Anthropic ist ein US-Unternehmen, das 2021 von ehemaligen Mitgliedern von OpenAI gegründet wurde.
Dabei ist der KI-Chatbot Anthropic Claude eine Eigenentwicklung von Anthropic und verkörpert mit der sogenannten Constitutional AI die Verbindung von KI & Ethik.
Das bedeutet, dass Claude nicht nur richtig intelligent ist, sondern die Antworten immer auch auf die Ethik überprüft. Hierfür wurde für den Chatbot eine “Verfassung” erstellt.
Ist damit die Welt gerettet? Wird es jetzt keinen Angriff der Killer-KI geben?
Nun ja – die Ethik mag vielleicht gar nicht das sein, was Anthropic Claude so interessant macht.
Denn Claude unterscheidet sich von anderen Chatbots wie ChatGPT durch seine Fähigkeit, komplexe und lange Texte zu lesen und zu verarbeiten.
Das Kontextfenster von bis zu 100.000 Token (entspricht etwa 75.000 Wörtern) ist riesig! Somit ist Claude in der Lage, umfangreiche Dokumente zu analysieren und umfassende Antworten zu geben.
Damit wird es mit Claude möglich, wirklich große Datenmengen zu verarbeiten oder aber auch ganze Programme zu programmieren. Denn im Programmieren ist der Chatbot echt gut.
Anthropic Claude und Prompt-Engineering
Damit du die besten Ergebnisse mit Anthropic Claude erzielst, ist Prompt-Engineering der Schlüssel.
Prompt-Engineering ist die Kunst, den richtigen Input für ein KI-Modell zu gestalten. Ein klarer, gut strukturierter Prompt führt zu besseren Ergebnissen und spart dir Zeit bei der Nachbearbeitung.
Dabei geht es darum, die KI so zu “füttern”, dass sie präzise versteht, was du möchtest.
Denn was Claude wirklich kann, ist beeindruckend, aber es hängt alles davon ab, wie du mit dem KI Chatbot sprichst.
Du kannst nicht einfach irgendwas eintippen und hoffen, dass die KI schon weiß, was du willst.
Am Anfang solltest du dir Gedanken machen, was du von Claude erwartest und wie du das klar und präzise formulierst. Es ist also wichtig, nicht einfach drauflos zu tippen, sondern vorher kurz zu überlegen, welche Infos du wirklich brauchst.
Hier einige grundlegende Tipps für erfolgreiche Prompts für Anthropic Claude:
- Klarheit und Präzision: Verwende einfache, direkte Anweisungen. Je klarer dein Prompt, desto präziser Claudes Antwort.
- Kontextualisierung: Gib der KI so viel Kontext wie möglich. Claude kann bessere Entscheidungen treffen, wenn er die Zielgruppe und das Endziel der Aufgabe kennt.
- Beispiele (Multishot-Prompting): Füge mehrere Beispiele in deinen Prompt ein, um Claude zu zeigen, was genau du erwartest. Diese Technik erhöht die Genauigkeit der Antworten erheblich.
Anthropic Claude Prompt Tipps
Nutze klare und einfache Prompts
Eine klare und direkte Kommunikation ist der Schlüssel zu guten Ergebnissen mit Claude.
Stell dir Claude wie einen neuen Mitarbeiter vor, der wenig Kontext hat und genaue Anweisungen benötigt. Wenn du vage oder ungenaue Prompts verwendest, wird Claude möglicherweise nicht die gewünschten Ergebnisse liefern.
Daher ist es wichtig, deine Anfragen so zu formulieren, dass sie präzise und auf den Punkt gebracht sind. Gib Claude so viele relevante Informationen wie möglich, um Verwirrung zu vermeiden.
