System Prompt
Ein System Prompt ist eine versteckte Anweisung, die vor dem eigentlichen Nutzerdialog an ein KI-Modell übergeben wird und dessen Verhalten, Rolle und Grenzen grundlegend definiert.
AIAnfänger,sei kurz"
- **Reihenfolge beachten**: Wichtigste Anweisungen zuerst – Modelle gewichten frühere Inhalte oft stärker
- **Iterativ testen**: Kleine Änderungen im System Prompt können große Auswirkungen auf das Verhalten haben → Nutze einen Playground zum Ausprobieren
- **Sicherheit mitdenken**: Sensible Informationen (API-Keys, interne URLs) gehören *nicht* in den System Prompt, da er über Prompt Injection potenziell ausgelesen werden kann
## Abgrenzung: System Prompt vs. User Prompt
| | System Prompt | User Prompt |
|---|---|---|
| Wer schreibt ihn? | Entwickler | Endnutzer |
| Wann? | Einmalig zu Beginn | Jede Nachricht |
| Sichtbar für Nutzer? | Nein (in der Regel) | Ja |
| Zweck | Verhalten steuern | Aufgabe stellen |tags
System Prompt
Der System Prompt ist die "unsichtbare Regieanweisung" für ein LLM. Er wird zu Beginn einer Konversation gesetzt – noch bevor der Nutzer eine einzige Nachricht schreibt – und legt fest, wie sich das Modell verhalten soll: welche Rolle es einnimmt, welchen Ton es nutzt, was es darf und was nicht.
Wie funktioniert es technisch?
Bei den meisten APIs (z. B. OpenAI, Anthropic) wird der System Prompt als eigene Nachricht mit der Rolle system übergeben:
import openai
client = openai.OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "Du bist ein hilfreicher Assistent für ein deutsches E-Commerce-Unternehmen. "
"Antworte immer auf Deutsch, bleib sachlich und verweise bei Rückgaben "
"auf den Kundenservice unter support@shop.de."
},
{
"role": "user",
"content": "Ich möchte ein Produkt zurückschicken."
}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
Typische Inhalte eines System Prompts
- Rollendefinition: „Du bist ein Senior Developer mit Fokus auf Python.„
- Tonalität: formell, freundlich, technisch, prägnant
- Einschränkungen: welche Themen vermieden werden sollen (z. B. Wettbewerber nicht nennen)
- Output-Format: „Antworte immer als JSON mit den Feldern
titleundsummary.„ - Kontext: Informationen über das Produkt oder die Nutzergruppe
Best Practices
- Konkret statt vage: „Antworte in maximal 3 Sätzen
Inhouse statt Nachschlagewerk
Für den Transfer ins Unternehmen sind die Inhouse-Schulungen der passende nächste Schritt.