Use Cases für Prompting-Techniken im Prompting School Prompt-Labor

Durchzuführen als

Bachelorarbeit

Motivation

Die Fähigkeit, gezielt mit Künstlicher Intelligenz zu interagieren, gewinnt in vielen Anwendungsbereichen zunehmend an Bedeutung. Die "Prompting.Schule" bietet ein Prompt-Labor, in dem verschiedene Prompting-Techniken getestet werden können.

Ziel dieser Arbeit ist es, praxisnahe Use Cases für unterschiedliche Prompting-Techniken zu identifizieren, zu entwickeln und systematisch zu dokumentieren. Diese Use Cases sollen als Lernressourcen dienen und den Teilnehmenden ermöglichen, in realen Szenarien die Wirkung verschiedener Techniken zu erproben.

Die Arbeit kombiniert theoretische Analyse mit praktischer Erprobung für die Weiterentwicklung des Prompt-Labors.

Ziele und Aufgaben

• Relevante Use Cases für verschiedene Prompting-Techniken identifizieren
• Kategorisierung der Use Cases nach Schwierigkeitsgrad und Anwendungsszenario
• Erstellung detaillierter Anwendungsbeispiele und Dokumentation der Ergebnisse
• Testen der Use Cases im Prompting.Schule Prompt-Labor
• Iterative Verbesserung der Beispiele basierend auf Nutzerfeedback

Literatur und Links

• https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering
• https://platform.openai.com/docs/examples
• https://platform.openai.com/docs/guides/text-generation

Abgaben

• Bei Beginn:
  • Vereinbarung der Ziele der Arbeit
  • KI Richtlinie https://ki.tugraz.at
• Durchführen der Arbeit
  • Laufende Dokumentation
• Bei Fertigstellung:
  • Abnahme der Arbeit durch den technischen Betreuer
  • Dokumentation
  • schriftliche Arbeit (mit Martin Ebner abzusprechen)

Zeitplan und Ablauf der Arbeit

• Start: Ab sofort

Erfahrungen und Kenntnisse

• Grundlagen des Prompt Engineerings
• SvelteKit
• Flask
• OpenAI API
• Versionsverwaltung GIT

Kontaktpersonen

• Gesamtbetreuung: Martin Ebner
• Betreuungsunterstützung: Benedikt Brünner