Beispielprompt:
„Erstelle einen 300-Wörter-Artikel über die Vorteile von Cloud-Computing für IT-Abteilungen. Der Fokus soll auf Kosteneffizienz, Skalierbarkeit und Sicherheit liegen. Schreibe in einem professionellen Ton und richte den Artikel an erfahrene IT-Manager. Vermeide allgemeine Erklärungen und konzentriere dich auf konkrete Vorteile, die IT-Abteilungen durch den Einsatz von Cloud-Computing haben.“
Hier stellst du sicher, dass Claude weiß, für wen der Text gedacht ist, welche Schwerpunkte er setzen soll und welche Details nicht notwendig sind. Dies minimiert Fehlinterpretationen und liefert ein passgenaues Ergebnis.
Nutze klare, schrittweise Anweisungen
Claude arbeitet besonders effizient, wenn du ihm strukturierte, schrittweise Anweisungen gibst.
Anstatt ihm eine einzige, große Aufgabe zu stellen, kannst du den Prozess in mehrere klar definierte Schritte unterteilen. Dies reduziert das Risiko, dass Claude wichtige Details übersieht oder die Aufgabe ungenau ausführt. Diese Methode ist ideal für komplexe Aufgaben, die eine bestimmte Reihenfolge erfordern.
Beispielprompt:
„Schreibe eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation eines sicheren Webservers. Verwende die folgenden Schritte:
-
Webserver installieren: Installiere entweder Apache oder Nginx und erkläre, wie dies auf einem Linux-Server geschieht.
-
Firewall konfigurieren: Richte eine Firewall mit UFW ein und erläutere, welche Ports geöffnet werden sollten.
-
SSL-Zertifikate einrichten: Beschreibe den Prozess der Installation eines kostenlosen Let’s Encrypt SSL-Zertifikats.
-
SSH-Zugriff absichern: Erkläre, wie man den Root-Zugang deaktiviert und den SSH-Zugang über SSH-Keys sichert.
-
Automatische Sicherheitsupdates aktivieren: Führe den Leser durch die Konfiguration von automatischen Sicherheitsupdates für den Server.“
Durch die nummerierte Schrittfolge wird sichergestellt, dass Claude die Anleitung in der gewünschten Reihenfolge und mit allen wichtigen Details liefert. So erhältst du eine umfassende und strukturierte Anleitung.
Verwende Multishot-Prompting für bessere Ergebnisse
Ein besonders effektiver Ansatz, damit du Claude gezielte Anweisungen geben kannst, ist die Verwendung von Multishot-Prompting.
Dabei gibst du Claude mehrere Beispiele, wie das gewünschte Ergebnis aussehen soll.
Dies hilft Claude, die Aufgabe genauer zu verstehen und konsistente Ergebnisse zu liefern. Insbesondere bei komplexen Aufgaben, die spezifische Strukturen oder Formate erfordern, ist diese Methode hilfreich.
Beispielprompt:
„Analysiere das folgende Kundenfeedback und kategorisiere die Probleme. Verwende dabei die Kategorien UI/UX, Leistung, Feature-Anfrage, Integration und Preisgestaltung. Bewerte außerdem die Stimmung (Positiv/Neutral/Negativ) und die Priorität (Hoch/Mittel/Niedrig). Hier sind einige Beispiele:
<example> **Feedback**: Die App stürzt jedes Mal ab, wenn ich sie öffne. **Kategorie**: Leistung **Stimmung**: Negativ **Priorität**: Hoch </example> <example> **Feedback**: Die neue Benutzeroberfläche ist wirklich übersichtlich und intuitiv! **Kategorie**: UI/UX **Stimmung**: Positiv **Priorität**: Mittel </example>
Jetzt analysiere das folgende Feedback: {{FEEDBACK_DATA}}“
Durch diese klaren Beispiele weiß Claude genau, wie du das Feedback strukturiert haben möchtest, und kann konsistent ähnliche Ausgaben erzeugen.
Das Ergebnis wird genauer und entspricht eher den Anforderungen, insbesondere bei wiederkehrenden Aufgaben oder formatierten Ausgaben.
Lass Claude „nachdenken“ für komplexe Aufgaben
Für Aufgaben, die eine tiefere Analyse oder mehrschrittige Problemlösung erfordern, kannst du Claude Raum geben, Schritt für Schritt zu denken.
