Gratis promptoptimizer

Wat is een promptoptimizer?

Een promptoptimizer is een gratis tool die een ruwe, half uitgewerkte prompt omzet in een duidelijke, gestructureerde prompt die veel betere resultaten oplevert met elke AI. Plak je ruwe idee en deze gratis promptoptimizer herschrijft het met de onderdelen die er echt toe doen - een rol voor de AI, de taak, de context, je vereisten en het gewenste uitvoerformaat. Het verschil tussen een vage vraag en een gestructureerde prompt is het verschil tussen algemene en echt bruikbare output.

Het werkt ook als promptverbeteraar en ChatGPT-promptoptimalisatie: de gestructureerde prompt die het genereert, is overdraagbaar, zodat je die rechtstreeks in Claude, ChatGPT, Gemini of elke AI-chat kunt plakken. Geen kennis van prompt-engineering nodig - je beschrijft in gewone taal wat je wilt en de optimizer regelt de structuur.

Wil je terugkerend werk helemaal zonder prompting uitvoeren? Met een kant-en-klaar promptpakket of Skill-bestand van KissMySkills maak je van Claude of ChatGPT een specialist voor een specifieke taak, zodat je deskundige output krijgt zonder zelf prompts te schrijven. Nieuw met prompting? Lees wat Claude Skills zijn en ontdek waarom een opgeslagen Skill beter werkt dan telkens opnieuw prompten.

Waar je dingen in de prompt plaatst, verandert het antwoord

Positie is het minst besproken en best meetbare onderdeel van de promptstructuur, en twee van de drie grote modelleveranciers publiceren hetzelfde advies.

De prompt-richtlijnen van Anthropic adviseren voor invoer van 20.000 tokens of meer om “je lange documenten en invoer bovenaan je prompt te plaatsen, vóór je vraag, instructies en voorbeelden”, en stellen dat vragen aan het einde “de kwaliteit van antwoorden in tests met maximaal 30 procent kunnen verbeteren, vooral bij complexe invoer met meerdere documenten.” Beschouw dat percentage als een intern cijfer zonder gepubliceerde methodologie, maar het advies over de volgorde zelf is ondubbelzinnig. Google geeft Gemini dezelfde instructie: “Wanneer je grote hoeveelheden context verstrekt (bijvoorbeeld documenten of code), lever dan eerst alle context aan. Plaats je specifieke instructies of vragen helemaal aan het einde van de prompt,” en voegt de nuttige truc toe om een overgangszin te gebruiken, zoals “Op basis van de bovenstaande informatie…”

Er is onderzoek dat deze intuïtie ondersteunt. Lost in the Middle (Liu et al., arXiv:2307.03172) stelde vast dat de modelprestaties “vaak het hoogst zijn wanneer relevante informatie aan het begin of einde van de invoercontext staat, en aanzienlijk afnemen wanneer modellen relevante informatie in het midden van lange contexten moeten ophalen, zelfs bij modellen die expliciet voor lange contexten zijn ontworpen.” Als het feit dat je nodig hebt halverwege een geplakt document verborgen staat, is verplaatsen een betrouwbaardere oplossing dan de vraag anders formuleren.

De huidige richtlijnen van OpenAI zetten een ontwikkelaarsbericht in een andere volgorde - Identiteit, Instructies, Voorbeelden en vervolgens Context, met de opmerking dat context “meestal het best aan het einde van je prompt kan worden geplaatst”. Dat is niet zozeer een tegenspraak als wel een verschil in wat er wordt geplaatst: aanvraag-specifiek referentiemateriaal tegenover omvangrijke documenten. De praktische conclusie is dat er geen universele indeling bestaat en dat je een prompt die op basis van zijn positie voor het ene model is afgestemd, bij een ander model opnieuw moet controleren.

Structuur gaat vóór bijvoeglijke naamwoorden

De technieken die de leveranciers daadwerkelijk documenteren zijn structureel van aard, en geen ervan houdt in dat je het model vertelt dat het een expert van wereldklasse is.

Anthropic gebruikt duidelijkheid als toets, niet als regel: “Laat je prompt zien aan een collega die zo min mogelijk context over de taak heeft en vraag diegene de prompt te volgen. Als diegene in de war zou raken, geldt dat ook voor Claude.” Diezelfde richtlijn raadt aan uit te leggen waarom een beperking bestaat in plaats van die simpelweg te formuleren, omdat het model “slim genoeg is om van de uitleg te generaliseren” - een instructie met een reden erachter werkt ook in gevallen die je niet hebt opgesomd.

Delimiters zijn de andere consistente aanbeveling. Anthropic: XML-tags “helpen Claude complexe prompts ondubbelzinnig te parseren”, en elk type inhoud in een eigen tag wikkelen, zoals <instructions>, <context>, <input> “verlaagt verkeerde interpretatie.” OpenAI: “Markdown-koppen en -lijsten kunnen nuttig zijn om afzonderlijke secties van een prompt te markeren,” en “XML-tags kunnen helpen afbakenen waar een stuk inhoud… begint en eindigt.” Google waarschuwt bij voorbeelden juist voor het tegenovergestelde: consistente opmaak in few-shot-voorbeelden is belangrijk, en “als je te veel voorbeelden opneemt, kan het model de respons op de voorbeelden gaan overfitten.” Anthropic raadt drie tot vijf voorbeelden aan, ingesloten in <example> tags.

