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\u2019s uitgebracht<\/u><\/a> 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.<\/p>\n\n\n\n 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 ge\u00efntegreerd in diverse sectoren \u2013 van de gezondheidszorg tot de financi\u00eble wereld \u2013 wordt het steeds belangrijker om effectief met deze systemen te kunnen communiceren. Google\u2019s gids biedt inzichten in best practices, technieken en strategie\u00ebn om deze interacties te verbeteren, zodat gebruikers het volledige potentieel van AI kunnen benutten.<\/p>\n\n\n\n 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.<\/p>\n\n\n\n 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\u2019s 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.<\/p>\n\n\n\n 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, vari\u00ebrend 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.<\/p>\n\n\n\n Effectief prompten berust op een aantal belangrijke principes:<\/p>\n\n\n\n Duidelijkheid en beknoptheid<\/strong>Onduidelijkheid kan leiden tot onvoorspelbare output. Duidelijke en beknopte prompts zorgen ervoor dat het model het verzoek zonder verwarring begrijpt. Vraag bijvoorbeeld niet: \u201cVertel me iets over het klimaat,\u201d maar stel een specifiekere prompt zoals: \u201cGeef een samenvatting van de effecten van klimaatverandering op de leefgebieden van ijsberen.\u201d<\/p>\n\n\n\n Specificiteit in instructies<\/strong>: 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: \u201cNoem drie voordelen van hernieuwbare energie in opsommingstekens,\u201d helpt dat het model om een gestructureerd en gericht antwoord te geven.<\/p>\n\n\n\n Positieve formulering boven beperkingen<\/strong>: Het positief formuleren van prompts, zoals \u201cNeem alleen relevante gegevens op,\u201d is effectiever dan negatieve beperkingen zoals \u201cNeem geen irrelevante gegevens op.\u201d Positieve instructies sluiten beter aan bij de training van het model en verkleinen de kans op ongewenste output.<\/p>\n\n\n\n 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.<\/p>\n\n\n\n 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.<\/p>\n\n\n\n Zero-shot prompting<\/strong>: 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.<\/p>\n\n\n\n One-shot prompting<\/strong>: Hierbij wordt \u00e9\u00e9n voorbeeld gegeven om het model te sturen. Dit is nuttig bij het introduceren van een nieuw formaat of een nieuwe stijl.<\/p>\n\n\n\n Few-shot prompting<\/strong>: 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.<\/p>\n\n\n\n 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.<\/p>\n\n\n\n Het specificeren van de gewenste outputstructuur is cruciaal om bruikbare en consistente antwoorden van AI-modellen te verkrijgen. Door het formaat duidelijk te defini\u00ebren, kunnen gebruikers de noodzaak van nabewerking verminderen en ervoor zorgen dat de output aansluit bij hun vereisten.<\/p>\n\n\n\n Gestructureerde formaten<\/strong>: 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 \u201cGeef de gegevens in JSON-formaat met de velden: naam, leeftijd en beroep\u201d wordt gegarandeerd dat de output gestructureerd en machine-leesbaar is.<\/p>\n\n\n\n Opsommingstekens en lijsten<\/strong>: Bij samenvattingstaken kan het instrueren van het model om opsommingstekens of genummerde lijsten te gebruiken de leesbaarheid en duidelijkheid verbeteren.<\/p>\n\n\n\n Specificaties voor lengte en stijl: Het aangeven van de gewenste lengte, zoals \u201cSchrijf een samenvatting in drie zinnen,\u201d of stijl, zoals \u201cGebruik een formele toon,\u201d helpt het model om zijn antwoord hierop af te stemmen.<\/p>\n\n\n\n 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.<\/p>\n\n\n\n Een van de krachtigste strategie\u00ebn 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 \u2013 maar in dit geval programmeer je gesprekken.<\/p>\n\n\n\n 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:<\/p>\n\n\n\n \u201cSchrijf een vrolijke verjaardagsboodschap aan {{name}}, die vandaag {{age}} jaar wordt.\u201d<\/p>\n\n\n\n Hier zijn {{name}} en {{age}} placeholders die je kunt vervangen door echte waarden. Deze aanpak biedt een aantal belangrijke voordelen:<\/p>\n\n\n\n Om optimaal gebruik te maken van variabelen in je prompts:<\/p>\n\n\n\n Het parametriseren van prompts met variabelen is een gamechanger voor ontwikkelaars die AI-toepassingen, chatbots of automatiseringstools bouwen.