Kontext und Gedächtnis

🔄 Recall: Das RAKF-Framework

In der letzten Lektion hast du gelernt, Prompts mit Rolle, Aufgabe, Kontext und Format zu strukturieren. Heute vertiefen wir das „K" — den Kontext — und schauen uns an, wie das KI-Gedächtnis wirklich funktioniert.

Nach dieser Lektion verstehst du:

• Wie das KI-Gedächtnis funktioniert (und was es nicht kann)
• Wie du effektiv Kontext lieferst
• Die Kraft von Beispielen (Few-Shot Prompting)

Wie das KI-Gedächtnis funktioniert

Erstmal ein verbreitetes Missverständnis aus dem Weg räumen: KI erinnert sich nicht an dich.

Wenn du einen Chat schließt und einen neuen öffnest, hat die KI null Erinnerung an eure letzte Unterhaltung. Sie weiß weder deinen Namen noch deine Vorlieben oder worüber ihr gestern gesprochen habt.

Innerhalb einer einzelnen Unterhaltung behält KI den Kontext — aber nur so viel, wie ins Kontextfenster passt (das hatten wir in Lektion 2).

Was das für dich bedeutet

1. Jede Unterhaltung ist eigenständig. Geh nicht davon aus, dass die KI weiß, was ihr vorher besprochen habt.

2. Liefere jedes Mal Kontext. Wenn eine Information wichtig ist, bau sie explizit ein.

3. Lange Unterhaltungen können abdriften. Nach vielen Hin-und-Her-Nachrichten kann die KI frühen Kontext „vergessen".

Hinweis: Manche Plattformen (wie ChatGPT mit Memory) bauen persistente Gedächtnis-Funktionen ein, aber die sind noch begrenzt. Verlass dich nicht darauf für wichtigen Kontext.

Die Kunst, Kontext zu liefern

Kontext beeinflusst alles. Dieselbe Frage mit unterschiedlichem Kontext liefert völlig andere Antworten.

Beispiel: Gleiche Frage, verschiedener Kontext

Frage: „Wie soll ich mit dieser Situation umgehen?"

Kontext A: „Ich bin Teamleiter und ein Mitarbeiter kommt ständig zu spät."

Antwort A: Ratschläge zu Mitarbeitergespräch, Dokumentation, Eskalationsstufen…

Kontext B: „Ich bin 16 und mein Kumpel kommt ständig zu spät zum Treffen."

Antwort B: Ratschläge zu Kommunikation, Verständnis zeigen, Erwartungen unter Freunden klären…

Gleiche Frage. Komplett andere (und passende) Antworten.

Welchen Kontext du einbauen solltest

✅ Quick Check: Du willst, dass KI dir bei einem Projekt-Update per E-Mail hilft. Welcher Kontext wäre am hilfreichsten?

A) „Ich muss eine E-Mail schreiben" B) „Ich muss ein Projekt-Update per E-Mail schreiben an meine Chefin" C) „Ich muss ein Projekt-Update per E-Mail an meine Chefin schreiben. Das Projekt liegt 2 Wochen hinter dem Zeitplan wegen Lieferverzögerungen, aber wir haben einen Plan zum Aufholen. Sie bevorzugt Stichpunkte und mag keine Ausreden."

(Antwort: C liefert Rolle, Zielgruppe, Situation und Vorlieben-Kontext)

Few-Shot Prompting: Zeigen statt Erklären

Eine der mächtigsten Prompting-Techniken ist Few-Shot Prompting — der KI Beispiele geben für das, was du willst.

Statt das gewünschte Format zu erklären, zeigst du es.

Ohne Beispiele (Zero-Shot)

„Wandle diese Besprechungsnotizen in Aufgaben um mit Verantwortlichen und Fristen."

Mit Beispielen (Few-Shot)

„Wandle diese Besprechungsnotizen in Aufgaben um. Folge diesem Format:

Beispiel-Eingabe: ‘Müller klärt bis Dienstag die Konditionen mit dem Lieferanten’ Beispiel-Ausgabe: ‘- [ ] Konditionen mit Lieferant klären @Müller 📅 Dienstag’

Beispiel-Eingabe: ‘Wir müssen den Vertrag vor der Unterschrift prüfen’ Beispiel-Ausgabe: ‘- [ ] Vertrag vor Unterschrift prüfen @offen 📅 offen’

Jetzt wandle diese Notizen um: [deine eigentlichen Notizen hier]"

Die Few-Shot-Version zeigt der KI genau, welchem Muster sie folgen soll. Das funktioniert, weil KI im Kern ein Mustererkennungs-System ist — Muster zeigen ist quasi ihre Muttersprache.

Wann Few-Shot Prompting nutzen

• Komplexe Formate: Wenn die Ausgabestruktur wichtig ist
• Bestimmte Stile: Wenn du einen bestimmten Ton oder Schreibstil brauchst
• Transformationen: Wenn du ein Format in ein anderes umwandelst
• Konsistenz: Wenn mehrere Ausgaben zueinander passen müssen

Lange Unterhaltungen managen

Ein praktisches Problem: Lange Unterhaltungen können dazu führen, dass die KI vom Thema abdriftet oder frühen Kontext verliert.

Anzeichen für Kontext-Drift

• KI „vergisst" Anweisungen, die du vorher gegeben hast
• Antworten werden weniger relevant oder generischer
• KI widerspricht früheren Aussagen

Lösungen

1. Neu starten mit frischem Kontext Wenn eine Unterhaltung chaotisch wird: neue starten. Fasse zusammen, was ihr erarbeitet habt, und mach von dort weiter.

2. Wichtige Vorgaben wiederholen Erinnere regelmäßig an die Regeln: „Zur Erinnerung: Halte alle Antworten unter 100 Wörtern und in Stichpunktformat."

3. System-Prompts nutzen Viele KI-Tools lassen dich einen „System-Prompt" oder „Custom Instructions" setzen, die die ganze Unterhaltung über gelten. Nutz das für konstante Vorgaben.

4. Zusammenfassen und weitermachen Bitte die KI, die bisherige Unterhaltung zusammenzufassen. Nutze dann diese Zusammenfassung als Kontext für die nächste Phase.

Übung: Kontext laden

Hier eine Technik für komplexe Aufgaben — lade Kontext, bevor du um Hilfe bittest:

„Bevor ich dich um Hilfe bitte, hier der Kontext zu meiner Situation:

• Ich bin [deine Rolle]
• Ich arbeite an [Projekt/Aufgabe]
• Meine Zielgruppe ist [wer das sehen wird]
• Wichtige Einschränkungen sind [Grenzen]
• Ich will die Ausgabe als [Format]

Hast du Rückfragen, bevor wir loslegen?"

Dieses „Kontext laden" sorgt dafür:

1. Die KI hat alle Infos, die sie braucht
2. Die KI kann nach fehlenden Details fragen
3. Ihr habt ein gemeinsames Verständnis, bevor ihr loslegt

Wichtigste Erkenntnisse

• KI hat kein dauerhaftes Gedächtnis zwischen Unterhaltungen
• Kontext formt Antworten — dieselbe Frage mit anderem Kontext liefert andere Ergebnisse
• Few-Shot Prompting (Beispiele zeigen) ist oft wirkungsvoller als Erklären
• Lange Unterhaltungen driften ab — starte neu oder fasse zusammen, wenn nötig

Nächste Lektion

Lektion 5 behandelt Ausgabeformate — wie du die KI dazu bringst, Antworten genau in der Struktur zu liefern, die du brauchst. Ob Tabelle, Stichpunkte, Code oder was Eigenes.