Rollen doen minder dan het internet doet vermoeden, maar zijn niet nutteloos. Het standpunt van Anthropic is bescheiden en specifiek: “Een rol instellen in de systeemprompt richt het gedrag en de toon van Claude op jouw gebruikssituatie. Zelfs één zin maakt verschil.” Eén zin in de systeemprompt - geen alinea met verzonnen biografie in het gebruikersbericht.

Twee stukken standaardadvies over prompts die nu onjuist zijn

Promptgidsen verouderen snel, en twee van de meest herhaalde tips zijn inmiddels achterhaald door de eigen documentatie van de leveranciers.

“Zeg het altijd dat het stap voor stap moet denken.” De richtlijnen van OpenAI voor redeneren zeggen het tegenovergestelde voor redeneermodellen: “Vermijd chain-of-thought-prompts: Omdat deze modellen intern redeneren, is het niet nodig om ze te vragen ‘stap voor stap te denken’ of ‘je redenering uit te leggen’,” en elders dat dergelijke technieken “de prestaties mogelijk niet verbeteren (en ze soms zelfs kunnen belemmeren).” Op dezelfde pagina wordt aangeraden eerst zero-shot te proberen en alleen voorbeelden toe te voegen als dat nodig is. De analogie van OpenAI is het onthouden waard: een redeneermodel “is als een ervaren collega. Je kunt diegene een doel geven en erop vertrouwen dat diegene de details uitwerkt. Een GPT-model is als een junior collega.” Chain-of-thought is niet verdwenen - Anthropic documenteert nog steeds handmatige CoT met <thinking> en <answer>-tags - maar wordt nu beschreven als een terugvaloptie wanneer ingebouwde redeneervaardigheden zijn uitgeschakeld, niet als standaard.

Het is ook de moeite waard om te weten wat het oorspronkelijke artikel beweerde. Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (Wei et al., arXiv:2201.11903) rapporteerde dat dergelijke vermogens “van nature ontstaan in voldoende grote taalmodellen”. Het beroemde resultaat met “laten we stap voor stap denken” (Kojima et al., arXiv:2205.11916) werd gemeten op een model uit 2022. Geen van beide is een tijdloze wet.

“Vul de eerste woorden van het antwoord van de assistent vooraf in.” In de huidige documentatie van Anthropic staat dat vooraf ingevulde assistentberichten in de laatste beurt vanaf recente Claude-modellen “niet langer worden ondersteund” en dat aanvragen die ze bevatten “een 400-fout retourneren”. De gedocumenteerde vervangingen zijn gestructureerde uitvoer, een directe instructie om zonder inleiding te antwoorden of tool calling. Elke handleiding die prefill nog steeds als opmaaktruc onderwijst, beschrijft een aanvraag die nu mislukt.

Nog een onderscheid dat de moeite waard is: self-consistency (Wang et al., arXiv:2203.11171) is een decodingstrategie waarbij meerdere redeneerpaden worden gesampled en het meest voorkomende antwoord wordt gekozen. Dit kan niet worden bereikt door een prompt te herschrijven, omdat er meerdere generaties voor nodig zijn.

Wat deze optimizer niet kan

Het kan geen kennis leveren waarover het model niet beschikt. De reden die OpenAI geeft voor het toevoegen van context is om het model “toegang te geven tot bedrijfseigen gegevens of andere gegevens buiten de dataset waarop het model is getraind”. De oplossing voor een ontbrekend feit is het feit invoegen, niet de vraag beter formuleren.

Het kan hallucinaties niet elimineren. Anthropic zegt duidelijk dat zelfs geavanceerde modellen “soms tekst kunnen genereren die feitelijk onjuist is”, en dat de maatregelen - “Ik weet het niet” toestaan, woordelijk citeren uit lange documenten voordat het antwoord wordt gegeven en het model beperken tot aangeleverde bronnen - “hallucinaties aanzienlijk verminderen”, maar “ze niet volledig elimineren”.

Het kan u niet beschermen tegen promptinjectie. Anthropic onderscheidt twee dreigingsmodellen: directe injectie, waarbij de gebruiker de aanvaller is, en indirecte injectie, waarbij de prompt van een vertrouwde gebruiker ertoe leidt dat het model inhoud van derden verwerkt - webpagina's, e-mails, documenten en toolresultaten - die kwaadaardige instructies bevat. Formuleringen zijn geen beveiligingsmaatregel.

Het kan uw samplingparameters niet instellen. Temperature en top-p worden ingesteld in de API-aanroep, niet in de prompt. Houd er ook rekening mee dat ze niet tussen aanbieders vergelijkbaar zijn: Anthropic documenteert een bereik van 0,0-1,0 en waarschuwt dat “zelfs met een temperature van 0,0 de resultaten niet volledig deterministisch zullen zijn”, terwijl OpenAI 0-2 documenteert en aanbeveelt om “temperature of top_p aan te passen, maar niet beide”.

Het kan u niet vertellen of de uitvoer goed is. Anthropic's documentatie over prompt-engineering gaat ervan uit dat u met een definitie van succes komt en een manier hebt om daaraan te toetsen. Zonder die basis levert een langere, beter gestructureerde prompt alleen een langere, beter gestructureerde gok op.