> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.ngsurvey.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.ngsurvey.com/de/ai-suite/artemis-ai-agent/synthetische-befragte.md). # Synthetische Befragte Mit den synthetischen zugehörigen Eingabeaufforderungen können Sie Artemis bitten, Befragte basierend auf von Ihnen angegebenen Kriterien zu erstellen. Synthetische Befragte sind sehr nützlich zum Testen oder um reale Ergebnisse auf Grundlage Ihres KI-Wissens zu simulieren. {% hint style="info" %} Je nach Ihrem KI-Anbieter können Sie Begrenzungen in der Anzahl der synthetischen Befragten erreichen, die Sie gleichzeitig erstellen können, da einige KI-Anbieter die Datenmenge einschränken, selbst wenn Sie einen kostenpflichtigen Plan haben. {% endhint %} Hier einige Beispielaufforderungen, die Sie verwenden könnten, um Stile oder Themen zu erstellen oder zu verwalten. ### 📊 Grundlegende Datensatzgenerierung * „Erzeuge 100 synthetische Befragte für diese Umfrage.“ * „Erstelle 100 synthetische Antworten mit einer ausgewogenen Verteilung über die Antwortoptionen.“ * „Simuliere 50 Befragte mit realistischer Variation basierend auf europäischen Männern über 50 in der Pharmaindustrie. Verwende dein Wissen und Statistiken, um realistische Ergebnisse zu erzeugen.“ * „Erzeuge Testdaten für alle Fragen, damit ich Berichte vorab ansehen kann.“ ### 📈 Verteilung & Sentiment-Steuerung * „Erzeuge 100 Befragte mit generell hohen Zufriedenheitswerten.“ * „Simuliere Antworten mit gemischtem Sentiment und moderatem NPS.“ * „Erstelle größtenteils positive Antworten mit einer kleinen Gruppe unzufriedener Ausreißer.“ * „Erzeuge Daten, die niedrige Zufriedenheit und einen abnehmenden Trend widerspiegeln.“ ### 🎯 Zielgerichtete Szenarien * „Simuliere Antworten für eine Produkt-Launch-Umfrage mit starken Early Adopters.“ * „Erzeuge synthetisches Mitarbeiterfeedback mit moderatem Engagement.“ * „Erstelle Kunden-Feedback-Antworten mit variierender Zufriedenheit über verschiedene Dienstleistungen.“ * „Simuliere ein Churn-Risiko-Szenario mit abnehmenden Zufriedenheitswerten.“ --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.ngsurvey.com/de/ai-suite/artemis-ai-agent/synthetische-befragte.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.