1. Inleiding

In het snel evoluerende landschap van kunstmatige intelligentie is de manier waarop we met modellen communiceren net zo cruciaal geworden als de modellen zelf. In dat kader heeft Google een uitgebreide gids van 68 pagina’s uitgebracht over prompt engineering, met als doel de kloof tussen gebruikers en AI-systemen te overbruggen. Deze gids dient zowel als introductie voor beginners als als verdiepende bron voor ervaren gebruikers, en legt de nadruk op de kunst en wetenschap van het formuleren van effectieve prompts om gewenste reacties van AI-modellen op te roepen.

Prompt engineering draait niet alleen om het stellen van vragen, maar om het stellen van de juiste vragen op de juiste manier. Nu AI-systemen steeds meer worden geïntegreerd in diverse sectoren – van de gezondheidszorg tot de financiële wereld – wordt het steeds belangrijker om effectief met deze systemen te kunnen communiceren. Google’s gids biedt inzichten in best practices, technieken en strategieën om deze interacties te verbeteren, zodat gebruikers het volledige potentieel van AI kunnen benutten.

2. Prompt Engineering begrijpen

Prompt engineering verwijst naar het proces van het ontwerpen en verfijnen van invoer (prompts) die aan AI-modellen worden gegeven om specifieke output te genereren. Het is een combinatie van kunst en wetenschap, waarbij zowel inzicht nodig is in de mogelijkheden van het model als in het gewenste resultaat. In de kern draait prompt engineering om het sturen van de AI zodat deze de context, intentie en nuances van een verzoek begrijpt.

Historisch gezien vereiste interactie met AI-modellen technische expertise, vaak met behulp van codering en complexe configuraties. Dankzij vooruitgang in natuurlijke taalverwerking, vooral met modellen zoals Google’s Gemini, is de focus echter verschoven naar prompts in natuurlijke taal. Deze verschuiving maakt het gebruik van AI toegankelijker, waardoor een breder publiek met modellen kan communiceren zonder diepgaande technische kennis.

De evolutie van prompt engineering heeft geleid tot de opkomst van diverse technieken, zoals zero-shot, one-shot en few-shot prompting. Deze methoden bieden verschillende manieren om modellen aan te sturen, variërend van het geven van geen voorbeelden tot het aanbieden van meerdere voorbeelden om de reactie van het model te sturen. Inzicht in deze technieken is essentieel voor effectieve prompt engineering.

3. Kernprincipes van effectief Prompting

Effectief prompten berust op een aantal belangrijke principes:

Duidelijkheid en beknoptheidOnduidelijkheid kan leiden tot onvoorspelbare output. Duidelijke en beknopte prompts zorgen ervoor dat het model het verzoek zonder verwarring begrijpt. Vraag bijvoorbeeld niet: “Vertel me iets over het klimaat,” maar stel een specifiekere prompt zoals: “Geef een samenvatting van de effecten van klimaatverandering op de leefgebieden van ijsberen.”

Specificiteit in instructies: Duidelijk zijn over het gewenste formaat, de lengte en de stijl van de output kan de kwaliteit van de antwoorden aanzienlijk verbeteren. Als je bijvoorbeeld aangeeft: “Noem drie voordelen van hernieuwbare energie in opsommingstekens,” helpt dat het model om een gestructureerd en gericht antwoord te geven.

Positieve formulering boven beperkingen: Het positief formuleren van prompts, zoals “Neem alleen relevante gegevens op,” is effectiever dan negatieve beperkingen zoals “Neem geen irrelevante gegevens op.” Positieve instructies sluiten beter aan bij de training van het model en verkleinen de kans op ongewenste output.

Het naleven van deze principes zorgt ervoor dat prompts zijn afgestemd op het uitlokken van nauwkeurige en relevante antwoorden, wat de algehele interactie met AI-modellen verbetert.

4. De rol van voorbeelden bij het prompten

Voorbeelden spelen een cruciale rol bij het aansturen van AI-modellen, vooral bij technieken zoals one-shot en few-shot prompting. Door voorbeelden te geven kunnen gebruikers het gewenste formaat, de toon en de reikwijdte van de output duidelijk maken, waardoor het model het patroon kan nabootsen.

Zero-shot prompting: Hierbij krijgt het model een taak zonder dat er voorbeelden worden gegeven. Deze methode steunt op de reeds aanwezige kennis van het model en is geschikt voor eenvoudige taken.

One-shot prompting: Hierbij wordt één voorbeeld gegeven om het model te sturen. Dit is nuttig bij het introduceren van een nieuw formaat of een nieuwe stijl.

