Recherche & Synthese
- Die fünf Recherche-Schritte nutzen, die sich wirklich auszahlen — zusammenfassen, vergleichen, kartieren, extrahieren, auf die Probe stellen
- Einen geerdeten Prompt schreiben, der externes Wissen verbietet und pro Aussage ein stützendes Zitat verlangt
- Eine erfundene Quellenangabe erkennen, bevor sie in dein Dokument gelangt
- Den fünfstufigen Recherche-Ablauf durchführen, vom Sammeln der Quellen bis zur Stichprobenprüfung der kritischen Fakten
- Angegebene Fakten und Schlussfolgerungen des Modells in deinen Notizen sichtbar getrennt halten
KI ist ein hervorragender Recherche-Beschleuniger — und ein gefährlicher, wenn du ihr blind vertraust. Richtig eingesetzt, komprimiert sie Stunden des Lesens auf Minuten; unachtsam eingesetzt, erfindet sie selbstbewusst Quellen. Hier ist die disziplinierte Variante.
Wertvolle Recherche-Schritte
- Zusammenfassen eines langen Dokuments/Papers zu Kernpunkten + Implikationen.
- Vergleichen mehrerer Quellen in einer Tabelle (worin sie übereinstimmen/sich widersprechen).
- Eine Übersicht erstellen — kartiere die Akteure, Ansätze oder Argumente zu einem Thema.
- Extrahieren spezifischer Fakten/Zahlen aus einem Dokument (mit Quellenangaben).
- Auf die Probe stellen — „Was ist das stärkste Gegenargument dazu?“
Die Erdungsdisziplin (nicht verhandelbar)
Geerdete Zusammenfassung — ein Zitat pro Aussage, „not stated“ erlaubt
Using ONLY the text I provide, summarize the key findings and quote the exact sentence supporting each one. If something isn't in the text, say "not stated." Text: """[paste]"""
- Füttere sie mit den Quellen. Bitte sie nicht, Fakten aus dem Gedächtnis abzurufen, wenn etwas wichtig ist — füge das Material ein oder nutze ein Tool, das es abruft (RAG).
- Verlange Quellenangaben. „Zitiere den Satz, der jede Aussage stützt.“ Unbelegte Aussagen werden so sichtbar.
- Trenne Fakt von Schlussfolgerung. Bitte sie, zu kennzeichnen, was angegeben vs. interpretiert ist.
Den dritten Punkt überspringen die meisten Menschen — und er ist der günstigste. Eine Zusammenfassung, die „das Paper berichtet X“ mit „was Y nahelegt“ vermischt, liest sich gut und ist zum Prüfen nutzlos, denn du kannst nicht mehr erkennen, welche Hälfte du verifizieren musst.
Fakt vs. Schlussfolgerung — die beiden auseinanderzwingen
From the text below, produce two separate lists: STATED — claims the text makes explicitly, each with the exact supporting sentence. INFERRED — anything you concluded that the text does not say outright, each with what it is based on and how confident you are. Put nothing in STATED that you cannot quote. Text: """[paste]"""
Modelle erfinden realistisch aussehende Papers, Autoren und URLs. Überprüfe, ob jede Quellenangabe existiert, bevor du dich darauf verlässt. Siehe Halluzinationen.
Eine erfundene Quellenangabe sieht selten falsch aus. Sie sieht genau richtig aus: ein plausibles Autorenpaar, eine echt klingende Fachzeitschrift, ein passendes Jahr. Genau deshalb ist die einzige verlässliche Prüfung eine mechanische — löse die Quellenangabe auf, bewerte sie nicht. Drei Signale, dass etwas aufgelöst werden muss, bevor du es zitierst: eine DOI oder URL, die einen 404 liefert, ein Titel, den du nirgends außer in der Antwort des Modells findest, und ein Paper, das für eine Aussage zitiert wird, die ein etwas zu perfekter Treffer für dein Argument ist.
Ein Recherche-Ablauf
- Trag das Material zusammen oder richte ein Retrieval-Tool darauf. Dieser Schritt entscheidet, ob die restliche Arbeit geerdet oder improvisiert ist.
- Eine Quelle auf einmal, mit dem Prompt „ein Zitat pro Aussage“ von oben. Fünf Quellen in einem einzigen Prompt zusammenzufassen ist der Weg, auf dem Aussagen zwischen ihnen verrutschen.
- Bitte um eine Tabelle: Themen als Zeilen, Quellen als Spalten und eine explizite Zelle für „behandelt das nicht“. Die leeren Zellen sind oft der eigentliche Befund.
- Wo Quellen sich widersprechen, berichte den Widerspruch, statt das Modell ihn stillschweigend auflösen zu lassen — ein geteiltes Urteil ist eine Information.
- Nicht jeden Fakt: die, auf denen deine Schlussfolgerung ruht. Wenn eine Zahl deine Empfehlung ändern würde, öffne die Quelle und lies sie selbst.
- Frage das stärkste Gegenargument in einem separaten Turn ab, nicht als Teil der Zusammenfassung. Zusammen gebündelt neigt das Modell dazu, ein Gegenargument zu liefern, das es schon widerlegt hat.
- Behalte den Quelltext so lange in der Konversation, wie du Fragen dazu stellst. Sobald er aus dem Kontext rutscht, verschieben sich Antworten leise vom Lesen zum Erinnern.
- Wenn du Quellen vergleichst, gib jeder ein kurzes Label (S1, S2, …) und verlange, dass jede Aussage ihr Label trägt. Unlabelte Aussagen sind die eigene Stimme des Modells — und die ist nun leicht zu erkennen.
Prüfe dich selbst
Check yourself
0/3Mitnehmen
- Füttere das Modell mit den Quellen; lass einen wichtigen Fakt nie aus dem Gedächtnis des Modells kommen
- Verlange pro Aussage ein stützendes Zitat und erlaube „not stated“, damit Lücken sichtbar werden
- Halte STATED und INFERRED in getrennten Listen — vermischt lässt sich keines von beiden prüfen
- Löse Quellenangaben mechanisch auf. Eine erfundene sieht konstruktionsbedingt genau richtig aus
- Berichte Widersprüche zwischen Quellen, statt das Modell darüber entscheiden zu lassen
- Prüfe die Fakten, auf denen deine Schlussfolgerung beruht, stichprobenartig im Original