Generatieve AI is krachtig, maar om er het meeste uit te halen, moet je weten hoe je er effectief mee communiceert. Hier komen prompt engineering frameworks in beeld. Deze structuren bieden richtlijnen om prompts helder, specifiek en doelgericht te maken, zodat de AI begrijpt wat je nodig hebt en kwalitatieve antwoorden kan geven.
De populariteit van generatieve AI heeft geleid tot een wildgroei aan frameworks en modellen die beloven je prompts naar een hoger niveau te tillen. RHODES, CREATE, ROSES, RACE – de lijst lijkt eindeloos, en elk framework komt met zijn eigen set richtlijnen. Maar als je ze naast elkaar legt, wordt al snel duidelijk dat de meeste modellen veelal hetzelfde beogen.
Wat maakt een prompt een goede prompt?
Als je diep in de frameworks duikt, ontdek je dat de kernprincipes verrassend gelijk blijven. Of het nu gaat om RHODES, dat nadruk legt op rol en resultaat, of CREATE, dat helderheid en verwachtingen benadrukt, de overlap is overduidelijk. Hieronder een kleine greep uit de tientallen modellen die er op dit moment bestaan.
RHODES
- Role, Hypothesis, Outcome, Direction, Evidence, Style: een gestructureerde aanpak om je intenties en het gewenste resultaat duidelijk te maken.
ROSES
- Role, Orientation, Specifications, Evidence, Style: een variant op hetzelfde thema.
RACE
- Role, Action, Context, End-product: korter, maar nog steeds dezelfde focus.
CREATE
- Clarify, Restrict, Expectations, Add, Target, Evaluate: Hoewel wat abstracter is dit een heel complete beschrijving van een goede prompt.
Hoewel elk framework een unieke afkorting en volgorde gebruikt, is de inhoud dus grotendeels identiek. Hoe langer de afkorting, hoe lastiger het ezelsbruggetje, waardoor het moeilijker is om het te onthouden.
Het echte doel van frameworks: structuur of marketing?
Het is verleidelijk om te denken dat elk nieuw framework een baanbrekende methode introduceert. In werkelijkheid zijn deze frameworks vaak meer een vorm van branding dan een daadwerkelijke toevoeging aan het vakgebied. Het is een strijd van AI kenners om de nieuwe standaard te kunnen zetten (en zo bijvoorbeeld meer boeken te kunnen verkopen).
Dit betekent niet dat frameworks nutteloos zijn – verre van dat. Ze bieden structuur en helpen beginners om betere prompts te schrijven. Maar zodra je de basis onder de knie hebt, kom je erachter dat de meeste frameworks te herleiden zijn tot een paar simpele principes:
- Wees duidelijk, specifiek en compleet in je opdracht.
- Geef context en voorbeelden.
- Beschrijf wat je verwacht van het resultaat.
Met deze drie punten in gedachten kun je zonder een specifiek framework al effectieve prompts schrijven.
Wat mist er in de frameworks?
Wat vaak over het hoofd wordt gezien, is dat een framework alleen niet voldoende is om goede resultaten te garanderen. Zonder kennis van het AI-platform en hoe het reageert op verschillende soorten prompts, blijft een framework slechts een theoretisch hulpmiddel. Niet elke methode werkt goed op elk AI platform. Kijk dus ook goed naar welke best practices het platform zelf aanbiedt.
Vind je eigen weg in prompt engineering
Generative AI is nog steeds constant in beweging. Probeer je daarom niet te veel vast te bijten in een specifieke structuur. Frameworks kunnen nuttig zijn, vooral als je nieuw bent in prompt engineering. Maar zodra je de basisprincipes begrijpt, merk je al snel dat je niet gebonden bent aan één specifiek model. Ontwikkel vooral je eigen methode door meer ervaring op te doen met de verschillende AI platformen die je tot je beschikking hebt.
