Kontext-Engineering vs. Prompt-Engineering: Ein Leitfaden zur KI-Interaktion

Die KI-Revolution begann mit einer einfachen Erkenntnis: Die Art und Weise, wie man fragt, ist entscheidend. Ingenieure und Anwender entdeckten gleichermaßen, dass sorgfältig gestaltete Eingabeaufforderungen bemerkenswerte Fähigkeiten in Sprachmodellen freisetzen und generische Antworten in aufschlussreiche und nützliche Antworten verwandeln können. Diese Praxis, bekannt als schnelles Engineering, dominierte die Diskussion rund um die KI-Optimierung im Jahr 2023 und Anfang 2024.

Doch es tut sich etwas Interessantes. KI-Systeme entwickeln sich weiter und übernehmen immer komplexere Aufgaben. Wir entdecken jedoch, dass selbst die perfekt formulierte Eingabeaufforderung Grenzen hat. Kontext-Engineering führt zu einem grundlegenden Wandel in unserer Denkweise über KI-Interaktion.

Prompt Engineering verstehen

Um zu verstehen, wohin wir gehen, müssen wir verstehen, wo wir waren. Prompt Engineering entstand aus einer einfachen Beobachtung: KI-Modelle reagieren unterschiedlich je nachdem, wie Sie Ihre Anfrage formulieren.

Betrachten Sie diese beiden Ansätze:

• Grundlegende Eingabeaufforderung: „Schreiben Sie über Hunde“
• Technische Eingabeaufforderung: „Übernehmen Sie die Rolle eines Tierarztes mit 20 Jahren Erfahrung und schreiben Sie einen umfassenden Leitfaden zur Pflege älterer Hunde, einschließlich gesundheitlicher Aspekte, Ernährungsbedürfnissen und Bewegungsempfehlungen, in einem warmen, zugänglichen Ton, der für Tierbesitzer geeignet ist.“

Der zweite Ansatz führt in der Regel zu deutlich besseren Ergebnissen, da er einen klaren Kontext, spezifische Anforderungen und definierte Parameter bietet. Diese Entdeckung löste einen wahren Goldrausch aus. Plötzlich tauchten „Prompt-Ingenieure“ auf, Prompt-Marktplätze florierten, und alle suchten nach der perfekten Lösung, mit der KI genau das tun würde, was sie wollten.

Die Entstehung des Kontext-Engineerings

Als Unternehmen begannen, KI für anspruchsvolle Anwendungen einzusetzen, zeigten sich die Schwächen des reinen Eingabeaufforderungsansatzes. Teams entwickelten brillante Eingabeaufforderungen, stellten jedoch fest, dass ihre KI-Assistenten mit scheinbar einfachen Aufgaben immer noch zu kämpfen hatten. Das Problem lag nicht an der Qualität der Fragen, sondern daran, dass der KI der breitere Kontext fehlte, den jeder Mensch in der gleichen Situation hätte.

Stellen Sie sich vor, Sie bitten einen neuen Mitarbeiter, eine Kundenbeschwerde zu bearbeiten. Sie könnten ihm das beste Skript der Welt geben, aber ohne Zugriff auf die Kundenhistorie, Unternehmensrichtlinien, Produktinformationen und frühere Interaktionen würde er immer noch Schwierigkeiten haben, sinnvoll zu helfen. Genau diese Einschränkung adressiert Context Engineering.

Kontext-Engineering stellt einen Paradigmenwechsel dar: Von der Optimierung dessen, was wir der KI sagen, zur Optimierung dessen, was die KI weiß, wenn wir es sagen. Es ist die Disziplin, dynamische Systeme zu entwickeln, die KI-Modellen automatisch alle relevanten Informationen liefern, die sie für die erfolgreiche Erledigung von Aufgaben benötigen.

Grafik von Philipp Schmid (Google DeepMind)

Eine Geschichte von zwei Ansätzen

Der Unterschied wird anhand eines Beispiels deutlicher: Nehmen wir an, Sie entwickeln einen KI-Assistenten für eine medizinische Klinik.