<\/p>\n\n\n\n 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 be\u00efnvloeden. Google\u2019s gids moedigt aan om te experimenteren met formaten zoals tabellen, opsommingstekens en zelfs JSON, om modellen te helpen je intentie beter te begrijpen.<\/p>\n\n\n\n Laten we bekijken waarom het formaat belangrijk is:<\/p>\n\n\n\n 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.<\/p>\n\n\n\n Prompt engineering is geen \u201cset-it-and-forget-it\u201d-proces. Modellen veranderen, output verschuift en jouw behoeften evolueren. Daarom is continu testen en itereren een onmisbare best practice.<\/p>\n\n\n\n Elke keer dat er een nieuwe modelversie verschijnt (zoals van GPT-4.0 naar 4.5), kan de prompt prestatie vari\u00ebren \u2013 zelfs als je prompt zelf niet is veranderd. Dit betekent dat je zou moeten:<\/p>\n\n\n\n Zo kan een testproces eruitzien:<\/p>\n\n\n\n Prompt engineering is een proces van herhalen, net zoals bij softwareontwikkeling. Hoe meer je test, hoe beter je prompts worden \u2013 en hoe betrouwbaarder de antwoorden van het model zijn.<\/p>\n\n\n\n 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.<\/p>\n\n\n\n Voordelen van teamwork bij prompt engineering zijn onder andere:<\/p>\n\n\n\n Er zijn ook speciale tools voor samenwerking aan prompts:<\/p>\n\n\n\n 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.<\/p>\n\n\n\n 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.<\/p>\n\n\n\n De klassieke vraag hier is:<\/p>\n\n\n\n \"Laten we stap voor stap denken.\"<\/p>\n\n\n\n Wanneer moet je het gebruiken?<\/p>\n\n\n\n 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.<\/p>\n\n\n\n Beste praktijken:<\/p>\n\n\n\n Een voorbeeld:<\/p>\n\n\n\n \"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.\"<\/p>\n\n\n\n Dit helpt het model zijn logica af te stemmen op menselijke verwachtingen, wat de nauwkeurigheid en begrijpelijkheid vergroot.<\/p>\n\n\n\n Als je serieus bent over prompt engineering, is documentatie geen optie \u2013 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.<\/p>\n\n\n\n Waarom is dit belangrijk?<\/p>\n\n\n\n Hier lees je wat je bij elke prompt iteratie moet documenteren:<\/p>\n\n\n\n Gebruik hulpmiddelen zoals Google Sheets, Notion, Airtable of zelfs GitHub om een gestructureerd promptlogboek te maken. Hier is een basissjabloon:<\/p>\n\n\n\n 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.<\/p>\n\n\n\n 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:<\/p>\n\n\n\n Deze methoden helpen bij:<\/p>\n\n\n\n Om ze te implementeren, begin eenvoudig. Combineer Chain-of-Thought met een rolprompt, zoals:<\/p>\n\n\n\n \"Je bent een juridisch adviseur. Laten we stap voor stap nadenken om de risico's van dit contract in te schatten.\"<\/p>\n\n\n\n Deze innovaties geven aan waar prompt engineering naartoe gaat: van eenvoudige inputs naar volwaardige orkestratie van AI-gedrag.<\/p>\n\n\n\n Zelfs doorgewinterde prompte engineers lopen tegen problemen aan. Hier zijn enkele van de meest voorkomende fouten en hoe je ze kunt vermijden:<\/p>\n\n\n\n Deze fouten vermijden gaat niet alleen om het verbeteren van outputs \u2013 het gaat om tijd besparen en prompts bouwen die betrouwbaar opschalen.<\/p>\n\n\n\n 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 cre\u00ebren naar hybride automatisering.<\/p>\n\n\n\n Belangrijkste trends om in de gaten te houden:<\/p>\n\n\n\n Prompt engineering zal waarschijnlijk een kernvaardigheid worden in verschillende sectoren \u2013 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.<\/p>\n\n\n\n Prompt engineering is niet langer een obscure AI-hobby \u2013 het is een cruciale vaardigheid voor iedereen die werkt met taalmodellen. Google\u2019s gids van 68 pagina\u2019s leert niet alleen hoe je prompts opstelt; het biedt een blauwdruk voor het beheersen van deze nieuwe vorm van communicatie.<\/p>\n\n\n\n Van het duidelijk en beknopt houden van prompts tot het gebruiken van geavanceerde strategie\u00ebn zoals Chain-of-Thought en ReAct, de belangrijkste boodschap is deze: je output is alleen zo goed als je input<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Naarmate AI dieper ge\u00efntegreerd raakt in tools, bedrijven en het dagelijks leven, zullen degenen die begrijpen hoe ze de taal van AI kunnen spreken \u2013 door slimme, gestructureerde en strategische prompting \u2013 de weg leiden.<\/p>\n\n\n\n Dus ga je gang, experimenteer, itereren, werk samen en documenteer. Je vraagt niet alleen om hulp van AI. Je vormt zijn gedrag \u2013 en je toekomst.