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 generieke 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. Je hebt geen kennis van prompt-engineering nodig - je beschrijft in gewone taal wat je wilt en de optimizer regelt de structuur.
Een prompt helemaal zelf nodig? Schakel hierboven over naar Een prompt genereren: beschrijf het doel in één zin en de promptgenerator schrijft een complete, herbruikbare prompt met een rol, stapsgewijze instructies, beperkingen, een uitvoerformaat en [placeholders] voor alleen de details die jij kent.
Wil je het opstellen van prompts voor terugkerend werk helemaal overslaan? 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 überhaupt prompts te schrijven. Nieuw met prompts? Lees wat Claude Skills zijn en ontdek hoe een opgeslagen Skill beter werkt dan telkens opnieuw een prompt schrijven.
Waar je dingen in de prompt plaatst, verandert het antwoord
Positie is het minst besproken en best meetbare onderdeel van promptstructuur, en twee van de drie grote modelleveranciers publiceren hetzelfde advies.
De prompt-richtlijnen van Anthropic schrijven voor invoer van 20.000 tokens of meer voor om "je lange documenten en invoer bovenaan je prompt te plaatsen, boven je vraag, instructies en voorbeelden," en stellen dat vragen aan het einde "de kwaliteit van antwoorden in tests met tot 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..."
Achter deze intuïtie zit onderzoek. Lost in the Middle (Liu et al., arXiv:2307.03172) stelde vast dat de prestaties van modellen "vaak het hoogst zijn wanneer relevante informatie aan het begin of einde van de invoercontext staat, en aanzienlijk afnemen wanneer modellen toegang moeten krijgen tot relevante informatie in het midden van lange contexten, zelfs bij modellen die expliciet voor lange contexten zijn ontworpen." Als het feit dat je nodig hebt halverwege een geplakt document begraven staat, is het verplaatsen ervan een betrouwbaardere oplossing dan de vraag herformuleren.
De huidige richtlijnen van OpenAI ordenen een ontwikkelaarsbericht anders - 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: verzoekspecifiek referentiemateriaal versus grote documenten. De praktische conclusie is dat er geen universele indeling bestaat en dat je een prompt die op basis van de positie voor het ene model is afgestemd, bij een ander model opnieuw moet controleren.
Structuur gaat boven bijvoeglijke naamwoorden
De technieken die de leveranciers daadwerkelijk documenteren zijn structureel van aard, en geen enkele houdt in dat je het model vertelt dat het een expert van wereldklasse is.
Anthropic beschouwt deze formulering voor duidelijkheid als een test en niet als een regel: "Laat je prompt zien aan een collega met minimale context over de taak en vraag diegene hem te volgen. Als diegene in de war zou raken, geldt dat ook voor Claude." Dezelfde richtlijn raadt aan om uit te leggen waarom een beperking bestaat in plaats van die simpelweg te formuleren, omdat het model "slim genoeg is om uit de uitleg te generaliseren" - een instructie met een reden erachter wordt ook toegepast op 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 plaatsen, zoals <instructions>, <context>, <input> "vermindert verkeerde interpretaties." OpenAI: "Markdown-kopteksten en lijsten kunnen helpen 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 de andere kant op: consistente opmaak in few-shot-voorbeelden is belangrijk, en "als je te veel voorbeelden opneemt, kan het model de reactie te sterk op de voorbeelden gaan afstemmen." Anthropic raadt drie tot vijf voorbeelden aan, ingepakt in <example> tags.
Rollen doen minder dan het internet suggereert, maar zijn niet nutteloos. Het standpunt van Anthropic is bescheiden en specifiek: "Een rol instellen in de systeemprompt richt Claudes gedrag en toon 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 ingehaald door de eigen documentatie van de leveranciers.
"Zeg het altijd dat het stap voor stap moet denken." De richtlijnen van OpenAI voor redeneermodellen zeggen het tegenovergestelde: "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 zulke technieken "de prestaties mogelijk niet verbeteren (en soms zelfs kunnen belemmeren)." Op dezelfde pagina wordt aanbevolen 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 dood - Anthropic documenteert nog steeds handmatige CoT met <thinking>- en <answer>-tags - maar het wordt nu beschreven als een terugvaloptie wanneer ingebouwde redenering is 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 zulke vaardigheden "vanzelf 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 de assistent vooraf in." De huidige documentatie van Anthropic stelt dat vanaf recente Claude-modellen vooraf ingevulde assistentberichten in de laatste beurt "niet langer worden ondersteund" en dat aanvragen die deze 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 aanleert, beschrijft een aanvraag die nu mislukt.
Nog een onderscheid dat het vermelden waard is: self-consistency (Wang et al., arXiv:2203.11171) is een decodingstrategie die meerdere redeneerpaden samplet en het meest voorkomende antwoord kiest. 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 die het model niet heeft. De door OpenAI genoemde reden om context toe te voegen is 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 plakken, 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 beperkingstechnieken - "Ik weet het niet" toestaan, woord-voor-woordcitaten uit lange documenten halen voordat er antwoord wordt gegeven, en het model beperken tot aangeleverde bronnen - "hallucinaties aanzienlijk verminderen", maar "ze niet volledig elimineren."
Het kan je niet beschermen tegen promptinjectie. Anthropic noemt twee dreigingsmodellen: directe injectie, waarbij de gebruiker de aanvaller is, en indirecte injectie, waarbij de prompt van een vertrouwde gebruiker ervoor zorgt dat het model inhoud van derden verwerkt - webpagina's, e-mails, documenten en toolresultaten - die kwaadaardige instructies bevatten. Formulering is geen beveiligingsmaatregel.
Het kan je samplingparameters niet instellen. Temperature en top-p staan in de API-aanroep, niet in de prompt. Let er ook op 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 "deze of top_p aan te passen, maar niet beide."
Het kan je niet vertellen of de uitvoer goed is. De prompt-engineeringdocumentatie van Anthropic gaat ervan uit dat je aankomt met een definitie van succes en een manier om die eraan te toetsen. Zonder dat levert een langere, beter gestructureerde prompt alleen een langere, beter gestructureerde gok op.