Few-shot prompting: Hierbij worden meerdere voorbeelden gegeven, waardoor het model een duidelijker beeld krijgt van de gewenste output. Deze techniek is vooral effectief bij complexe taken of wanneer de gewenste output specifieke nuances bevat.

Als het doel bijvoorbeeld is om filmrecensies te classificeren als positief, negatief of neutraal, helpt het om enkele gelabelde voorbeelden te geven zodat het model de criteria voor elke categorie begrijpt. Het is echter belangrijk om overfitting te vermijden, waarbij het model te sterk wordt afgestemd op de voorbeelden en daardoor niet goed meer generaliseert naar nieuwe input.

5. Structureren van output voor betere resultaten

Het specificeren van de gewenste outputstructuur is cruciaal om bruikbare en consistente antwoorden van AI-modellen te verkrijgen. Door het formaat duidelijk te definiëren, kunnen gebruikers de noodzaak van nabewerking verminderen en ervoor zorgen dat de output aansluit bij hun vereisten.

Gestructureerde formaten: Het vragen om output in formaten zoals JSON, CSV of Markdown kan de integratie met andere systemen of tools vergemakkelijken. Bijvoorbeeld: door het model te vragen “Geef de gegevens in JSON-formaat met de velden: naam, leeftijd en beroep” wordt gegarandeerd dat de output gestructureerd en machine-leesbaar is.

Opsommingstekens en lijsten: Bij samenvattingstaken kan het instrueren van het model om opsommingstekens of genummerde lijsten te gebruiken de leesbaarheid en duidelijkheid verbeteren.

Specificaties voor lengte en stijl: Het aangeven van de gewenste lengte, zoals “Schrijf een samenvatting in drie zinnen,” of stijl, zoals “Gebruik een formele toon,” helpt het model om zijn antwoord hierop af te stemmen.

Door expliciet te zijn over de structuur van de output, kunnen gebruikers de mogelijkheden van het model effectiever benutten en ervoor zorgen dat de antwoorden aansluiten bij hun specifieke behoeften.

6. Gebruik van variabelen en plaatshouders

Een van de krachtigste strategieën binnen prompt engineering is het gebruik van variabelen en plaatsaanduidingen. Deze maken prompts dynamisch, herbruikbaar en gemakkelijker te onderhouden in verschillende contexten. Je kunt het vergelijken met het gebruik van variabelen in programmeren – maar in dit geval programmeer je gesprekken.

Stel dat je een AI-assistent ontwikkelt die verjaardagswensen verstuurt. In plaats van elke keer een unieke prompt te schrijven, kun je een sjabloon gebruiken zoals:

“Schrijf een vrolijke verjaardagsboodschap aan {{name}}, die vandaag {{age}} jaar wordt.”

Hier zijn {{name}} en {{age}} placeholders die je kunt vervangen door echte waarden. Deze aanpak biedt een aantal belangrijke voordelen:

• Schaalbaarheid: Je kunt honderden interacties afhandelen met één enkel promptsjabloon.
• Consistentie: Het behoudt een uniforme stijl en structuur in alle output.
• Efficiëntie: Je kunt prompts sneller automatiseren en implementeren met minder fouten.

Om optimaal gebruik te maken van variabelen in je prompts:

• Gebruik duidelijke, zelfverklarende plaatsaanduidingen.
• Houd de prompt flexibel zodat deze niet te sterk afhankelijk is van één specifiek formaat.
• Test hoe het model zich gedraagt met verschillende waardes om onverwacht gedrag op te sporen.

Het parametriseren van prompts met variabelen is een gamechanger voor ontwikkelaars die AI-toepassingen, chatbots of automatiseringstools bouwen.

7. Experimenteren met invoerformaten

Prompt engineering draait niet alleen om wat je zegt, maar ook om hoe je het zegt. Het aanpassen van het invoerformaat kan de aandacht en prestaties van het model drastisch beïnvloeden. Google’s gids moedigt aan om te experimenteren met formaten zoals tabellen, opsommingstekens en zelfs JSON, om modellen te helpen je intentie beter te begrijpen.