Diese Methode, bekannt als Chain of Thought-Prompting, ermöglicht es Claude, komplexe Fragen oder Probleme in kleinere Teile zu zerlegen und die Aufgabe systematisch zu lösen.
Dies führt oft zu besseren und durchdachteren Ergebnissen, da Claude seine Überlegungen in einzelne Schritte aufteilt.
Beispielprompt:
„Du bist ein Finanzberater. Ein Kunde möchte $10.000 investieren und überlegt, zwischen einer Aktie (mit einer historischen Rendite von 12%, aber hoher Volatilität) und einem Anleihefonds (mit einer garantierten Rendite von 6%) zu wählen. Der Kunde braucht das Geld in 5 Jahren für eine Anzahlung auf ein Haus. Bitte denke Schritt für Schritt und analysiere beide Optionen. Erkläre, welche du dem Kunden empfehlen würdest und warum.“
Durch die Aufforderung, Schritt für Schritt zu denken, wird Claude die Aufgabe in mehrere logische Teile zerlegen. Zuerst wird Claude die Risikobewertung der Aktie vornehmen, dann den Anleihefonds analysieren und schließlich basierend auf der Risikotoleranz und dem Zeithorizont des Kunden eine Empfehlung abgeben. Dies führt zu einem detaillierten und fundierten Ergebnis, das eine komplexe Entscheidung klar darstellt.
Gib Claude eine Rolle mit System Prompts
Eine der effektivsten Methoden, um Claude gezielt zu steuern, ist die Verwendung von Rollenprompts. Indem du Claude eine Rolle zuweist, kannst du ihn von einem allgemeinen Assistenten in einen Experten verwandeln, der genau auf deine Anforderungen eingeht. Diese Methode verbessert die Genauigkeit und den Fokus von Claude erheblich, besonders in komplexen Szenarien wie rechtlichen Analysen, Finanzberatungen oder technischen Bewertungen.
Beispielprompt:
„Du bist ein erfahrener Finanzberater in einem Fortune-500-Unternehmen. Dein Kunde möchte $10.000 investieren und hat zwei Optionen: Eine volatile Aktie mit 12% historischer Rendite oder ein Anleihefonds mit garantierten 6%. Dein Ziel ist es, die beste Empfehlung für den Kunden basierend auf seinen langfristigen finanziellen Zielen und seiner Risikotoleranz zu geben.“
Durch das Zuweisen einer spezifischen Rolle weiß Claude, dass er als Finanzberater agieren soll, und wird daher eine viel gezieltere und professionellere Antwort geben. Dies hilft, die Ausgabe auf die Bedürfnisse des Nutzers abzustimmen und relevante Analysen zu liefern.
Vorfüllen von Claudes Antwort für mehr Kontrolle
Wenn du präzise Kontrolle über Claudes Ausgabe haben möchtest, kannst du Claudes Antwort vorfüllen. Indem du bereits eine bestimmte Struktur oder einen Beginn der Antwort vorgibst, führst du Claude in die richtige Richtung. Dies ist besonders nützlich, um vorab Formatierungen wie JSON-Objekte oder XML-Tags zu verwenden oder Claude im Rollenspiel konsistent in der Rolle zu halten.
Beispielprompt:
„Extrahiere die Daten aus dieser Produktbeschreibung im JSON-Format. Produktbeschreibung: ‚Das SmartHome Mini ist ein kompakter Smart-Home-Assistent, erhältlich in Schwarz oder Weiß für $49,99.‘
Assistant (vorbefüllt):
{
“Produktname”: “SmartHome Mini”,
“Preis”: “$49.99”,
“Farben”: [
“Schwarz”,
“Weiß”
]
Claude wird die Daten automatisch im vorgegebenen Format vervollständigen. Dies sorgt für eine saubere und strukturierte Ausgabe und minimiert das Risiko, dass Claude den Fokus verliert oder das Format falsch interpretiert.
