Produktion: Prompts, Agenten und RAG

Das Modell im Einsatz nutzen, ohne es zu verändern.

- [59gpf0] RAG-Prompt: Relevanz der gefundenen Passagen bewerten (JSON) | prompt | de | MIT | https://contextetech.com/de/prompts/rag-relevanz-bewertung-json-59gpf0
- [8kyn4r] RAG-Prompt: Schritt-für-Schritt-Antwort aus technischer Dokumentation | prompt | de | MIT | https://contextetech.com/de/prompts/rag-technische-doku-schritte-8kyn4r
- [abvvz5] JSON-Schema: deutsche Rechnung extrahieren | schema | de | MIT | https://contextetech.com/de/schemas/deutsche-rechnung-extrahieren-abvvz5
- [10b0sps] JSON-Schema: Lebenslauf extrahieren | schema | de | MIT | https://contextetech.com/de/schemas/lebenslauf-extrahieren-10b0sps
- [rwaken] KI-Prompt für eine Produktbeschreibung im Onlineshop | prompt | de | MIT | https://contextetech.com/de/prompts/produktbeschreibung-onlineshop-rwaken
- [79xsq5] JSON-Schema: Support-Ticket klassifizieren | schema | de | MIT | https://contextetech.com/de/schemas/support-ticket-klassifizieren-79xsq5
- [12dmriz] KI-Kontext zum Anonymisieren personenbezogener Daten | context | de | CC-BY-4.0 | https://contextetech.com/de/kontexte/texte-anonymisieren-dsgvo-12dmriz

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RAG-Prompt: Relevanz der gefundenen Passagen bewerten (JSON)

Bewertet jede gefundene Passage von 0 bis 3 für die Frage und gibt JSON zurück, um vor der Antwort neu zu sortieren.

Anweisung2 Variable(n) 1 Tg.

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RAG-Prompt: Schritt-für-Schritt-Antwort aus technischer Dokumentation

Beantwortet eine technische Frage als nummerierte Schritte aus Handbuchauszügen, mit Abschnittsnummern und Warnhinweisen.

Anweisung3 Variable(n) 1 Tg.

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JSON-Schema: deutsche Rechnung extrahieren

JSON Schema, um eine deutsche Rechnung mit einem LLM zu extrahieren: Rechnungssteller, USt-IdNr., Nummer, Datum, Positionen, Netto, USt und Brutto.

Anweisung9 Feld(er) 2 Tg.

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JSON-Schema: Lebenslauf extrahieren

JSON Schema, um einen Lebenslauf mit einem LLM zu extrahieren: Berufserfahrung, Kenntnisse, Sprachen und Ausbildung. Ohne Alter, Foto oder Familienstand.

Anweisung7 Feld(er) 2 Tg.

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KI-Prompt für eine Produktbeschreibung im Onlineshop

Prompt für eine Produktbeschreibung auf Deutsch für einen Onlineshop oder Amazon.de: Titel, Vorteile, Beschreibung und Suchbegriffe.

Anweisung4 Variable(n) 2 Tg.

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JSON-Schema: Support-Ticket klassifizieren

JSON Schema, um ein Support-Ticket zu klassifizieren: Kategorie, Dringlichkeit, Stimmung, Zusammenfassung in einem Satz und nächster Schritt.

Anweisung5 Feld(er) 2 Tg.

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KI-Kontext zum Anonymisieren personenbezogener Daten

KI-Kontext, der personenbezogene Daten in deutschen Texten (Namen, E-Mails, Telefonnummern, Adressen, IBAN, Steuer-ID) durch Platzhalter ersetzt.

AnweisungFew-Shot3 Beispiel(e) 2 Tg.

Was bedeutet der produktive Einsatz von KI?

Produktiver Einsatz bedeutet, ein KI-Modell für reale Aufgaben zu nutzen: Fragen beantworten, Texte schreiben, Dokumente durchsuchen oder Arbeit automatisieren. Diese Familie umfasst Ressourcen, die Antworten steuern und den Einsatz organisieren, ohne das Modell erneut zu trainieren.