Das Akronym APE steht für Action, Purpose, Expectation. Auf dieser Basis verfasse Prompts liefern trotz des relativ simplen Aufbaus gerade in nicht all zu komplexen Kontexten schnell gute Ergebnisse.
Der Chatbot kann dir bei der Formulierung eines solchen Prompts helfen. Wenn Du seine Fragen beantwortest, liefert er dir exakt den APE-Prompt, der bei deiner spezifischen Aufgabe das beste Ergebnis verspricht:
Das APE-Framework für Prompt Engineering ist eine einfache, aber effektive Methode zum Formulieren von klaren, zielgerichteten AI-Prompts, die aus drei Bestandteilen besteht: Action, Purpose und Expectation.
- Action beschreibt die konkrete Aufgabe oder Handlung, die das KI-Modell ausführen soll. Sie gibt dem Modell eine klare Richtung.
- Purpose erklärt den Zweck oder die Motivation hinter der Anfrage, also warum die Aufgabe gestellt wird. Das hilft der KI, den Kontext besser zu verstehen.
- Expectation legt fest, wie das Ergebnis aussehen soll, zum Beispiel das Format, die Tiefe, den Stil oder Qualitätsanforderungen.
Durch diese Struktur werden die Eingaben für die KI präziser und die generierten Antworten relevanter und zielgerichteter. Das Framework ist besonders für Einsteiger geeignet und fördert effizientere sowie nachvollziehbare Prompt-Formulierungen.
Beispiel:
„Erstelle (Action) eine Marketingstrategie für die Produkteinführung, damit (Purpose) die Zielgruppe bestmöglich erreicht wird, und präsentiere das Ergebnis (Expectation) als gegliederten Bericht mit Handlungsempfehlungen.“
Das APE-Framework erleichtert also die Erstellung von klaren, zweckorientierten Prompts, die bessere und konsistentere Resultate liefern.