Kette komplexe Prompts für bessere Ergebnisse
Bei komplexen Aufgaben, die mehrere Schritte erfordern, ist es oft hilfreich, die Aufgabe in mehrere kleine Prompts aufzuteilen. Dies wird als „Prompt Chaining“ bezeichnet. Indem du Claude durch jeden Schritt führst, vermeidest du, dass wichtige Details übersehen oder Aufgaben unsauber ausgeführt werden. Jeder Schritt wird dabei separat bearbeitet, was zu genaueren Ergebnissen führt.
Beispielprompt (Schritt 1):
„Überprüfe diese SaaS-Vereinbarung auf Risiken, insbesondere im Bereich Datenschutz, Haftungsbeschränkung und SLAs. Gib die gefundenen Probleme im <risks>-Tag aus.“
(Claude gibt die gefundenen Probleme im entsprechenden Format aus.)
Beispielprompt (Schritt 2):
„Entwirf basierend auf den identifizierten Risiken eine E-Mail an den Anbieter, in der die Bedenken erläutert und Änderungen vorgeschlagen werden.“
Durch diese Aufteilung in klare, separate Aufgaben, kann Claude sich auf jeden Aspekt konzentrieren, wodurch die Genauigkeit und Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse verbessert wird.
Langes Kontext-Fenster optimal nutzen
Claude kann durch sein großes Kontextfenster (bis zu 200.000 Tokens) besonders lange und komplexe Aufgaben bewältigen. Dies ist ideal für Aufgaben, bei denen du mehrere Dokumente gleichzeitig analysieren musst. Um das Beste daraus zu machen, solltest du Claude schrittweise anleiten und die Struktur der Daten deutlich machen.
Beispielprompt:
„Hier sind zwei Berichte. Analysiere beide und identifiziere strategische Vorteile für unser Unternehmen:
<documents>
<document index=“1”>
<source>annual_report_2023.pdf</source>
<document_content>
{{ANNUAL_REPORT}}
</document_content>
</document>
<document index=“2”>
<source>competitor_analysis_q2.xlsx</source>
<document_content>
{{COMPETITOR_ANALYSIS}}
</document_content>
</document>
</documents>
Analysiere den Jahresbericht und die Wettbewerbsanalyse und schlage strategische Schwerpunkte für Q3 vor.“
Durch das Strukturieren des Inhalts und die Verwendung von Tags wie
<document>
,
<source>
und
<document_content>
bleibt Claude organisiert und kann komplexe Dokumentanalysen effizient bewältigen.
Zunächst Basisfälle abdecken, bevor Randfälle behandelt werden
Ein weiterer Tipp ist, sich zunächst auf Basisfälle zu konzentrieren, bevor du versuchst, Randfälle abzudecken. Das Modell sollte in der Lage sein, Standardaufgaben sicher zu erledigen, bevor man versucht, komplexere oder weniger häufige Situationen zu adressieren. Wenn du Claude beibringen möchtest, eine bestimmte Aufgabe zu meistern, kann es sinnvoller sein, relevante Anleitungen oder Papiere bereitzustellen, anstatt alles direkt in den Prompt zu integrieren.
Beispielprompt:
Lies das folgende Whitepaper und stelle sicher, dass du die Hauptpunkte verstehst. Wir werden anschließend spezifische Anwendungsfälle besprechen:
{{WHITEPAPER_CONTENT}}
Im nächsten Schritt werden wir detaillierte Fragen klären.
Dies hilft Claude, eine solide Grundlage zu entwickeln, bevor es sich um komplexere Szenarien kümmert.
Iteration und Testen sind entscheidend
Die Bereitschaft, iterativ zu arbeiten und Prompts schrittweise zu verfeinern, ist laut den Experten von Anthropic ein Schlüssel zur Optimierung der Leistung. Durch wiederholtes Testen, Überprüfen der Ergebnisse und Anpassen des Prompts lassen sich nach und nach bessere und genauere Antworten erzielen. Der Prozess des Feinschliffs sollte kontinuierlich sein, besonders bei komplexen Aufgaben.
