Een prompt is de invoer (of opdracht) die je aan de verschillende AI-tools mee kunt geven, zoals bijvoorbeeld “schrijf een samenvatting van dit artikel.”. Net zoals betere vragen tot betere antwoorden leiden, krijg je door slimme prompts betere output van AI-tools zoals Microsoft Copilot.
Prompt engineering
Prompt engineering is het vakgebied dat zich bezig houdt met het ontwerpen en optimaliseren van prompts door precieze instructies te geven, context toe te voegen of extra eisen en beperkingen aan te geven. En dat zijn technieken die jij ook kunt inzetten voor meer productiviteit.
Prompt engineering: technieken en tools
Prompt engineering bestaat uit verschillende technieken die je kunt gebruiken om de output van artificial intelligence te optimaliseren. Neem bijvoorbeeld zero-shot prompting. Het stellen van een simpele vraag is prima als het antwoord net zo simpel is, maar zonder context worden de antwoorden op meer complexe vragen en opdrachten een stuk minder bruikbaar.
|
Techniek |
Uitleg |
Voorbeeld |
|
Zero-shot prompting |
Je stelt gewoon een vraag, zonder voorbeelden. |
"Vertel me wat de hoofdstad van Peru is." |
|
Few-shot prompting |
Je geeft enkele voorbeelden mee als instructie. |
"Voorbeeld 1: Vraag – X, Antwoord – Y, enz." |
|
Chain-of-thought prompting |
Je stuurt het model aan om stap voor stap te redeneren. |
"Leg je antwoord stap voor stap uit." |
|
Role prompting |
Je laat het model een rol aannemen. |
"Je bent een expert in marketing. Wat zijn de beste tactieken voor X?" |
|
Instruction prompting |
Je geeft duidelijke opdrachten of beperkingen mee. |
"Geef drie bulletpoints over X in eenvoudige taal." |
Zero-shot prompting versus instruction prompting
Neem bijvoorbeeld het zoeken naar informatie om een blog te schrijven. Hoe bruikbaar de antwoorden zijn, is afhankelijk van de kwaliteit van de prompt. Als we aan Microsoft Copilot vragen om onderwerpen die belangrijk zijn in een artikel over AI krijgen we het volgende overzicht:
Niets mis met de output, maar het helpt niet om een blog te schrijven. Als we aan de prompt context toevoegen door aan te geven dat we inspiratie zoeken om voor zakelijke gebruikers een blog te schrijven, krijgen we een heel ander antwoord.
Het eerste voorbeeld is zero-shot prompting, het tweede voorbeeld is instruction prompting. Het verschil is duidelijk: in het eerste geval krijgen we als output een algemene en onbruikbare lijst met onderwerpen, in het tweede geval krijgen we een aantal onderwerpen die we kunnen gebruiken.
Tip 1: Wees specifiek
Hoe specifieker de prompt, hoe beter het resultaat. Gebruik dus geen prompts zoals “schrijf een tekst”, maar bijvoorbeeld “schrijf een tekst van maximaal 250 woorden”. Het aanvullen van de prompt met specifieke eisen en beperkingen zorgt voor een betere output.
Tip 2: Context is king
Content is king in de wereld van online marketing, maar in de wereld van artificial intelligence is het context is king. Geef context mee zodat de output aansluit op bijvoorbeeld de doelgroep en specifieke situatie. Geef in de prompt mee voor welke doelgroep de tekst geschreven moeten worden, wat het doel is van de tekst (informeren, inspireren etc.) en vertel vanuit welk standpunt de tekst geschreven moet worden (ICT specialist die zich richt op bedrijven in het midden- en kleinbedrijf). Alle extra informatie helpt AI om betere output te genereren.
Tip 3: Geef instructies
Het geven van instructies kan bijvoorbeeld met behulp van role prompting: deze techniek vraagt aan de AI om zich voor te doen als bijvoorbeeld een ondernemer met een eigen bakkerij die zich zorgen maakt om de invoering van de NIS2-wetgeving. AI kan vervolgens vanuit deze rol redeneren en output genereren. Zo kun je AI bijvoorbeeld vragen “Je bent een ondernemer met een eigen bakkerij en maakt je zorgen over de invoering van de NIS2-wetgeving. Wat wil je weten over de invoering van de NIS2-wetgeving en waar maak jij je zorgen over?”.
Tip 4: Gebruik voorbeelden, formats en structuur
Gebruik voorbeelden om snel en eenvoudig aan te geven welke output jij zoekt. Neem bijvoorbeeld een presentatie in PowerPoint: door het uploaden van een presentatie als voorbeeld, kun je Microsoft Copilot een presentatie in dezelfde stijl laten maken. Formats, structuur en parameters (zoals bijvoorbeeld het minimale aantal woorden in een tekst) bieden meer controle over de output
Tip 5: Experimenteer en leer
Artificial intelligence is niet perfect en zelfs de beste prompt geeft soms niet direct het resultaat dat je zoekt. Gebruik aanvullende vragen en prompts om de output aan te vullen en te optimaliseren. Laten we het voorbeeld van role prompting uit tip 3 gebruiken. Op basis van de prompt komt AI met een overzicht met verschillende zorgen van de ondernemer, die kort worden omschreven. Aanvullende vragen kunnen helpen om meer informatie te krijgen of de output te verduidelijken.
Pas op voor hallucinaties
Artificial intelligence is niet alleen niet perfect, het komt helaas ook voor dat de tools last hebben van zogenaamde hallucinaties. Hallucinaties zijn outputs met verkeerde (valse) informatie. Artificial intelligence is een hulpmiddel, dus zorg dat je de output altijd controleert. Het gebruik van betere prompts is geen garantie dat hallucinaties niet kunnen voorkomen.
Checklist
Gebruik de tips in dit artikel én onderstaande checklist om aan te slag te gaan met prompt engineering en alles uit jouw AI-tools te halen.
· Gebruik tools die voldoen aan de eisen op het gebied van dataveiligheid en AVG-proof zijn (zoals bijvoorbeeld Microsoft Copilot).
· Controleer de prompt. Gebruik de tips uit dit artikel om een effectieve prompt te maken.
· Controleer de output op hallucinaties en foutieve informatie. Wees voorzichtig met cijfers, namen en citaten. Controleer altijd de bron!
· Controleer, leer en documenteer: de beste manier om betere prompts te maken, is door aan de slag te gaan en te experimenteren met de verschillende technieken. Leer van eventuele fouten en documenteer prompts die mooie resultaten opleveren zodat je deze in de toekomst opnieuw kunt gebruiken of kunt delen met collega’s.