Leestip: whitepaper Prompt Engineering van Lee Boonstra
Het internet is de afgelopen periode zeer enthousiast over het whitepaper Prompt Engineering van softwareontwikkelaar Lee Boonstra, die voor Google werkt. Ik bekijk het document en vat de belangrijkste zaken voor je samen. Wat betekent prompt engineering eigenlijk volgens Boonstra, en hoe pas je het slim toe?
Wat is prompt engineering?
Een prompt is de input die je aan een AI-model geeft: een vraag, opdracht of stuk context. Prompt engineering betekent: het bewust ontwerpen van die input om betere antwoorden te krijgen. Zie het als het stellen van de juiste vraag aan een slimme assistent.
“Je hoeft geen data scientist te zijn om een prompt te schrijven – maar goed prompten vraagt om inzicht en oefening.” – Lee Boonstra
Waarom is een goede instructie essentieel?
Stel je voor:
- Je gebruikt AI om automatisch e-mails te beantwoorden.
- Je laat een AI teksten schrijven voor je webshop.
- Je wilt klantvragen automatisch laten samenvatten.
In al die gevallen is de manier waarop je de AI aanstuurt met prompts essentieel. Een goede prompt kan het verschil maken tussen een nuttige assistent of een warhoofd met mooie, loze woorden.
zero-shot prompting
Zero-shot prompting betekent dat je een opdracht aan een AI-model geeft zonder voorbeelden. Je vertrouwt erop dat het taalmodel slim genoeg is om de taak te begrijpen op basis van de beschrijving alleen. Denk aan: “Classificeer deze e-mail als spoed of niet-spoed”, zonder dat je een voorbeeld meegeeft.
Dit is handig voor eenvoudige en snelle toepassingen in de MKB-klantenservice, waarbij je niet elke keer complexe instructies of voorbeelden wilt toevoegen.
Wanneer gebruik je zero-shot prompts?
- Als je taak simpel en duidelijk is.
- Als je snel iets wilt testen zonder uitgebreide datasets.
- Als je veel verschillende soorten input verwacht, maar het doel hetzelfde blijft.
Je kunt dit bijvoorbeeld toepassen om je inbox te filteren: wat is spoed, wat is niet belangrijk en wat is een klacht?
Prompt:
Classificeer het onderstaande bericht als: SPOED, KLACHT, ALGEMEEN, INFORMATIEF of NIET BELANGRIJK.
Bericht: “Onze server ligt eruit en de webshop is niet bereikbaar. We verliezen bestellingen.”
Antwoord ChatGPT:
Dit bericht moet worden geclassificeerd als: SPOED
Reden: Het bericht beschrijft een directe verstoring van de dienstverlening (server en webshop offline) met directe impact op de bedrijfsvoering (verlies van bestellingen), wat onmiddellijke actie vereist.
Voor webshops: few-shot prompts
Je kunt voorbeelden geven van bestellingen in tekstvorm en AI deze om laten zetten naar JSON-data die je kunt verwerken in je systeem. Zo kun je bestellingen begrijpen, zelfs als klanten ze heel verschillend formuleren. Dit kan met few-shot prompting.
Bij few-shot prompting geef je de AI meerdere voorbeelden van hoe een bepaalde taak moet worden uitgevoerd. Je neemt het model als het ware “aan het handje”, zodat het een patroon herkent en vervolgens zelf vergelijkbare nieuwe input correct afhandelt.
Boonstra geeft het voorbeeld van een webshop. Stel, je bent een webshop of afhaalrestaurant en je klanten plaatsen bestellingen in vrije tekst (zoals via WhatsApp, e-mail of chatbot). AI kan dit automatisch omzetten naar gestructureerde data (zoals JSON) die je systeem begrijpt.
Prompt met voorbeelden (few-shot):
VOORBEELD:
Ik wil een kleine pizza met kaas, tomatensaus en pepperoni.
JSON:
{
“size”: “klein”,
“type”: “normaal”,
“ingredients”: [[“kaas”, “tomatensaus”, “salami”]]
}
VOORBEELD:
Mag ik een grote pizza met tomatensaus, basilicum en mozzarella?
JSON:
{
“size”: “groot”,
“type”: “normaal”,
“ingredients”: [[“tomatensaus “, ” basilicum”, “mozzarella”]]
}
Nu:
Ik wil graag een grote pizza, met kaas, mozzarella, tomatensaus, ham en ananas.
Antwoord ChatGPT:
{
“size”: “groot”,
“type”: “normaal”,
“ingredients”: [[“kaas”, “mozzarella”, “tomatensaus”, “ham”, “ananas”]]
}
Few-shot prompting is een enorm krachtige techniek voor webshops die AI slim willen inzetten. Door een paar voorbeelden te geven van hoe een taak uitgevoerd moet worden, kun je AI gebruiken voor:
- Bestellingen interpreteren
- Klantvragen beantwoorden
- Data structureren
- Teksten genereren
En dat allemaal zonder ingewikkelde integraties of datasets. Gewoon met goede prompts.
Automatic Prompt Engineering
In het rapport wordt ook het concept van Automatic Prompt Engineering (APE) uitgelegd. Dit is een manier om prompts automatisch te laten genereren, testen en verbeteren met behulp van een LLM. Superhandig als je veel variaties van een prompt nodig hebt, bijvoorbeeld voor chatbots, classificaties of klantinteractie.
APE betekent eigenlijk: “Gebruik AI om zelf prompts te genereren, evalueren en optimaliseren.” In plaats van zelf tientallen variaties te bedenken, laat je de AI dat werk doen.
In het rapport wordt het voorbeeld van een webshop gegeven: je hebt een webshop met bandmerchandise (bijvoorbeeld Metallica T-shirts) en je wilt een AI-chatbot trainen die bestellingen kan begrijpen, ongeacht hoe de klant het zegt.
Prompt:
Wij hebben een webshop voor bandmerchandise t-shirts, en om een chatbot te trainen hebben we verschillende manieren nodig waarop mensen een bestelling kunnen plaatsen:
“Eén Metallica t-shirt, maat S.”
Genereer 10 varianten met dezelfde betekenis, maar behoud de oorspronkelijke intentie.
Resultaat:
Ik wil graag één Metallica t-shirt in maat S bestellen.
Doe mij één t-shirt van Metallica in maat S.
Eén shirt van Metallica, maat S graag.
Bestel één Metallica t-shirt, maatje S.
Een Metallica t-shirt in de maat S alsjeblieft.
Mag ik één Metallica shirt in maat S?
Ik neem één Metallica t-shirt in S.
Eén exemplaar van het Metallica t-shirt in maat S.
Een t-shirt van Metallica, maat S, graag.
Graag één Metallica shirt, maat S.
Alle zinnen betekenen hetzelfde, maar zijn nét anders geformuleerd. Perfect om je AI-chatbot robuuster te maken.
Handige tips uit het rapport
- Geef duidelijke instructies – liever: “Schrijf een samenvatting in 3 zinnen” dan “Vat samen”.
- Gebruik voorbeelden – laat zien wat je bedoelt, zeker bij herhalende taken.
- Houd prompts eenvoudig – kort en krachtig werkt beter.
- Experimenteer en documenteer – test verschillende versies van prompts en houd bij wat werkt.
- Gebruik JSON voor gestructureerde output – perfect voor koppeling met je systemen.
Het rapport Prompt Engineering ook lezen?
Het rapport Prompt Engineering van Lee Boonstra is gratis beschikbaar. Het bevat veel interessante voorbeelden, code-snippets en technieken – van beginner tot gevorderde.
Lezen kan o.a. via Kaggle.
