Relationales Prompting: Das Ende der JSON-Ära in der LLM-Kommunikation

Die zeitgenössische Softwareentwicklung übermittelt strukturierte Daten an Large Language Models
(LLMs) primär mittels JSON oder XML. Diese Praxis entspringt klassischen Client-Server-Architekturen,
ignoriert jedoch die fundamentale Funktionsweise neuronaler Aufmerksamkeitsmechanismen (Attention
Mechanisms). Dieser Beitrag begründet die Theorie des Relationalen Promptings. Er zeigt auf, wie
durch die strikte Trennung von Schema-Definition und nackten, kommagetrennten Datenreihen (HybridMatrix) eine kognitive Kompression erzielt wird, die den Token-Verbrauch um bis zu 90 % senkt, VRAMRessourcen schont und gleichzeitig die logische Präzision des Modells maximiert.