<\/p>\n\n\n\n 1. Wat is de beste manier om prompt engineering te leren?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Begin met eenvoudige taken met duidelijke prompts. Experimenteer met verschillende invoerformaten en voeg geleidelijk complexiteit toe met korte en rolgebaseerde prompts.<\/p>\n\n\n\n 2. Waarom is het belangrijk om specifieke voorbeelden te gebruiken in aanwijzingen?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Voorbeelden sturen het gedrag van het model en de opmaakverwachtingen, vooral voor taken met genuanceerde vereisten of creatieve output.<\/p>\n\n\n\n 3. Hoe vaak moet ik mijn aanwijzingen testen en herhalen?<\/strong><\/p>\n\n\n\n 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).<\/p>\n\n\n\n 4. Zijn er snelle engineeringtools nodig?<\/strong><\/p>\n\n\n\n In het begin niet, maar naarmate je use cases zich uitbreiden, zullen tools voor testen, loggen en samenwerken helpen om de kwaliteit en effici\u00ebntie te behouden.<\/p>\n\n\n\n 5. Kan ik prompt engineering gebruiken met niet-tekstmodellen (zoals het genereren van afbeeldingen)?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Ja! Prompting principes zijn van toepassing op verschillende modaliteiten. Veel beeld-, video- en audiomodellen maken gebruik van tekstuele prompts om output te sturen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Verken Google\u2019s gids van 68 pagina\u2019s over prompt engineering in deze diepgaande samenvatting. Leer de belangrijkste best practices, technieken en voorbeelden om je prompts te optimaliseren voor betere AI-uitvoer. Perfect voor zowel beginners als gevorderde gebruikers.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":8394,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[122],"tags":[],"class_list":["post-8393","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-strategy"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/hkaya.eu\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8393","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/hkaya.eu\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/hkaya.eu\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/hkaya.eu\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/hkaya.eu\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8393"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/hkaya.eu\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8393\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":8446,"href":"https:\/\/hkaya.eu\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8393\/revisions\/8446"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/hkaya.eu\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/8394"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/hkaya.eu\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8393"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/hkaya.eu\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8393"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/hkaya.eu\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8393"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}2. Prompt Engineering begrijpen<\/h2>\n\n\n\n
3. Kernprincipes van effectief Prompting<\/h2>\n\n\n\n
4. De rol van voorbeelden bij het prompten<\/h2>\n\n\n\n
5. Structureren van output voor betere resultaten<\/h2>\n\n\n\n
6. Gebruik van variabelen en plaatshouders<\/h2>\n\n\n\n
\n
\n
7. Experimenteren met invoerformaten<\/h2>\n\n\n\n
\n
| Product | Verkoop Q1 | Verkoop Q2 |\n\n|---------|----------|----------|\n\n| A | 1000 | 1200 |\n\n| B | 800 | 950 |<\/code><\/pre>\n\n\n\n\n
8. Continu testen en iteratie<\/h2>\n\n\n\n
\n
\n
9. Samenwerken aan promptontwikkeling<\/h2>\n\n\n\n
\n
\n
10. Chain-of-Thought (CoT) Prompting<\/h2>\n\n\n\n
\n
\n
11. Het documenteren van prompt iteraties<\/h2>\n\n\n\n
\n
\n
Prompt versie<\/strong><\/td> Taak<\/strong><\/td> Belangrijke verandering<\/strong><\/td> Opmerkingen<\/strong><\/td> Datum<\/strong><\/td><\/tr> v1.0<\/td> Nieuwsartikelen samenvatten<\/td> Limiet aantal woorden toegevoegd<\/td> Uitvoer te uitgebreid<\/td> 12 jan<\/td><\/tr> v1.1<\/td> Nieuwsartikelen samenvatten<\/td> Maakte toon formeler<\/td> Verbeterde leesbaarheid<\/td> 15 jan<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n 12. Geavanceerde technieken voor vragen stellen<\/h2>\n\n\n\n
\n
\n
13. Veelvoorkomende valkuilen en hoe ze te vermijden<\/h2>\n\n\n\n
\n
14. Toekomst van Prompt Engineering<\/h2>\n\n\n\n
\n
15. Conclusie<\/h2>\n\n\n\n
FAQs<\/h2>\n\n\n\n