Wat is een prompt? De instructie die je een AI-model geeft. Waarom de kwaliteit van de prompt de kwaliteit van het antwoord bepaalt, met voorbeelden.
Een prompt is de instructie die je aan een AI-model geeft: de vraag, de opdracht en alle context die het model nodig heeft om goed te antwoorden. Naast wat jij typt telt ook wat de toepassing stilletjes meestuurt. Vaste regels, bronnen en voorbeelden. De kwaliteit van die instructie bepaalt in grote lijnen de kwaliteit van het antwoord.
Vergelijk twee versies. 'Maak een samenvatting van deze mail' levert een willekeurig antwoord op: soms drie zinnen, soms een pagina, soms langs een kant die je niet bedoelde. 'Vat deze mail samen in maximaal drie zinnen, noem alleen wat de klant van ons verwacht en wat de deadline is, en schrijf in zakelijk Nederlands' levert elke keer dezelfde vorm op. Het model is hetzelfde; de instructie maakt het verschil.
In een werkende toepassing bestaat de prompt zelden uit alleen jouw vraag. Er staat een vast deel omheen: de rol die het model speelt, de regels waaraan het zich houdt, de bronnen die het mag gebruiken en voorbeelden van wat een goed antwoord is. Die vaste omlijsting noemen we de system-prompt; jouw ingetypte tekst is de gebruikersprompt. Samen bepalen ze wat het model doet, en de scheiding tussen beide is een ontwerpkeuze.
Daar zit ook de valkuil. Tekst die een gebruiker intypt komt binnen in dezelfde ruimte als je vaste regels, en kwaadwillende tekst kan proberen die regels te omzeilen. Dat heet prompt-injection. Een goede toepassing bouwt daarom met meer dan woorden: validatie vooraf, controle achteraf en rechten op de koppelingen die het model mag gebruiken.
Zin in een prompt zit vooral in helderheid: zeg wat je wilt, in welke vorm, met welke beperkingen en voor wie. Voor eenmalige taken (een stuk tekst herformuleren, een vergadering samenvatten, een eerste conceptbrief) volstaat een doordacht geschreven opdracht en is meer bouwwerk overbodig. Het is een goedkope manier om taalwerk sneller gedaan te krijgen.
Niet genoeg wordt het als de taak zich elke dag herhaalt en altijd betrouwbaar moet. Een prompt alleen kan niet garanderen dat een toepassing onder alle omstandigheden hetzelfde doet; dan heb je vaste instructies én opgezochte kennis én controles nodig. En waar klanten persoonlijke gegevens intoetsen, beslist de opzet eromheen (rechten, logging, filters) meer dan de formulering zelf.
Prompts zijn bij ons onderdeel van het systeem, niet losse trucjes: versiebeheerd, gedocumenteerd en getest tegen voorbeeldgevallen uit jouw praktijk. We scheiden vast van variabel, bouwen de instructie op vanuit de taak in plaats van omgekeerd, en bewaken met evaluaties dat een wijziging elders geen stille terugval veroorzaakt. Bij oplevering horen de formules bij het werk. Je kunt ze lezen, en je weet waarom ze zo lopen.
Een goede prompt zegt wat er moet gebeuren, in welke vorm, met welke beperkingen en voor welk doel. En geeft zo nodig een voorbeeld van het gewenste resultaat. Een slechte prompt laat het model raden: te kort, zonder context, zonder vorm. Het verschil zie je direct: dezelfde taak geeft bij een doordachte instructie elke keer een herkenbare structuur, terwijl een vage opdracht elke keer iets anders oplevert. Formulering is dus werk, geen toverspreuk.
De system-prompt is de vaste omlijsting die de toepassing zelf meestuurt: de rol, de regels, de bronnen die gebruikt mogen worden. De gebruikersprompt is wat iemand intypt. De scheiding is belangrijk omdat vaste regels vertrouwelijker zijn dan getypte vragen: wie bepaalt wat het model mag, bepaalt in feite de dienst. We leggen die verdeling per werkstroom vast en testen dat een rare invoer van een gebruiker de vaste regels niet kan wegpoetsen.
Taalmodellen kiezen bij elk woord uit mogelijkheden, en met een zekere willekeurigheid daarin is dat vanzelfsprekend. Voor brainstorm of tekstjes is dat nuttig; voor een bedrijfsproces is het dodelijk, want niemand wil dat een factuurcheck twee keer een ander oordeel geeft. De oplossing zit in de instelling van het model en de omlijsting: laag houden op variatie, bronnen meeleveren, en het antwoord laten vergelijken met voorbeelden van wat goed is.
Voor losse taken zeker zelf: wees concreet over vorm, lengte, toon en doel, en geef een voorbeeld mee. Voor een terugkerende bedrijfsstap wordt het maatwerk, omdat dan meer speelt dan taal: koppelingen, rechten, controle en testen. We offreren dat per project op nacalculatie (ingeschat op de complexiteit van jouw werkstroom) met een heldere offerte vooraf. Vaak beginnen we met jouw eigen formulering en maken we die bewijsbaar.
EIGHTY8