Prompt Engineering neu denken: Wie strukturierte Daten KI verbessern | INSIDE AI #27 скачать в хорошем качестве

Prompt Engineering neu denken: Wie strukturierte Daten KI verbessern | INSIDE AI #27

Effektive KI-Nutzung beginnt mit Struktur. In dieser INSIDE AI-Folge erklärt Tommy Falkowski, wie strukturierte Prompts, Datenformate wie JSON oder YAML und automatisierte Prozesse zu besseren Ergebnissen führen. Mit Beispielen aus der Praxis und Tools zur KI-Integration in Unternehmen. 📺 Abonniere unseren YouTube-Kanal: ‪@FraunhoferIEM‬ 🔗 LinkedIn:   / fraunhofer-iem   📸 Instagram:   / fraunhofer.iem   📩 Newsletter: https://www.iem.fraunhofer.de/newsletter Überblick 0:00 – Einführung: Denken in Daten mit KI 1:19 – Sprachmodelle als Blackbox verstehen 2:16 – Von Prompt Engineering zu RAG 3:12 – Kontext & Eingaben richtig strukturieren 5:18 – Strukturierte Ausgaben definieren 6:25 – Vergleichbarkeit durch strukturierte Ergebnisse 8:50 – Was bedeutet „Denken in Daten“ konkret? 10:09 – Einführung in JSON, YAML & TOML 11:19 – Beispiel-Tool zur Visualisierung von Datenstrukturen 13:12 – Einsatz strukturierter Daten in Unternehmensprozessen 15:16 – Vorteile von Datenvalidierung durch Schemata 17:06 – Automatisierte Extraktion & Transformation 18:45 – Integration in ERP- und CRM-Systeme 19:53 – Structured Output Mode bei OpenAI, Anthropic & Co. 21:08 – Prompt-Optimierung mit DS-Pi 23:00 – Grammar Constraints & deterministische Ausgabe 25:19 – Fazit: Prozesse strukturiert denken & automatisieren #ki #prompt #chatgpt