Das TRACI-Framework hilft beim Prompt Engineering, indem es eine klare Struktur und fünf essenzielle Komponenten für effektive, kontextbezogene KI-Anweisungen bereitstellt: Task, Role, Audience, Create, und Intent.
Der Chatbot kann dir bei der Formulierung eines solchen Prompts helfen. Wenn Du seine Fragen beantwortest, liefert er dir exakt den TRACI-Prompt, der bei deiner spezifischen Aufgabe das beste Ergebnis verspricht:
Das TRACI-Framework ist eine Merkhilfe, die dabei hilft, Anweisungen (Prompts) für KI-Modelle klar und zielgerichtet zu formulieren. Jede r Buchstabe steht für eine spezifische Komponente, die in den Prompt integriert werden sollte, um den Zweck und die Zielgruppe einer Aufgabe genau zu definieren. Dies ist besonders nützlich für Aufgaben in den Bereichen Marketing und Kommunikation.
Die einzelnen Komponenten des TRACI-Frameworks sind:
- T – Task (Aufgabe):
- Funktion: Hier wird die konkrete Aufgabe beschrieben, die die KI ausführen soll. Es geht darum, das „Was“ der Anfrage klar zu definieren.
- Beispiel: „Schreibe einen informativen Blogbeitrag“. Ein anderes Beispiel wäre die Anweisung, ein Drehbuch für ein Video zu erstellen oder Alternativen für ein Video-Intro zu formulieren.
- R – Role (Rolle):
- Funktion: Bei dieser Komponente wird der KI eine spezifische Rolle oder Persona zugewiesen. Dies hilft, den Ton, den Stil und die Perspektive der Antwort zu steuern. Indem die KI eine Rolle wie „erfahrener Videoautor“, „SEO-Experte“ oder „Klimawissenschaftler“ einnimmt, greift sie auf spezifisches Fachwissen aus ihren Trainingsdaten zu, was zu ansprechenderen und kontextgerechten Ergebnissen führen kann. Diese Technik wird auch als Rollen-Prompting bezeichnet.
- Beispiel: „Du bist ein erfahrener Reiseblogger“.
- A – Audience (Zielgruppe):
- Funktion: Hier wird festgelegt, für wen die generierte Antwort bestimmt ist. Die Definition der Zielgruppe ist entscheidend, damit die KI den Stil, die Tonalität und die Komplexität des Inhalts passend gestalten kann.
- Beispiel: „Der Beitrag richtet sich an abenteuerlustige Rucksacktouristen“. In anderen Kontexten könnte die Zielgruppe „gesundheitsbewusste junge Erwachsene“ oder „Anfänger im Bereich Yoga“ sein.
- C – Create (Erstellen):
- Funktion: Diese Komponente beschreibt das gewünschte Endprodukt oder Format. Sie gibt an, was konkret erstellt werden soll.
- Beispiel: „Erstelle einen detaillierten Erfahrungsbericht über eine Trekking-Tour in Nepal“. Dies könnte auch die Erstellung einer Gliederung, eines Slogans oder einer E-Mail-Kampagne sein.
- I – Intent (Absicht):
- Funktion: Hier wird der Zweck oder das Ziel der Anfrage spezifiziert. Was soll mit der generierten Antwort erreicht werden? Soll sie informieren, überzeugen, unterhalten oder zu einer bestimmten Handlung motivieren?
- Beispiel: „Der Beitrag soll die Leser dazu inspirieren und motivieren, selbst eine solche Reise zu planen“. Ein anderes Ziel könnte sein, mehr Abonnenten zu gewinnen oder die Benutzerbeteiligung zu steigern.
Zusammenfassend ermöglicht das TRACI-Framework eine strukturierte Herangehensweise an das Prompt-Engineering, indem es sicherstellt, dass alle wesentlichen Aspekte einer Aufgabe – von der spezifischen Rolle der KI bis hin zur gewünschten Wirkung auf die Zielgruppe – klar definiert sind.