KI
Sprachmodelle sind in der Datenarbeit ein Werkzeug unter anderen, mit einem eigenen Anwendungsbereich und klaren Grenzen. Sie sind stark beim Formulieren, Strukturieren, Erklären und beim Entwerfen von Code. Sie sind schwach überall dort, wo eine Zahl exakt stimmen muss oder wo Wissen fehlt, das sie nicht haben.
Der Einstieg ist deshalb nicht ein Katalog von Tricks, sondern die Frage, welche Art von Aufgabe vorliegt: Wann was verwenden ordnet Aufgabenart, Vorgehen und Modellkategorie einander zu und nennt auch die Fälle, in denen kein Sprachmodell die richtige Wahl ist.
Danach folgen die Werkzeugseiten mit fertigen Prompts. Sie lassen sich über das Symbol oben rechts an jedem Block kopieren; Platzhalter stehen in eckigen Klammern und werden vor dem Absenden ersetzt.
Wer schnell etwas braucht: die Prompts für die Datenarbeit decken den Ablauf eines Datenprojekts ab, von der ersten Sichtung über die Methodenwahl bis zum Ergebnissatz im Bericht.
Wann was verwenden
Entscheidungshilfe: welches Vorgehen, welches Pattern und welches Modell für welche Aufgabe.
Bausteine eines Prompts
Rolle, Aufgabe, Kontext, Format und Randbedingungen, mit Vorlage zum Kopieren.
Grundlegende Patterns
Persona, Rückfragen, Beispiele, Ballast entfernen und Umformulieren, mit fertigen Prompts.
Denkführende Patterns
Schrittweises Denken, Abstraktion, Zerlegung und Code als Denkwerkzeug.
Prüfende Patterns
Antworten gegenprüfen, mehrfach rechnen lassen und gezielt überarbeiten.
Prompts für die Datenarbeit
Fertige Prompts für Import, Aufbereitung, Analyse, Grafik und Bericht.
Modelle und ihre Grenzen
Wie Sprachmodelle antworten, welche Kategorien es gibt und wo sie zuverlässig scheitern.
Vom Prompt zum Kontext
Wenn die Formulierung nicht mehr reicht: Kontext, Wissensanbindung und Agenten.
Sprachmodelle per API
Ein Sprachmodell aus R und Python aufrufen: Anfrage, Systemvorgabe, strukturierte Ausgabe, Kosten und Fehlerbehandlung.
Embeddings und RAG
Texte als Vektoren, Ähnlichkeit messen, passende Ausschnitte suchen und einem Sprachmodell als Material mitgeben.
KI-Entwürfe überarbeiten
Typische Schreibmuster maschineller Entwürfe erkennen und gezielt beseitigen.
Fragen zu KI
Übergreifende Fragen zu Einordnung, Patterns, Grenzen und Prüfung.
Die Fragen zu diesem Bereich prüfen, ob die Einordnung sitzt: wann ein Pattern hilft, wann Kontext fehlt und wann das Ergebnis ungeprüft nicht verwendbar ist.