Prompt engineering voor generative AI

Prompt engineering is een belangrijk onderdeel van het werken met generatieve AI. Een prompt is een tekstuele of visuele input die het model instrueert om een bepaald soort output te genereren. Een goede prompt kan het verschil maken tussen een relevante, creatieve en coherente tekst en een onsamenhangende, irrelevante of onjuiste tekst. In deze blog geef ik je enkele best practices voor het ontwerpen van effectieve prompts voor generatieve AI-modellen.

Wat is een prompt?

Een prompt is een manier om het model te sturen in de richting die je wilt. Een prompt bestaat meestal uit drie elementen:

• Een context: dit is de achtergrondinformatie die je het model geeft over het onderwerp, het doel, de stijl of de toon van de tekst die je wilt genereren. De context kan bijvoorbeeld een titel, een inleiding, een vraag, een voorbeeld of een instructie zijn.
• Een trigger: dit is het teken dat het model vertelt dat het moet beginnen met genereren. De trigger kan bijvoorbeeld een lege regel, een dubbele punt, een haakje of een speciaal symbool zijn.
• Een stop: dit is het teken dat het model vertelt dat het moet stoppen met genereren. De stop kan bijvoorbeeld een punt, een haakje, een speciaal symbool of een vooraf bepaald aantal woorden of tekens zijn.

Een voorbeeld van een prompt is:

“Schrijf een blog over wat generative AI is.”

Waarom is prompt engineering belangrijk?

Prompt engineering is belangrijk omdat het model niet altijd weet wat je wilt dat het doet. Het model heeft geleerd van grote hoeveelheden tekst op het internet, maar dat betekent niet dat het alle soorten teksten kan genereren die je nodig hebt. Het model kan ook bevooroordeeld, onnauwkeurig of inconsistent zijn in de output. Daarom moet je het model helpen om je verwachtingen te begrijpen en te voldoen.

Een goede prompt kan je helpen om:

• De relevantie van de output te verhogen: je wilt dat het model zich richt op de informatie die je nodig hebt en geen irrelevante of afleidende details toevoegt.
• De creativiteit van de output te stimuleren: je wilt dat het model originele en interessante ideeën genereert die passen bij je doel en publiek.
• De coherentie van de output te verbeteren: je wilt dat het model een logische en samenhangende tekst produceert die gemakkelijk te volgen en te begrijpen is.
• De kwaliteit van de output te waarborgen: je wilt dat het model correcte en betrouwbare informatie geeft en geen fouten maakt op het gebied van spelling, grammatica, feiten of logica.

Hoe maak je een goede prompt?

Er is geen eenduidig antwoord op hoe je een goede prompt maakt, omdat elke situatie anders is. Je moet rekening houden met verschillende factoren, zoals:

• Het model dat je gebruikt: verschillende modellen hebben verschillende mogelijkheden, beperkingen en eigenaardigheden. Je moet weten hoe je model werkt, wat het wel en niet kan doen, en hoe je het kunt aanpassen of verbeteren.
• Het doel dat je hebt: wat wil je bereiken met de output? Wil je informeren, overtuigen, vermaken, inspireren of iets anders? Je moet duidelijk zijn over wat je wilt dat het model doet en waarom.
• Het publiek dat je bedient: voor wie is de output bedoeld? Wat is hun kennisniveau, interesse, voorkeur of behoefte? Je moet rekening houden met wie je tekst gaat lezen en hoe je ze kunt aanspreken of helpen.
• De data die je hebt: wat is de bron of het formaat van de input die je het model geeft? Hoeveel, hoe divers, hoe betrouwbaar en hoe actueel is de data? Je moet de kwaliteit en de kwantiteit van de data die je gebruikt beoordelen en optimaliseren.

De voorbeeld prompt die ik net genoemd heb zou je als volgt kunnen uitbreiden om er een betere prompt van te maken:

“Schrijf een blog van minimaal 800 woorden over wat generative AI is. De blog moet vooral geoptimaliseerd zijn voor SEO en goed in Google ranking.”

Met deze factoren in gedachten, kun je enkele algemene richtlijnen volgen om een goede prompt te maken:

• Wees specifiek: geef het model zo veel mogelijk details over wat je wilt dat het doet. Gebruik concrete voorbeelden, instructies of criteria om het model te sturen.
• Wees duidelijk: vermijd dubbelzinnige, vage of verwarrende formuleringen die het model in verwarring kunnen brengen. Gebruik eenvoudige en directe taal om het model te instrueren.
• Wees consistent: zorg ervoor dat de context, de trigger en de stop op elkaar aansluiten en logisch zijn. Gebruik dezelfde stijl, toon en terminologie in de hele prompt.
• Wees realistisch: verwacht niet dat het model wonderen kan verrichten. Houd rekening met de beperkingen van het model en de data. Vraag niet meer dan wat het model kan leveren.

Hoe test je een prompt?

Een prompt is niet af totdat je hem hebt getest. Je moet verschillende prompts proberen en vergelijken om te zien welke de beste resultaten oplevert. Je moet ook verschillende inputs geven aan dezelfde prompt om te zien hoe het model reageert op variatie. Je kunt je prompts testen op basis van:

• De output: bekijk de output die het model genereert en evalueer deze op basis van je doel, publiek en data. Controleer of de output relevant, creatief, coherent en kwalitatief is. Let ook op eventuele fouten, inconsistenties of ongewenste effecten die het model produceert.
• De feedback: vraag feedback aan anderen die betrokken zijn bij of geïnteresseerd zijn in je project. Laat ze de output lezen en beoordelen. Vraag ze wat ze goed, slecht of verbeterbaar vinden aan de output en de prompt.
• De metrieken: gebruik kwantitatieve metingen om de prestaties van je prompt te beoordelen. Je kunt bijvoorbeeld kijken naar de lengte, de diversiteit, de nauwkeurigheid, de relevantie of de originaliteit van de output. Je kunt ook gebruikmaken van bestaande tools of frameworks om je output te analyseren.

Conclusie

Prompt engineering is een essentiële vaardigheid voor iedereen die met generatieve AI-modellen werkt. Een goede prompt kan je helpen om betere teksten te genereren die voldoen aan je verwachtingen en behoeften. Om een goede prompt te maken, moet je rekening houden met het model, het doel, het publiek en de data die je gebruikt. Je moet ook je prompt testen en verbeteren op basis van de output, de feedback en de metrieken die je krijgt.