Few-Shot Prompting — KI durch Beispiele im Prompt steuern

Was ist Few-Shot Prompting?

Few-Shot Prompting ist eine Technik, bei der du dem LLM Beispiele direkt im Prompt mitgibst, damit es das gewünschte Muster versteht und auf neue Eingaben anwenden kann. Statt der KI lang und breit zu erklären, was du willst, zeigst du ihr einfach anhand konkreter Beispiele, wie das Ergebnis aussehen soll. Die KI erkennt das Muster und überträgt es.

Die drei Varianten im Vergleich

Zero-Shot — Du gibst keine Beispiele und verlässt dich darauf, dass die KI die Aufgabe aus der Anweisung allein versteht: „Klassifiziere folgende Bewertung als positiv oder negativ: Das Produkt ist großartig!"

One-Shot — Du gibst ein einziges Beispiel mit: „Bewertung: Tolles Produkt! → positiv. Bewertung: Funktioniert nicht. → ?"

Few-Shot — Du gibst mehrere Beispiele (typischerweise 2 bis 5): „Bewertung: Tolles Produkt! → positiv. Bewertung: Nie wieder! → negativ. Bewertung: Geht so, nichts Besonderes. → neutral. Bewertung: Absolute Empfehlung! → ?"

Je mehr gute Beispiele du gibst, desto zuverlässiger erkennt die KI das Muster. Aber übertreibe es nicht — mehr als fünf Beispiele bringen selten zusätzlichen Nutzen und verbrauchen unnötig Tokens.

Praktisches Beispiel für Vibe Coding

Wenn du willst, dass die KI Code in einem bestimmten Stil schreibt, zeige ihr Beispiele:

„Schreibe React-Komponenten in diesem Stil: Beispiel 1: [deine Komponente] Beispiel 2: [deine Komponente] Erstelle jetzt eine neue Komponente für ein Benutzerprofil."

Die KI wird Namenskonventionen, Formatierung und Struktur aus deinen Beispielen übernehmen.

Wann nutzt du welche Variante?

• Zero-Shot reicht für einfache, klar definierte Aufgaben
• One-Shot hilft bei Aufgaben, wo das Format wichtig ist
• Few-Shot ist ideal, wenn die KI einen spezifischen Stil oder ein komplexes Muster lernen soll

Few-Shot Prompting ist eine der zugänglichsten und gleichzeitig wirksamsten Prompt-Techniken — perfekt für den Einstieg ins Prompt Engineering.