

Tipps zur effektiven Nutzung von Claudes erweitertem Kontextfenster für komplexe, datenreiche Aufgaben.

While these tips apply broadly to all Claude models, you can find prompting tips specific to extended thinking models here.

Claudes erweitertes Kontextfenster (200K Token für Claude 3 Modelle) ermöglicht die Bearbeitung komplexer, datenreicher Aufgaben. Diese Anleitung hilft Ihnen, diese Leistung effektiv zu nutzen.

Wesentliche Tipps für Prompts mit langem Kontext

Platzieren Sie langformatige Daten oben: Platzieren Sie Ihre langen Dokumente und Eingaben (~20K+ Token) oben in Ihrem Prompt, über Ihrer Abfrage, Anweisungen und Beispielen. Dies kann Claudes Leistung über alle Modelle hinweg erheblich verbessern.

Abfragen am Ende können die Antwortqualität in Tests um bis zu 30% verbessern, besonders bei komplexen, mehrdokumentigen Eingaben.
Strukturieren Sie Dokumentinhalte und Metadaten mit XML-Tags: Bei Verwendung mehrerer Dokumente umhüllen Sie jedes Dokument mit <document>-Tags mit <document_content>- und <source>-Untertags (und anderen Metadaten) zur Klarheit.
Verankern Sie Antworten in Zitaten: Bitten Sie Claude bei Aufgaben mit langen Dokumenten, zunächst relevante Teile der Dokumente zu zitieren, bevor er seine Aufgabe ausführt. Dies hilft Claude, das „Rauschen" des restlichen Dokumentinhalts zu durchschneiden.

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GitHub Prompting-Tutorial

Ein beispielreiches Tutorial, das die in unserer Dokumentation behandelten Prompt-Engineering-Konzepte abdeckt.

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Eine leichtere Version unseres Prompt-Engineering-Tutorials über ein interaktives Tabellenkalkulationsblatt.

Wesentliche Tipps für Prompts mit langem Kontext

Beispiel für mehrdokumentige Struktur

Beispiel für Zitaterstellung

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