Was ist ein LLM-Kontext?
Was ist das?
Ein Kontext ist eine Reihe von Anweisungen und Beispielen, die das KI-Modell vor der Frage des Nutzers erhält. Er lenkt die Antwort, ohne etwas neu zu trainieren: Das nennt man In-Context-Learning.
Wann verwenden
- Antworten in einem genauen Format erhalten (JSON, Tabelle, Markenton).
- Dem Modell mit wenigen Beispielen eine Aufgabe beibringen (Few-Shot).
- Dem Modell aktuelles oder firmenspezifisches Wissen geben.
Felder der Seite
| Typ | Few-Shot (Beispiele), Systemanweisung, Wissen oder Persona. |
|---|---|
| Systemanweisung | Rolle und Regeln des Modells. |
| Beispiele | Paare aus Eingabe und erwarteter Ausgabe; 2 bis 10 reichen oft. |
| Wissen | Referenztext, den das Modell nutzen muss. |
| Zielmodell | Allgemein, oder eine Familie und ein bestimmtes Modell, für das er abgestimmt wurde. |
So nutzt du es
Tab „Verwenden“: Kopiere das JSON und füge die Nachrichten vor der Frage des Nutzers ein. Ein Python-Beispiel mit der Anthropic API ist dabei.