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Prompting-Leitfaden

Die Art, wie Sie eine Frage formulieren, beeinflusst direkt die Qualität der Antwort. Diese Seite erklärt, wie der Data Agent Anfragen interpretiert und wie man Prompts schreibt, die präzise, nützliche Ergebnisse liefern.

  • wie Sie genauere Ergebnisse erhalten

  • wie Sie schnellere Ergebnisse erhalten

  • Anfragen sollten nach Möglichkeit tatsächlichen Messwerten entsprechen (z. B. von Auslastung sprechen, wenn Sie Personenanzahl-/Belegungsmetriken meinen)

Wie der Agent Ihre Anfrage interpretiert

Der Agent analysiert jede Anfrage auf folgende Elemente:

Element
Beispiele

Standorte

Gebäude, Stockwerk, Raum, Zone, Ostflügel, Untergeschoss

Anlagen oder Anlagentypen

Sensoren, Zähler, SmartSocket, EnergyMeter, Räume

Metriken

Temperatur, Energieverbrauch, Belegung, CO2, Wasserverbrauch

Zeitbereiche

letzte Woche, letztes Quartal, zwischen dem 1. Jan. und dem 31. Dez., heute

Je mehr davon Sie angeben, desto genauer kann der Agent die Anfrage eingrenzen und ausführen. Fehlende Elemente können eine Rückfrage auslösen.

Effektive Prompts schreiben

Seien Sie konkret darüber, was Sie messen möchten

Der Agent ordnet z. B. Messbegriffe konkreten Attributen in der Datenbank zu. Die richtige Wortwahl verringert das Risiko von Mehrdeutigkeiten und Klärungsschritten.

❌ Weniger effektiv
✅ Effektiver

Zeig mir die Daten für das Gebäude.

Zeig mir die aktuellen Temperaturwerte für alle Anlagen im 3. Stock von Gebäude A.

Gibt es Probleme mit den Sensoren?

Welche Sensoren im 2. Stock haben in den letzten 48 Stunden keine Daten gemeldet?


Verweisen Sie auf konkrete Entitäten, wenn Sie sie kennen

Wenn Sie Anlagennamen, Anlagentypen oder genaue Standorte nennen, kann der Agent den Umfang ohne Rückfrage auflösen.

Je konkreter Sie sind, desto schneller sind die Antworten, da der Assistent nicht zuerst vage Suchen durchführen muss.

❌ Weniger effektiv
✅ Effektiver

Welche Räume sind warm?

Welche RoomController-Anlagen im 2. Stock zeichnen Temperaturen über 24 °C auf?

Prüfen Sie die Steckdosen.

Rufen Sie den aktuellen Stromverbrauch aller Anlagen des Anlagentyps SmartSocket in Gebäude A ab.


Fügen Sie für historische Abfragen einen Zeitbereich hinzu

Zeitbereiche sind für Trendabfragen wichtig. Ohne einen solchen kann der Agent eine Rückfrage stellen oder ein kurzes Standardfenster anwenden.

❌ Weniger effektiv
✅ Effektiver

Zeig mir den Energieverbrauch für Gebäude B2F.

Zeig mir den gesamten Energieverbrauch für Gebäude B2F im letzten Quartal.

Wann war die Belegung am höchsten?

Wie hoch war die tägliche Spitzenbelegung in Gebäude A im letzten Quartal?

Größere Zeitbereiche für historische Daten verlangsamen Datenbankabfragen und die anschließende Ergebnisanalyse


Stellen Sie jeweils nur eine klare Frage

Der Agent behält den Kontext über ein Gespräch hinweg bei. Eine komplexe Anfrage in eine Folge fokussierter Nachfragen aufzuteilen, liefert zuverlässigere Ergebnisse, als alles in einem einzigen Prompt zu kombinieren.

❌ Weniger effektiv
✅ Effektiver

Zeig mir Energie, Belegung, Temperatur und Alarme für alle Gebäude für das letzte Jahr.

Zeig mir den gesamten Energieverbrauch pro Gebäude für das letzte Quartal. → dann: Zeig mir jetzt die Belegung für denselben Zeitraum.

Beispiele für positive und negative Prompts

❌ Weniger effektiv
✅ Effektiver
Warum

"Welche Gebäude haben die größte Lücke zwischen Auslastung und Energieintensität?"

