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ENDE
Prompt Engineering & LLM-Expertise

Präzision vor Skalierung.

Prompt-Design, Modellauswahl und Evaluation für den Produktivbetrieb auf Deutsch und Englisch. Der Unterschied zwischen einer Demo, die beeindruckt, und einem System, das läuft.

Dauer
1-3 Wochen
Format
Workshop + Delivery
Ergebnis
Prompt-System
Preis
Festpreis
So läuft es ab · 5 Schritte
  1. 01

    Baseline-Audit

    Aktuelle Prompts und Modellnutzung werden gegen Produktionsziele geprüft. Fehlermodi, Halluzinationsmuster und Latenz-Engpässe werden sichtbar, bevor Änderungen vorgenommen werden.

  2. 02

    Prompt-Architektur

    System-Prompts, Chain-of-Thought, Few-Shot-Strukturen und Ausgabeformatierung, entworfen für deine konkrete Aufgabe. Kein Copy-Paste aus dem Internet.

  3. 03

    Modellauswahl

    GPT-4o, Claude, Gemini, Llama, Mistral: abgestimmt auf Aufgabenkomplexität, Datensensibilität, Budget und Latenz. Wir führen Evaluationen durch, keine Annahmen.

  4. 04

    Evaluations-Framework

    Strukturierte Testsets und Bewertungskriterien für deinen Anwendungsfall. Regressionstests, damit Verbesserungen nicht kaputt machen, was bereits funktioniert.

  5. 05

    Workshops & Enablement

    Team-Sessions, die internes Prompt-Know-how aufbauen. Keine Theorie, sondern echte Aufgaben aus deinen Workflows, live bearbeitet.

Verbesserte Ausgabequalität vs. Standard-Prompting
40-70%
Kostenreduktion durch richtige Modellgröße
30-60%
Reduktion der manuellen Prüfrate
60%
Evaluierte Modelle je Engagement
3-5

Was du bekommst.

Prompt-Bibliothek

Dokumentierte, versionierte System-Prompts, Few-Shot-Beispiele und Chain-of-Thought-Muster, einsatzbereit.

LLM-Evaluationsbericht

Direkter Vergleich von Modellen (GPT-4o, Claude, Gemini, Llama, Mistral) gegen deinen konkreten Anwendungsfall und Qualitätsanspruch.

System-Prompt-Architektur

Modulare Prompt-Struktur, die Persona, Anweisung, Kontext und Ausgabeformat trennt, pflegbar durch dein Team.

Qualitäts-Baseline

Evaluationsdatensatz und automatisierte Qualitätsprüfungen, damit du erkennst, wenn ein Modell-Update die Ausgabe verschlechtert.

Fragen,
direkt beantwortet.

Häufige Fragen zu Prompt Engineering. Fehlt deine Frage, stell sie uns im Gespräch.

Was ist im Prompt Engineering enthalten?
Audit deines aktuellen Systems, überarbeitete Prompts, strukturierte Ausgabeformate, Testfälle und Übergabedokumentation. Wir decken System-Prompts, Few-Shot-Beispiele und Retrieval Augmentation ab, wo sinnvoll.
Wie wählt ihr das richtige Modell?
Nach Aufgabentyp, Datenschutzanforderungen, Latenz und Budget. Wir testen Kandidaten gegen deine echten Daten, nicht gegen Benchmarks.
Könnt ihr mit unserem bestehenden Stack arbeiten?
Ja. Wir passen uns an deine Infrastruktur an, Cloud oder On-Premise, API-basiert oder selbst gehostet. Wir verlangen keinen Plattform-Lock-in.
Was, wenn wir bereits ein System gebaut haben?
Wir starten mit einem Audit. Oft erzeugen 2-3 gezielte Prompt-Änderungen einen Qualitätssprung, ohne einen kompletten Neubau.
Wie lange dauert es?
Ein fokussiertes Prompt-Audit mit Überarbeitung dauert in der Regel 2-3 Wochen. Größere Systeme mit Evaluations-Framework brauchen 4-6 Wochen.
Deckt ihr RAG und Multi-Agent-Setups ab?
Ja. Retrieval-Augmented Generation, Function Calling und Multi-Agent-Architekturen sind Standardumfang.
Kostenlos · 30 Minuten · Unverbindlich

Ist Prompt Engineering der richtige erste Schritt?

In 30 Minuten mit einem Gründer findest du es heraus, und was es in deinem Unternehmen bräuchte.

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