Custom GPTs und Projects richtig aufbauen – Context Window optimal nutzen KI Praxiswissen – Videos, Artikel & Use Cases

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Custom GPTs und Projects richtig aufbauen – Context Window optimal nutzen

Warum Custom GPTs oft nicht funktionieren und wie man Instructions, Dateien und Prompts richtig strukturiert, um das Context Window effizient zu nutzen.

Was du lernst

Das Problem liegt haeufig am falschen Aufbau. Mike erklaert, wie RAG wirklich funktioniert und gibt konkrete Regeln fuer den optimalen GPT-Aufbau.

Die goldene Regel: Weniger ist mehr

Ueberladene GPTs werden schlechter, nicht besser. Studien bestaetigen: Zu viel irrelevanter Content verschlechtert die Qualitaet deutlich.

Konkrete Limits

  • Instructions: maximal 1.500 Tokens

  • Eigene Dateien: idealerweise unter 10.000 Tokens, 3-5 Dateien

  • Dateien als saubere Textdateien (.txt oder Markdown) - keine PDFs, keine Excel, keine Screenshots

  • Keine Redundanzen: dasselbe nicht an zwei Orten haben

Wie RAG funktioniert

Nutzerfrage kommt rein, LLM versteht und erweitert sie, Vektordatenbank liefert relevante Chunks, Antwort wird generiert. Zusammengehoeriges gehoert deshalb in dieselbe Datei.

Instructions richtig schreiben

Rolle definieren, Ziel und Zielgruppe beschreiben, Ton und Output-Format festlegen, Verhalten bei Unsicherheit definieren, Verweise auf Dateien einbauen.

Das gilt auch fuer Mistral

Mistral nennt Custom GPTs Agenten und die Wissensbasis Intelligenz-Bibliotheken - die Prinzipien sind identisch.

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