Der Prompt-Engineering-Ansatz: Sie verbringen Wochen damit, Anweisungen wie „Sie sind ein medizinischer Terminplaner. Wenn Patienten Termine anfordern, prüfen Sie immer die Verfügbarkeit, bestätigen Sie die Versicherung und geben Sie Vorbereitungsanweisungen …“ zu perfektionieren.

Das funktioniert einigermaßen gut, bis die Komplexität der realen Welt einsetzt. Ein Patient ruft an und sagt: „Ich muss wegen meines aktuellen Problems zu Dr. Johnson.“ Da der KI der breitere Kontext fehlt, muss sie ein mühsames Hin und Her beginnen: „Welches aktuelle Problem? Wann waren Sie zuletzt dort? Welcher Dr. Johnson – wir haben drei?“

Der Context Engineering-Ansatz: Wenn derselbe Patient sein „andauerndes Problem“ erwähnt, hat das System bereits Zugriff auf:

• Ihre Krankengeschichte
• Frühere Termine
• Versicherungsinformation
• Der spezifische Dr. Johnson, den sie zuvor gesehen haben

Es kann sofort geantwortet werden: „Ich sehe, Sie waren wegen Ihrer Bluthochdruck-Nachuntersuchungen in der Kardiologie bei Dr. Johnson. Sie hat Dienstag um 2 Uhr oder Donnerstag um 10 Uhr freie Termine. Was passt Ihnen besser?“

Die Magie liegt nicht in einer intelligenteren Eingabeaufforderung, sondern in der Fähigkeit des Systems, relevante Informationen dynamisch aus mehreren Quellen zu sammeln und genau dann darzustellen, wenn sie benötigt werden.

Die Kontextebenen verstehen

Die Herausforderung bei der Kontextentwicklung liegt darin, dass der Kontext nicht monolithisch ist. Er besteht aus mehreren Schichten, die jeweils unterschiedlichen Zwecken dienen:

• Unmittelbarer Kontext: Die aktuelle Konversation und Benutzeranfrage – was gerade passiert.
• Historischer Hintergrund: Frühere Interaktionen, Präferenzen und Muster, die aktuelle Bedürfnisse beeinflussen. Dies umfasst alles von früheren Support-Tickets bis hin zu etablierten Benutzerpräferenzen.
• Umweltkontext: Externe Faktoren wie Tageszeit, Benutzerstandort oder aktuelle Ereignisse, die die Interaktion beeinflussen könnten.
• Domänenkontext: Fachwissen, Regeln und Verfahren, die für die jeweilige Aufgabe oder Branche relevant sind.

Die Verwaltung dieser Ebenen erfordert eine ausgeklügelte Orchestrierung. Das System muss entscheiden, welche Informationen relevant sind, wie widersprüchliche Daten priorisiert werden, wann gespeicherte Informationen aktualisiert werden und wie all dies dem KI-Modell so präsentiert wird, dass dessen Entscheidungsfindung verbessert und nicht beeinträchtigt wird.

Alex McFarland/Unite AI

Warum Context Engineering jetzt wichtig ist

Mehrere zusammenlaufende Faktoren haben die Kontexttechnik nicht nur nützlich, sondern unverzichtbar gemacht:

Erstens sind KI-Anwendungen dramatisch komplexer geworden. Wir geben uns nicht mehr mit Chatbots zufrieden, die einfache Fragen beantworten. Die heutigen AI-Agenten Sie müssen mehrstufige Workflows bewältigen, Entscheidungen anhand komplexer Kriterien treffen und mit mehreren Systemen interagieren. Diese komplexen Anwendungen können allein mit Eingabeaufforderungen nicht effektiv funktionieren.

Zweitens sind die Erwartungen der Nutzer sprunghaft gestiegen. Sie erwarten heute, dass KI Kontexte so versteht wie ein kompetenter menschlicher Assistent. Sie wünschen sich eine KI, die sich an frühere Gespräche erinnert, ihre Präferenzen versteht und auf relevante Informationen zugreifen kann, ohne dass man ihnen explizit sagen muss, wo sie suchen soll.