Laten we bekijken waarom het formaat belangrijk is:

• Tabellen zijn handig bij het werken met gestructureerde gegevens. Als je bijvoorbeeld een AI vraagt om verkoopgegevens te analyseren, kan een tabelvorm het verband tussen gegevenspunten duidelijker maken.

| Product | Sales Q1 | Sales Q2 |

|———|———-|———-|

| A        | 1000      | 1200      |

| B        | 800      | 950       |

• Opsommingstekens verminderen onduidelijkheid. Bij het opsommen van meerdere items verbetert dit formaat het begrip en maakt het de reacties voorspelbaarder.
• JSON- of YAML-structuren zijn ideaal voor toepassingen die machine-leesbare output vereisen. Je kunt het model bijvoorbeeld instrueren met: “Geef de volgende gegevens terug in JSON-formaat: naam, leeftijd, locatie en beroep.”

Probeer ook formaten te combineren. Je kunt bijvoorbeeld een tabel invoeren en het model vragen om een samenvatting in opsommingstekens te geven. Deze mix-en-match-strategie helpt je om de optimale configuratie voor je taak te vinden.

8. Continu testen en iteratie

Prompt engineering is geen “set-it-and-forget-it”-proces. Modellen veranderen, output verschuift en jouw behoeften evolueren. Daarom is continu testen en itereren een onmisbare best practice.

Elke keer dat er een nieuwe modelversie verschijnt (zoals van GPT-4.0 naar 4.5), kan de prompt prestatie variëren – zelfs als je prompt zelf niet is veranderd. Dit betekent dat je zou moeten:

• Voer je prompts regelmatig opnieuw uit.
• Evalueer resultaten aan de hand van duidelijke meetcriteria zoals nauwkeurigheid, voltooiingsgraad of gebruikerstevredenheid.
• Volg veranderingen in de tijd met versiebeheer (zelfs een eenvoudige Google Sheet volstaat).

Zo kan een testproces eruitzien:

1. Stel je eerste prompt op.
2. Test je prompt in verschillende situaties: makkelijke, moeilijke en bijzondere gevallen.
3. Schrijf de resultaten op en kijk of er dingen niet kloppen of anders gaan dan verwacht.
4. Pas je woorden, voorbeelden of opmaak een beetje aan.
5. Herhaal het proces.

Prompt engineering is een proces van herhalen, net zoals bij softwareontwikkeling. Hoe meer je test, hoe beter je prompts worden – en hoe betrouwbaarder de antwoorden van het model zijn.

9. Samenwerken aan promptontwikkeling

Hoewel alleen experimenteren prima werkt voor eenvoudige taken, levert samenwerken met een team vaak betere prompts, snellere verbeteringen en bredere tests op. Net als bij schrijven of programmeren zorgt samenwerking voor verschillende perspectieven, waarmee je dingen opmerkt die je zelf misschien over het hoofd ziet.

Voordelen van teamwork bij prompt engineering zijn onder andere:

• Diversiteit van ideeën: Meerdere mensen zorgen voor meer creativiteit in formulering en opmaak.
• SpecialisatieDesigners letten misschien op de toon, ontwikkelaars op de structuur en analisten op de logica van de output.
• Versiebeheer: Teams gebruiken meestal gestructureerde tools zoals Notion, Google Docs of GitHub om promptversies, prestatie-opmerkingen en gebruiksscenario’s bij te houden.

Er zijn ook speciale tools voor samenwerking aan prompts:

• PromptHub: Biedt versiebeheer en delen.
• FlowGPT: Een plek om snelle ideeën te testen en te crowdsourcen.
• OpenPrompt: Gericht op wetenschappelijk onderzoek en reproduceerbaarheid.

Om samenwerking effectief te maken, standardiseer je hoe je je prompts schrijft, benoemt en documenteert. Maak afspraken over sjablonen, bestandsstructuren en beoordelingsprocessen. Je bespaart uren met het oplossen van problemen en verbetert de kwaliteit van prompts in het hele team.

10. Chain-of-Thought (CoT) Prompting

Chain-of-Thought prompting is een techniek die modellen aanmoedigt om stap voor stap te denken in plaats van overhaaste conclusies te trekken. Deze methode bootst na hoe mensen complexe problemen oplossen - door ze op te splitsen in hanteerbare delen.

De klassieke vraag hier is:

"Laten we stap voor stap denken."

Wanneer moet je het gebruiken?

• Wiskunde problemen: Berekeningen logisch doorlopen.
• Logische puzzels: Waar redeneren belangrijker is dan herinneren.
• Instructies in meerdere stappen: Om ervoor te zorgen dat het model geen stappen overslaat.

CoT prompting is echter niet altijd nuttig. Voor redeneerintensieve modellen zoals Gemini of GPT-4, kan stap-voor-stap denken al ingebouwd zijn. In die gevallen kan CoT leiden tot overbodigheid of te veel woorden.