Beispielprompt:
„Schreibe einen ersten Entwurf einer Pressemitteilung zu unserem neuen Produkt. Anschließend werde ich dir Feedback geben, damit du den Text verfeinern kannst.“
Vorteile von Claude 3 im Vergleich zu GPT-4
Claude 3 bringt eine Reihe von Vorteilen mit sich, die es in einigen Bereichen leistungsfähiger machen als GPT-4:
- Größeres Kontextfenster: Mit einem Kontextfenster von bis zu 200.000 Tokens (etwa 150.000 Wörter) und der Möglichkeit, dieses auf bis zu 1 Million Tokens zu erweitern, schlägt Claude 3 andere KI-Modelle, einschließlich GPT-4. Diese Fähigkeit macht Claude 3 besonders geeignet für Aufgaben, die große Datenmengen oder lange Dokumente erfordern.
- Fortschrittliches Prompt-Verständnis: Claude 3, insbesondere das Opus-Modell, übertrifft GPT-4 in seiner Fähigkeit, komplexe Prompts zu verstehen und präzise, logische Antworten zu liefern. Ob es um Textgenerierung oder die Beantwortung von komplexen Fragen geht, Claude 3 zeigt in Tests eine höhere Genauigkeit bei der Interpretation von Benutzeranweisungen.
- Bildanalyse: Während GPT-4 primär auf Text fokussiert ist, kann Claude 3 jetzt auch Bilder interpretieren und daraus Informationen extrahieren. Das macht es ideal für die Analyse von Dokumenten, die sowohl Text als auch visuelle Daten enthalten, wie z.B. Berichte mit Diagrammen und Grafiken.
- Codierungsfähigkeiten: Claude 3 unterstützt eine breite Palette von Programmiersprachen wie Python, C++, JavaScript und SQL. Obwohl Claude 3 keinen eigenen Code ausführt, erstellt es saubere und strukturierte Programmierentwürfe, die als Grundlage für komplexe Projekte genutzt werden können.
Claude 3 Modellgrößen: Haiku, Sonnet und Opus
Claude 3 wird in drei verschiedenen Größen angeboten, die sich je nach Anwendungsfall unterscheiden:
- Haiku: Die schnellste Version, ideal für einfache Aufgaben wie Wissensmanagement und grundlegende Texterstellung.
- Sonnet: Das Modell für mittlere Aufgaben wie Codierung und komplexere Texterstellung, das GPT-3.5 und Gemini Pro übertrifft.
- Opus: Die leistungsfähigste Version, die es mit den fortschrittlichsten LLMs wie GPT-4 aufnimmt und in vielen Benchmarks sogar übertrifft.
Kosten und Verfügbarkeit
Ein großer Vorteil von Claude 3 ist die kostenlose Nutzung des Sonnet-Modells. Alles, was du dafür tun musst, ist ein Anthropic-Konto zu erstellen. Für die leistungsstärkere Opus-Version ist jedoch ein kostenpflichtiges Claude Pro-Abonnement erforderlich, das 20 Dollar pro Monat kostet. Alternativ bietet der Anbieter TextCortex auch Zugriff auf alle Claude 3-Modelle, kombiniert mit zusätzlichen Funktionen, wie der Erstellung personalisierter KI-Erfahrungen.
Anwendungsgebiete von Claude 3
Claude 3 findet in vielen Bereichen Anwendung, sei es im Berufsleben oder im Alltag:
- KI Textgenerierung: Egal ob für kreative oder technische Texte – Claude 3 überzeugt durch präzise Satzstrukturen und eine hohe Grammatikkenntnis.
- Prompt-Verstehen: Das Modell ist extrem gut darin, komplexe Benutzeranfragen zu verstehen und genau die Ergebnisse zu liefern, die erwartet werden.
- Bildanalyse: Mit der Fähigkeit, Bilder zu verarbeiten und Informationen daraus abzuleiten, ist Claude 3 ein ideales Tool für visuelle Aufgaben.
Mit all diesen Vorteilen stellt Claude 3 eine leistungsstarke Alternative zu GPT-4 dar und ist nicht nur in der KI Textgenerierung das überlegene Tool. Wenn du auf der Suche nach einer fortschrittlichen, ethisch ausgerichteten KI bist, bietet dir Anthropic mit Claude 3 eine erstklassige Lösung.