"Wie hoch ist der durchschnittliche Energieverbrauch pro Gebäude im letzten Monat?"

"Auslastungslücke" und "Energieintensität" sind keine direkt zugeordneten Metriken

"Welche Standorte zeigen das höchste Verbesserungspotenzial?"

"Welche Gebäude haben im letzten Quartal am meisten Energie verbraucht? Ordnen Sie sie."

"Potenzial" erfordert eine definierte Kennzahl, gegen die verglichen werden kann

"Wo deuten Flächen-, Anlagen- und Energie-KPIs auf die größte geschäftliche Auswirkung hin?"

"Zeig mir durchschnittliche CO₂-Werte und Belegung nebeneinander für alle Besprechungsräume."

Mehrere nicht definierte KPIs ohne Zielmetrik

"Gibt es Anomalien?"

"Gibt es Anlagen im Serverraum, die letzte Woche Temperaturen über 80 °C aufgezeichnet haben?"

Keine Metrik, kein Umfang und kein Schwellenwert definiert

"Zeig mir alles."

"Zeig mir die aktuellen Belegungswerte für alle Räume in Gebäude A."

Kein Umfang oder keine Metrik

Die weniger effektiven Beispiele scheitern nicht, weil die Frage unvernünftig ist, sondern weil ihnen eine definierte Metrik, ein definierter Umfang oder ein Zeitbereich fehlen, den der Agent in eine Datenbankabfrage übersetzen kann.

Tipps & Muster

Verwenden Sie Anlagentypnamen, wenn Sie sie kennen Wenn Sie bekannte Anlagentypen referenzieren (z. B. SmartSocket, EnergyMeter, RoomController), macht das die Umfangsauflösung sofort möglich und vermeidet Klärungsschritte.

Geben Sie Einheiten an, wenn relevant Das Hinzufügen von "in kWh" oder "in °C" hilft dem Agenten, das richtige Messattribut auszuwählen, wenn mehrere Optionen vorhanden sind.

Folgen Sie den vorgeschlagenen Prompts Jede Antwort endet mit konkreten Folgeempfehlungen, die auf den gerade abgerufenen Daten basieren. Dies ist der schnellste Weg, um schrittweise tiefer einzusteigen. Sie können sie auch auswählen und dann an Ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen.

Iterieren statt im Voraus zu stark zu spezifizieren Eine breite erste Frage, gefolgt von fokussierten Nachfragen, ist zuverlässiger als eine einzige hochkomplexe Anfrage.

Verwenden Sie den Tool-Call-Trace, wenn Ergebnisse unerwartet wirken Wenn eine Antwort nicht dem entspricht, was Sie erwartet haben, erweitern Sie den Tool-Call-Trace. Er zeigt genau, welche Anlagen und Messwerte aufgelöst wurden und wo Mehrdeutigkeiten auftraten. Eine Umformulierung mit spezifischeren Begriffen behebt das Problem meist.

Häufige Fallstricke

Fallstrick
Was passiert
So beheben Sie es

Geschäftsbegriffe ohne direkte Zuordnung in der Datenbank verwenden

Der Agent bittet um Klärung oder wählt das nächstliegende verfügbare Attribut aus

Verwenden Sie spezifische Begriffe, die als Attribute auf Ihren Anlagen existieren, z. B. "Personenzahl" statt "Auslastung"

Den Zeitbereich bei historischen Abfragen weglassen

Der Agent bittet um Klärung oder wendet ein kurzes Standardfenster an

Geben Sie immer an: "letzte 7 Tage", "letztes Quartal", "vorherige 2 Monate"

Mehrere inhaltlich nicht zusammenhängende Fragen in einem Prompt stellen

Ergebnisse können unvollständig sein oder eine Frage wird möglicherweise zurückgestellt

Teilen Sie es in Folge-Prompts oder separate Gespräche auf

Einen mehrdeutigen Ortsnamen verwenden

Mehrere Kandidaten können passen; der Agent bittet Sie, einen auszuwählen

Geben Sie spezifischere Kennungen an, wenn verfügbar (z. B. konkrete Anlagennamen, Typen oder IDs)

Erwarten, dass der Agent geschäftliche Schlussfolgerungen zieht

Der Agent ruft Daten ab und stellt sie bereit; die Interpretation liegt größtenteils bei Ihnen

Nutzen Sie die Ergebnisse als Input für Ihre eigene Analyse

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