Beste praktijken:

• Gebruik CoT voor taken die deductief of inductief redeneren vereisen.
• Houd het simpel - je hoeft geen mooie bewoordingen te gebruiken.
• Gebruik het niet te veel. Voor eenvoudige taken is een directe prompt sneller en duidelijker.

Een voorbeeld:

"Een trein legt 60 km af in 1 uur. Hoe lang duurt het om 180 km af te leggen? Laten we stap voor stap denken."

Dit helpt het model zijn logica af te stemmen op menselijke verwachtingen, wat de nauwkeurigheid en begrijpelijkheid vergroot.

11. Het documenteren van prompt iteraties

Als je serieus bent over prompt engineering, is documentatie geen optie – het is essentieel. Net als bij softwareontwikkeling profiteert prompt iteratie enorm van goede administratie. Elke wijziging, herziening of testresultaat moet worden vastgelegd voor toekomstige referentie.

Waarom is dit belangrijk?

• Reproduceerbaarheid: Jij (of je team) moet kunnen achterhalen waarom een prompt goed werkte of waarom niet.
• Schaalbaarheid: Als je tientallen of honderden prompts beheert, is handmatig bijhouden niet haalbaar zonder documentatie.
• Optimalisatie: Als je oude en nieuwe versies naast elkaar vergelijkt, kun je subtiele verbeteringen ontdekken die de uitvoerkwaliteit verbeteren.

Hier lees je wat je bij elke prompt iteratie moet documenteren:

• De oorspronkelijke prompt en datum
• De specifieke taak of het specifieke doel
• Inputs gebruikt voor testen (inclusief bijzondere gevallen)
• Voorbeeldoutput en eventuele problemen die zijn tegengekomen
• Aangebrachte wijzigingen (wat heb je veranderd en waarom)
• Resultaten na aanpassing

Gebruik hulpmiddelen zoals Google Sheets, Notion, Airtable of zelfs GitHub om een gestructureerd promptlogboek te maken. Hier is een basissjabloon:

Het bijhouden van deze iteraties helpt je prompts wetenschappelijk te verfijnen in plaats van te vertrouwen op giswerk. Na verloop van tijd bouw je een kennisbank op van wat werkt en waarom.

12. Geavanceerde technieken voor vragen stellen

Naarmate prompt engineering zich verder ontwikkelt, komen er nieuwe technieken op die verder gaan dan de basisformaten en voorbeelden. Enkele van de meest effectieve technieken zijn:

• Systeem Prompts: Stel de toon of rol van het model in voordat de gebruiker interactie heeft. Bijvoorbeeld: “Jij bent een behulpzame reisassistent.” Deze zijn krachtig in het sturen van hoe het model zich gedurende het gesprek gedraagt.
• Role-Based Prompting: Simuleert een scenario. Bijvoorbeeld: “Jij bent een voedingsdeskundige die een diabeet helpt bij het plannen van maaltijden.” Deze methode stemt de output van het model af op een persona of domein.
• ReAct (Redeneren + Actie): Combineert denken met handelen. Het model reflecteert op een probleem en handelt dan, vaak door stappen te herhalen. Vooral nuttig voor dynamische redeneertaken.
• Tree-of-Thought (ToT): Splitst complex redeneren op in takken—verschillende potentiële oplossingen die het model evalueert voordat het een beslissing neemt. Het bootst na hoe mensen brainstormen.

Deze methoden helpen bij:

• Complex redeneren
• Besluitvorming
• Domeinspecifiek gedrag
• Conversationele samenhang

Om ze te implementeren, begin eenvoudig. Combineer Chain-of-Thought met een rolprompt, zoals:

"Je bent een juridisch adviseur. Laten we stap voor stap nadenken om de risico's van dit contract in te schatten."

Deze innovaties geven aan waar prompt engineering naartoe gaat: van eenvoudige inputs naar volwaardige orkestratie van AI-gedrag.

13. Veelvoorkomende valkuilen en hoe ze te vermijden

Zelfs doorgewinterde prompte engineers lopen tegen problemen aan. Hier zijn enkele van de meest voorkomende fouten en hoe je ze kunt vermijden:

1. Te vaag zijn: Als je prompt geen detail bevat, vult het model de lege plekken in – vaak onjuist. Specificeer altijd het formaat, de toon en de outputstructuur.
2. Te veel beperkingen opleggen: Zeggen “Doe dit niet” of het stapelen van te veel regels verwart vaak het model. Gebruik positieve formuleringen en alleen essentiële beperkingen.
3. Overfitting met voorbeelden: Te veel specifieke voorbeelden geven kan het model rigide maken. Voeg randgevallen toe om beter te generaliseren.
4. Niet genoeg testen: Het overslaan van uitgebreide tests in verschillende scenario’s kan later grote fouten veroorzaken. Test altijd met gevarieerde inputs.
5. Verwaarlozen van outputformaat: Vergeten de structuur te specificeren (bijvoorbeeld “geef terug in JSON”) leidt tot rommelige, inconsistente outputs die moeilijk programmatisch te gebruiken zijn.
6. Geen versiebeheer toepassen: Zonder het bijhouden van iteraties verlies je waardevolle inzichten en herhaal je fouten.