Die Geschichte von Anthropic Claude
Die Geschichte von Claude, dem KI-Sprachmodell von Anthropic, beginnt im März 2023 mit der Veröffentlichung der ersten Version. Claude 1 zeigte beeindruckende Fähigkeiten in verschiedenen Aufgabenbereichen wie Textgenerierung und Dialogführung, hatte jedoch noch Schwächen in Bereichen wie Codierung und mathematischen Aufgaben. Trotzdem setzte Claude von Anfang an neue Maßstäbe für KI-Modelle.
Ein Meilenstein war die Einführung von Claude 2 im Juli 2023, das ein erweitertes Kontextfenster von 100.000 Token erhielt, wodurch Claude deutlich besser mit umfangreichen Texten und Daten arbeiten konnte. Diese Version war erstmals öffentlich zugänglich, nachdem Claude 1 nur ausgewählten Nutzern zur Verfügung stand. Claude 2 erlaubte zudem das Hochladen von Dokumenten wie PDFs, was die Einsatzmöglichkeiten erweiterte.
Im März 2024 wurde Claude 3 veröffentlicht. Diese Version brachte entscheidende Verbesserungen mit sich, darunter eine erweiterte Token-Kapazität von 200.000 Tokens und die Fähigkeit, auch Bilder zu analysieren. Claude 3 wurde in drei Modellen angeboten: Haiku, Sonnet und Opus, wobei Opus als leistungsstärkstes Modell gilt und in speziellen Anwendungsfällen sogar 1 Million Token verarbeiten kann.
Am 14. März 2024 revolutionierte Claude 3 die KI-Branche weiter, indem es neue Benchmarks in kognitiven Aufgaben setzte. Claude 3 überzeugte durch seine verbesserten logischen Fähigkeiten und seine Fähigkeit, komplexe Benutzereingaben zu verstehen und umzusetzen.
Ein weiterer Schritt folgte mit der Veröffentlichung von Claude 3.5 Sonnet am 20. Juni 2024. Diese Version übertraf sogar das Opus-Modell in Bereichen wie Codierung, mehrstufige Arbeitsabläufe und Bildanalyse. Zusätzlich führte Claude 3.5 eine neue Funktion namens Artifacts ein, die die Möglichkeit bot, Code in Echtzeit zu erstellen und zu visualisieren.
Von Claude 1 bis Claude 3.5 hat Anthropic kontinuierlich an Verbesserungen gearbeitet, um Claude zu einem der leistungsfähigsten und vielseitigsten KI-Modelle auf dem Markt zu machen.
Fazit zu den Anthropic Claude Prompts
Anthropic Claude ist nicht nur eine weitere KI, sondern eine, die Ethik und Effizienz miteinander vereint. Mit einem gigantischen Kontextfenster von 100.000 Tokens und der Fähigkeit, sich an ethischen Prinzipien zu orientieren, hebt sich Claude von anderen Chatbots ab. Doch sein wahres Potenzial entfaltet sich erst, wenn du die Kunst des Prompt-Engineering meisterst.
Durch klare, präzise und gut strukturierte Anweisungen maximierst du die Genauigkeit und Qualität der Antworten. Egal ob du komplexe Daten analysieren, kreative Texte erstellen oder technische Probleme lösen willst – die Art, wie du deine Fragen und Aufgaben formulierst, ist entscheidend. 🚀
Denke daran: Je mehr Kontext und Beispiele du gibst, desto besser versteht Claude, was du brauchst. Dabei helfen dir Techniken wie Multishot-Prompting, das Zerlegen von Aufgaben in Schritte und die Nutzung von Claudes kreativen Fähigkeiten.
Das Fazit? Claude ist so gut wie dein Prompt. Mit den richtigen Eingaben wird er zu einem unglaublich mächtigen Tool, das dich bei deinen Projekten unterstützt – egal, ob im Beruf oder im Alltag. 🎯