Drittens sind die Kosten von Fehlern gestiegen. Als KI hauptsächlich für kreatives Schreiben oder lockere Gespräche eingesetzt wurde, waren Fehler weniger schwerwiegend. Heute übernimmt KI Kundenservice, Arzttermine, Finanzanalysen und andere wichtige Aufgaben. Fehler haben daher reale Konsequenzen.

Die Kernprinzipien des Context Engineering

Durch Versuch und Irrtum hat die KI-Community mehrere grundlegende Prinzipien identifiziert, die eine effektive Kontextentwicklung ermöglichen:

1. Dynamische Informationssammlung

Der Kontext muss sich an den aktuellen Bedarf anpassen. Ein Kunde, der nach dem Versand fragt, benötigt einen anderen Kontext als jemand, der nach Rücksendungen fragt, selbst wenn es sich um dieselbe Person handelt. Gute Kontext-Engineering-Systeme erkennen diese Veränderungen und passen sich entsprechend an.

2. Intelligente Filterung und Priorisierung

Nicht alle Informationen sind hilfreich. Tatsächlich kann zu viel Kontext genauso problematisch sein wie zu wenig. Effektive Systeme müssen:

• Wählen Sie nur relevante Informationen aus
• Organisieren Sie es in einer nützlichen Hierarchie
• Entfernen Sie veraltete oder widersprüchliche Daten
• Präsentieren Sie es in einem Format, das die KI effizient verarbeiten kann

3. Kontinuierliches Lernen und Anpassung

Kontextsysteme sollten sich mit der Zeit verbessern. Sie müssen aus erfolgreichen Interaktionen lernen, Informationslücken identifizieren und sich an veränderte Muster anpassen. Dies hilft dabei, die Bereitstellung von Informationen und den Zeitpunkt zu optimieren.

4. Nahtlose Integration

Die beste Kontextentwicklung ist unsichtbar. Nutzer sollten weder darüber nachdenken noch sie verwalten müssen. Sie sollten einfach eine KI erleben, die außergewöhnlich kompetent und hilfreich erscheint.

Häufige Fallstricke und wie man sie vermeidet

Bei der Implementierung von Context Engineering durch Teams treten häufig mehrere Herausforderungen auf:

• Kontextüberladung: Begeisterte Teams liefern oft zu viel Kontext, was zu langsameren Reaktionen und verwirrtem KI-Verhalten führt. Die Lösung ist eine konsequente Priorisierung – nehmen Sie nur das auf, was der aktuellen Aufgabe direkt dient.
• Veraltete Informationen: Nicht regelmäßig aktualisierter Kontext kann schlimmer sein als gar kein Kontext. Systeme benötigen klare Richtlinien für die Aktualisierung und Validierung von Informationen.
• Kontextkonflikte: Wenn verschiedene Quellen widersprüchliche Informationen liefern, geraten KI-Modelle ins Straucheln. Gutes Kontext-Engineering umfasst Konfliktlösungsmechanismen und klare Vertrauenshierarchien.
• Datenschutzerklärung: Mehr Kontext bedeutet oft mehr sensible Daten. Systeme müssen umfassenden Kontext mit angemessenem Datenschutz und Datenverwaltung in Einklang bringen.

Ausblick: Die Zukunft der KI-Interaktion

Dieser Wandel hat tiefgreifende Auswirkungen. Mit zunehmender Weiterentwicklung des Kontext-Engineerings werden wir Folgendes sehen:

• KI, die wirklich aus jeder Interaktion lernt
• Systeme, die Bedürfnisse antizipieren, bevor sie geäußert werden
• Nahtlose Übergaben zwischen verschiedenen KI-Agenten
• Integration, die KI wie eine natürliche Erweiterung menschlicher Fähigkeiten erscheinen lässt

Die Organisationen, die heute in Kontext-Engineering investieren, legen den Grundstein für KI-Systeme, die nicht nur Fragen beantworten, sondern zu echten Partnern bei komplexen Aufgaben werden.