Deze fouten vermijden gaat niet alleen om het verbeteren van outputs – het gaat om tijd besparen en prompts bouwen die betrouwbaar opschalen.

14. Toekomst van Prompt Engineering

De toekomst van prompt engineering is veelbelovend, maar het evolueert snel. Naarmate AI-modellen krachtiger en multimodaal worden (het verwerken van tekst, afbeeldingen, video, enz.), zal prompt engineering verschuiven van handmatig creëren naar hybride automatisering.

Belangrijkste trends om in de gaten te houden:

• Promptbibliotheken en API's: Bedrijven zullen herbruikbare promptsets bouwen die benaderd kunnen worden als API's.
• Tooling Automatisering: Platforms voor promptoptimalisatie (zoals PromptLayer of LangSmith) zullen verbeteringen suggereren op basis van outputprestaties.
• Natuurlijke Taal Programmering: Prompten kan een manier worden om applicaties te “programmeren” met menselijke taal, wat traditionele codering voor veel gebruiksgevallen zal vervangen.
• Multimodaal Prompten: Prompts die spraak, tekst, afbeeldingen of zelfs gebaren combineren, zullen de standaard worden voor interactie met AI.
• Agentic Prompting: In plaats van enkele taakprompts, zullen toekomstige systemen complexe workflows beheren via sequenties van prompts die als agenten functioneren.

Prompt engineering zal waarschijnlijk een kernvaardigheid worden in verschillende sectoren – vergelijkbaar met hoe spreadsheetvaardigheid in de jaren '90 een basisvereiste werd. Degenen die nu tijd investeren om het te leren, zullen voorlopen op de curve.

15. Conclusie

Prompt engineering is niet langer een obscure AI-hobby – het is een cruciale vaardigheid voor iedereen die werkt met taalmodellen. Google’s gids van 68 pagina’s leert niet alleen hoe je prompts opstelt; het biedt een blauwdruk voor het beheersen van deze nieuwe vorm van communicatie.

Van het duidelijk en beknopt houden van prompts tot het gebruiken van geavanceerde strategieën zoals Chain-of-Thought en ReAct, de belangrijkste boodschap is deze: je output is alleen zo goed als je input.

Naarmate AI dieper geïntegreerd raakt in tools, bedrijven en het dagelijks leven, zullen degenen die begrijpen hoe ze de taal van AI kunnen spreken – door slimme, gestructureerde en strategische prompting – de weg leiden.

Dus ga je gang, experimenteer, itereren, werk samen en documenteer. Je vraagt niet alleen om hulp van AI. Je vormt zijn gedrag – en je toekomst.

FAQs

1. Wat is de beste manier om prompt engineering te leren?

Begin met eenvoudige taken met duidelijke prompts. Experimenteer met verschillende invoerformaten en voeg geleidelijk complexiteit toe met korte en rolgebaseerde prompts.

2. Waarom is het belangrijk om specifieke voorbeelden te gebruiken in aanwijzingen?

Voorbeelden sturen het gedrag van het model en de opmaakverwachtingen, vooral voor taken met genuanceerde vereisten of creatieve output.

3. Hoe vaak moet ik mijn aanwijzingen testen en herhalen?

Idealiter test je prompts elke keer opnieuw als het model wordt bijgewerkt of als je taak verandert. Stel op zijn minst een regelmatige controlecyclus in (bijvoorbeeld maandelijks).

4. Zijn er snelle engineeringtools nodig?

In het begin niet, maar naarmate je use cases zich uitbreiden, zullen tools voor testen, loggen en samenwerken helpen om de kwaliteit en efficiëntie te behouden.

5. Kan ik prompt engineering gebruiken met niet-tekstmodellen (zoals het genereren van afbeeldingen)?

Ja! Prompting principes zijn van toepassing op verschillende modaliteiten. Veel beeld-, video- en audiomodellen maken gebruik van tekstuele prompts om output te sturen.