Prompt Engineering
Simpele Uitleg
Prompt Engineering is de kunst van het schrijven van effectieve instructies (prompts) voor AI modellen zoals ChatGPT. Goede prompts leveren betere, relevantere antwoorden op.
Technische Definitie
Prompt Engineering is het systematisch ontwerpen en optimaliseren van input queries voor Large Language Models om gewenste output te verkrijgen. Het omvat technieken zoals few-shot learning, chain-of-thought prompting, role assignment, en context window optimization om model performance en output quality te maximaliseren.
Waarom Dit Belangrijk Is
De kwaliteit van je prompts bepaalt direct de kwaliteit van AI output. Goed prompt engineering kan het verschil zijn tussen nutteloze en game-changing AI resultaten. Bedrijven die prompt engineering beheersen zijn 3-5x productiever met AI tools dan bedrijven die random vragen stellen.
Hoe Het Werkt
Een prompt is niet alleen een vraag, maar een complete instructie set. Een goede prompt bevat: (1) Context over de situatie, (2) Duidelijke rol voor de AI, (3) Specifieke taak, (4) Voorbeelden van gewenste output, (5) Format instructies, (6) Constraints en beperkingen. Hoe specifieker en gestructureerder je prompt, hoe beter het resultaat.
Praktische Toepassingen
Content Marketing
Marketing teams gebruiken advanced prompts om on-brand content te genereren die past bij hun tone of voice
Customer Support
Support teams bouwen prompt templates voor consistente, accurate antwoorden op veelgestelde vragen
Code Generation
Developers schrijven gedetailleerde prompts om complete features te laten genereren met tests en documentatie
Voorbeelden
Slecht vs Goed Prompt
SLECHT: "Schrijf een blog post over AI" GOED: "Jij bent een expert B2B marketing copywriter. Schrijf een 800-woord blog post voor een tech-savvy publiek over hoe AI bedrijfsprocessen kan optimaliseren. Gebruik een professionele maar toegankelijke tone. Voeg 3 concrete voorbeelden toe van Nederlandse bedrijven. Eindig met een CTA naar een free consultation."
Chain of Thought Prompting
Voor complexe problemen: "Los dit op stap-voor-stap. Leg je redenering uit bij elke stap voordat je verder gaat naar de volgende." Dit levert 40% accuratere resultaten op voor rekenproblemen en logica.
Veelgemaakte Fouten
Fout:
Te vage prompts
Realiteit:
Specificiteit is key. "Schrijf een email" geeft slechte output. "Schrijf een 150-woord follow-up email aan een B2B prospect na een demo meeting" geeft perfecte output.
Fout:
Geen voorbeelden geven
Realiteit:
LLMs leren van voorbeelden. Voeg 1-3 examples toe van wat je wilt en de output quality verdubbelt.
Tools Die Dit Gebruiken
Veelgestelde Vragen
Moet ik Engels of Nederlands gebruiken voor prompts?
De meeste LLMs zijn beter in Engels omdat ze meer Engels trainingsdata hebben. Voor technische taken: Engels. Voor Nederlandse content: Nederlands werkt ook prima met moderne modellen zoals GPT-4 en Claude.
Hoelang moet een goede prompt zijn?
Er is geen ideale lengte. Sommige prompts zijn 1 zin, anderen 500 woorden. De regel: zo kort mogelijk, zo lang als nodig. Voeg alleen relevante context toe.
Gerelateerde Termen
LLM
Een LLM (Large Language Model) is een AI systeem dat getraind is op enorme hoeveelheden tekst en daardoor menselijke taal kan begrijpen en genereren. Denk aan ChatGPT, Claude, of Gemini.
Few-shot Learning
Few-shot learning is een prompt technique waar je 2-5 voorbeelden geeft van wat je wilt, zodat de AI het patroon leert en toepast op nieuwe data.
Chain of Thought
Chain of Thought (CoT) is een techniek waarbij je de AI vraagt om hardop te denken - stap voor stap door een probleem heen te redeneren voordat het een antwoord geeft. Net zoals een wiskundeleraar je leert om je rekenwerk te laten zien, laat je de AI zijn denkproces zien. Dit klinkt simpel, maar het effect is enorm: complexe problemen die AI normaal verkeerd beantwoordt, worden plotseling veel accurater opgelost.
Temperature
Temperature is de "creativiteitsknop" van AI. Het is een getal tussen 0 en 2 dat bepaalt of AI voorspelbaar of verrassend antwoordt. Temperature 0 = AI kiest altijd de meest voor de hand liggende woorden (perfect voor code, data extractie). Temperature 1 = AI kiest soms verrassende woorden (goed voor creative content, brainstorming). Hoog = creatief maar soms raar, laag = saai maar betrouwbaar. Het is letterlijk de schakelaar tussen "robo-consistent" en "menselijk-verrassend".
Token
Een token is het kleinste stukje tekst dat AI begrijpt - denk aan het als "woord-achtige stukjes". Ongeveer 1 woord = 1.3 tokens. Waarom belangrijk? Tokens bepalen wat je BETAALT en hoeveel tekst AI kan lezen. ChatGPT API rekent per token: 1000 tokens input + 500 tokens output = €0.01. Als je dagelijks 100.000 tokens gebruikt, ben je €1/dag = €30/maand kwijt. Tokens zijn letterlijk je AI budget.
Leer Prompt Engineering in de Praktijk
Wil je Prompt Engineering echt beheersen? Volg onze hands-on training en leer het in 4 uur.
Bekijk Trainingen