Prompting-Strategien sind erprobte Muster für den Aufbau von Prompts, die je nach Aufgabenart zu besseren Ergebnissen führen. Zero-Shot-Prompting stellt die Aufgabe ohne Beispiele und eignet sich für einfache, klar umrissene Anfragen. One-Shot- und Few-Shot-Prompting geben ein oder mehrere Beispiele des gewünschten Ergebnisses mit und sind das Mittel der Wahl, wenn Format, Tonalität oder Gliederung genau getroffen werden sollen.
Chain-of-Thought fordert das Modell auf, in nachvollziehbaren Zwischenschritten vorzugehen, was bei Rechen-, Logik- und Analyseaufgaben hilft; Self-Consistency erzeugt mehrere solche Lösungswege und wählt das häufigste Ergebnis. Role-Based Prompting weist dem Modell eine fachliche Rolle zu und verschiebt damit Wortwahl und Detailtiefe. Weitere Muster wie Step-Back, Tree of Thoughts, ReAct oder Reflexion variieren dasselbe Prinzip: Sie zwingen das Modell, den Lösungsweg zu strukturieren, statt sofort auszugeben.
Bei Reasoning-Modellen, die von Haus aus in Schritten denken, gehen manche dieser Techniken ins Leere oder verschlechtern das Ergebnis sogar, weshalb die Wahl der Strategie zum eingesetzten Modell passen muss.