Wichtige Erkenntnisse für verschiedene Zielgruppen

• Für EntwicklerKontext-Engineering erfordert, über einzelne Funktionen hinauszugehen und ganze Systeme zu betrachten. Es reicht nicht aus, Eingabeaufforderungen zu optimieren; Sie müssen Informationsflüsse strukturieren, Speichersysteme entwerfen und intelligente Abrufmechanismen entwickeln.
• Für Wirtschaftsführer: Bei der Bewertung von KI-Lösungen sollten Sie über beeindruckende Demos hinausblicken. Fragen Sie, wie das System den Kontext im Laufe der Zeit, über Sitzungen hinweg und zwischen verschiedenen Benutzern verarbeitet. Die nachhaltigsten Wettbewerbsvorteile ergeben sich durch überlegenes Kontext-Engineering, nicht nur durch bessere Eingabeaufforderungen.
• Für Endbenutzer: Verständnis für Kontext-Engineering hilft, angemessene Erwartungen zu setzen. Wenn KI scheinbar „einfach weiß“, was Sie brauchen, schätzen Sie die ausgeklügelten Systeme, die im Hintergrund arbeiten. Wenn sie versagt, erkennen Sie, dass die Einschränkung möglicherweise im Kontext und nicht in der Intelligenz liegt.

Fazit

Die Entwicklung vom Prompt Engineering zum Context Engineering spiegelt die zunehmende Reifung der KI-Technologie wider. So wie sich frühe Websites von statischen Seiten zu dynamischen Anwendungen entwickelten, entwickelt sich KI von intelligenten Antwortsystemen zu intelligenten Systemen, die unsere Bedürfnisse wirklich verstehen und sich an sie anpassen.

Prompt Engineering hat uns den Schlüssel zur Entfaltung des KI-Potenzials gegeben. Context Engineering schafft die gesamte Infrastruktur, die KI in komplexen, realen Szenarien wirklich nützlich macht. Auf diesem Weg werden diejenigen erfolgreich sein, die verstehen, dass es in der Zukunft der KI nicht nur darum geht, bessere Fragen zu stellen, sondern Systeme zu entwickeln, die den gesamten Kontext unserer Bedürfnisse verstehen.

Die Eingabeaufforderung war nur der Anfang. Der Kontext ist die Zukunft.

FAQs (Kontext-Engineering)

Wie erweitert sich Context Engineering in KI-Systemen über Prompt Engineering hinaus?

Context Engineering erstellt ganze Informationsökosysteme, die KI dynamisch mit relevanten Daten, Tools und Speicher versorgen, während sich Prompt Engineering ausschließlich auf die Optimierung der Formulierung von Anweisungen konzentriert.

Warum ist die Qualität des Kontexts wichtiger als die bloße prompte Gestaltung?

Selbst perfekt formulierte Eingabeaufforderungen schlagen fehl, wenn der KI wichtige Hintergrundinformationen fehlen – etwa wenn man einen neuen Mitarbeiter bittet, komplexe Aufgaben zu erledigen, ohne Zugriff auf Unternehmenssysteme, Richtlinien oder die Kundenhistorie zu haben.

Welche Schlüsselkomponenten sind für eine effektive Kontextentwicklung erforderlich?

Effektives Kontext-Engineering kombiniert Systemanweisungen, Gesprächsverlauf, Langzeitgedächtnis, Echtzeit-Datenabruf (RAG), Tooldefinitionen, strukturierte Ausgaben und Workflow-Zustände zu einer zusammenhängenden Informationsarchitektur.

Wie können dynamische Kontextsysteme die Zuverlässigkeit und Erfolgsraten von KI-Agenten verbessern?

Dynamische Kontextsysteme verhindern häufige Fehler, indem sie an jedem Entscheidungspunkt automatisch relevante Informationen bereitstellen, Halluzinationen reduzieren und es der KI ermöglichen, komplexe Aufgaben mit mehreren Schritten zu bewältigen, die durch statische Eingabeaufforderungen allein nicht unterstützt werden können.

Inwiefern wirkt sich die Strukturierung und Kuratierung von Informationen auf die Leistung von KI-Aufgaben aus?

Ein gut strukturierter Kontext verhindert Informationsüberflutung und Konflikte und ermöglicht der KI, schnell auf genau das zuzugreifen, was benötigt wird. Gleichzeitig werden Störungen herausgefiltert, was die Reaktionsgenauigkeit drastisch verbessert und die Verarbeitungszeit verkürzt.