Voraussetzung für die Nutzung großer Sprachmodelle ist das Formulieren präziser Suchanfragen ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Prompting</hi>), was mittlerweile unter den Begriffen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Prompt Design</hi> und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Prompt Engineering</hi> zu einer Subdisziplin der Data Science geworden ist. Da die Formulierung eines Erkenntnisinteresses zu den Grundlagen wissenschaftlichen Arbeitens gehört, scheint Prompting hermeneutisch orientierten Disziplinen näherzuliegen als klassisch algorithmenbasierte Machine-Learning-Anwendungen. Für komplexere Fragestellungen sind jedoch auch komplexere Anweisungen vonnöten, die dann mitunter ähnlich formuliert und formalisiert werden müssen wie ein Algorithmus – allerdings in natürlicher Sprache, denn die Barriere der Programmiersprache entfällt beim Prompting (Hiltmann, 2024).