📝 Arbeitsblatt 2: Strukturierte JSON-Ausgabe¶

Block 2: Prompting & Prompt Engineering
Übung 2: Risikoanalyse mit strukturierter Ausgabe

🎯 Aufgabe¶

Analysiere den folgenden Risikobericht und erstelle Prompts, die die Top-3-Risiken als JSON zurückgeben.

📊 Beispiel-Risikobericht¶

Q4 2023 Risikobericht - Beispiel AG

Währungsrisiko: Aufgrund gestiegener USD-Volatilität besteht ein erhöhtes 
Wechselkursrisiko für unsere US-Geschäfte (ca. 30% des Umsatzes). 
Schwankungen um ±5% können EBIT um €200K beeinflussen.

Lieferkettenrisiko: Hauptlieferant in Asien meldet Produktionsausfälle 
durch COVID-Nachwehen. Alternative Lieferanten sind 15% teurer.
Mögliche Lieferunterbrechung für 2-3 Monate.

Regulatorisches Risiko: Neue EU-Compliance-Anforderungen treten Q1 2024 
in Kraft. Implementierungskosten geschätzt €150K. Bei Nichteinhaltung 
drohen Strafen bis €500K.

Kreditrisiko: 3 Großkunden in Zahlungsschwierigkeiten (Gesamtvolumen €80K).
Ausfallwahrscheinlichkeit bei 25% geschätzt.

Personalrisiko: Hohe Fluktuation in IT-Abteilung (40% in 6 Monaten).
Rekrutierungskosten steigen, Know-how-Verlust gefährdet Projekte.

🛠️ Prompt-Entwicklung¶

Schritt 1: Basis-Prompt formulieren¶

Dein erster Versuch:

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Schritt 2: JSON-Struktur definieren¶

Gewünschte JSON-Struktur:

{
  "top_risks": [
    {
      "rank": 1,
      "risk_type": "...",
      "description": "...",
      "financial_impact": "...",
      "probability": "high/medium/low",
      "mitigation": "..."
    }
  ]
}

Schritt 3: Verbesserter Prompt mit klarer Struktur¶

Dein optimierter Prompt:

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🧪 Test & Validierung¶

Test 1: LLM-Antwort¶

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War die Ausgabe valides JSON? □ Ja □ Nein

Falls nein, was war das Problem?

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Test 2: Nach Prompt-Anpassung¶

Angepasster Prompt:

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Neue LLM-Antwort:

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📋 JSON-Validierung¶

Erkannte Top-3-Risiken:¶

Risiko 1: - Typ: ___ - Impact: ___ - Wahrscheinlichkeit: ____

Risiko 2: - Typ: ___ - Impact: ___
- Wahrscheinlichkeit: ____

Risiko 3: - Typ: ___ - Impact: ___ - Wahrscheinlichkeit: ____

🔧 Prompt-Debugging¶

Welche Probleme sind aufgetreten? □ LLM gab kein JSON zurück
□ JSON war fehlerhaft formatiert
□ Falsche Feldnamen verwendet
□ Inhalte unvollständig
□ Risiken falsch priorisiert

Wie hast du diese Probleme gelöst?

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💼 Praktische Anwendung¶

1. Wo könntest du strukturierte Ausgaben in der Praxis einsetzen?

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2. Welche anderen JSON-Strukturen wären für Finanzanalysen nützlich?

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3. Vor- und Nachteile strukturierter vs. Freitext-Ausgaben:

Vorteile	Nachteile
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✅ Lernziel-Check¶

Nach dieser Übung kann ich: - [ ] Prompts für JSON-Ausgabe formulieren - [ ] JSON-Strukturen für Finanzanalysen entwerfen
- [ ] Fehlerhafte LLM-Ausgaben debuggen - [ ] Strukturierte Daten für Weiterverarbeitung nutzen

🎯 Bonus-Aufgabe (Optional)¶

Erweitere die JSON-Struktur um folgende Felder: - action_required (true/false) - responsible_department - timeline_for_action - estimated_cost_of_mitigation

Dein erweiterter Prompt:

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Bearbeitungszeit: 25 Minuten
Hilfsmittel: JSON-Validator, Streamlit App, LLM deiner Wahl