Dezember 8, 2025

JSON Prompting und LLM-Output für Automatisierung

D!E ungefiltert

Die Ära des „Text-Gefasels“ ist vorbei!

Wer Large Language Models (LLMs) in professionellen Workflows nutzt, hat ein riesiges Problem: Die Antworten sind oft Inkonsistent. Da steht ein freundliches Intro, dann kommt die Info, dann ein netter Abschluss. Schön für eine Plauderei, aber der totale Albtraum für jede Automatisierung, jedes Code-Snippet, das die Ausgabe parsen muss.

Tempo ist das, was zählt. Und Fließtext ist langsam, fehleranfällig und teuer.

Die Lösung ist radikal, klar und strukturiert: JSON Prompting.

Weg mit dem „Fluffy-Output“!

Klassisches Prompting lässt dem Modell alle Freiheiten. Es ist die Anweisung: „Schreib mir einen Text über X.“ Die Folge: Wir bekommen unstrukturierte Prosa, bei der wir nachträglich mit komplizierten Regex-Filtern oder manuellen Retries die Daten extrahieren müssen.

Das ist der Weg von 2023. Wir machen es jetzt anders.

Wenn Sie in Ihren Projekten Wirkung und Klarheit erzielen wollen, dann muss der LLM-Output maschinenlesbar sein. Das ist der Moment, in dem wir dem Modell nicht nur eine Aufgabe, sondern einen Datenvertrag geben.

Schema statt Spekulation

JSON Prompting zwingt das Modell in eine präzise Struktur. Es ist, als würdest du dem LLM nicht zurufen: „Mach mal was mit der Mail!“, sondern ihm eine API-Spezifikation in die Hand drücken.

Die LLMs sind intensiv auf Code und strukturierte Daten trainiert. Wenn wir ihnen ein JSON-Schema (eine Blaupause der gewünschten Ausgabe) geben, schalten sie in den Modus „Datenprozessor“. Das Ergebnis?

Garantierte Struktur: Die Ausgabe enthält nur die definierten Keys (Schlüssel).
Typ-Sicherheit: Sie legen fest, ob das Ergebnis ein String, eine Zahl (float/integer) oder ein Wahrheitswert (boolean) sein muss.
Klarheit: Das Modell liefert keinen Smalltalk, sondern reine Daten.

Moderne LLM-APIs unterstützen diesen Structured Outputs Mode explizit, was die Einhaltung des Schemas auf nahezu 100 % anhebt. Ein Game-Changer für jeden Produktions-Workflow.

Ein deutsches JSON-Beispiel, das liefert

Wir nutzen JSON Prompting vor allem, um Daten zu extrahieren und für nachfolgende Prozesse aufzubereiten. Hier ein Beispiel für die automatisierte Analyse einer Nachrichten-Schlagzeile:

Dein Prompt (in der Regel im System Prompt):

JSON

{
   "Aufgabe": "Extrahiere die wichtigsten Metadaten aus dem folgenden Sachtext. Halte dich strikt an das         
   'Ausgabe_Schema'. Generiere keinen zusätzlichen Text, nur das reine JSON-Objekt.",
   "Eingabe_Text": "Der Dax klettert heute Vormittag auf ein neues Rekordhoch von 18.500 Punkten, getrieben von    
   starken Quartalszahlen im Technologiesektor.",
   "Ausgabe_Schema": {
      "Thema": "string, z.B. 'Wirtschaft' oder 'Politik'",
      "Indikator": "string, z.B. 'Dax', 'S&P 500'",
      "Wert": "float, die Kennzahl ohne Einheit", 
      "Stimmungs_Indikator": "string, muss 'positiv', 'negativ' oder 'neutral' sein",
      "Aktionsempfehlung": "boolean, ist eine Folgemaßnahme wahrscheinlich (true/false)?"
   }
}

Die Antwort des LLM (der reine, sofort parsierbare Output):

JSON

{
   "Thema": "Wirtschaft",
   "Indikator": "Dax",
   "Wert": 18500.0,
   "Stimmungs_Indikator": "positiv",
   "Aktionsempfehlung": true
}

Seist du den Unterschied? Keine „Ja, ich kann Ihnen helfen“-Einleitung, keine „Hier ist Ihr JSON“-Umschreibung. Nur die reine, saubere Information. Die Daten sind direkt bereit für die Übergabe an eine Datenbank, ein Dashboard oder einen weiteren Prozess. Das ist echte Effizienz.

🚀 Fazit: KI ist ein Werkzeug, keine Plauderei

Wer noch mit Fließtext-Outputs kämpft, sitzt in den „aufgeblähten Teams“ von gestern fest.

JSON Prompting ist die Haltung, die wir brauchen: Klarheit, Tempo, Technologieoffenheit. Nutzen Sie die Stärke der LLMs, um Daten präzise zu extrahieren und Workflows zu automatisieren. Denken Sie in Funktionen und Schemata, nicht in Absätzen und freundlichen Phrasen. Das ist der Weg, wie Sie mit kleinen, schlauen Teams Großes schaffen!

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