Praktische Toepassingen
7 concepten
Chain-of-Thought Prompting
Een prompttechniek die LLM's vraagt stap voor stap te redeneren voordat ze antwoorden, wat de nauwkeurigheid dramatisch verbetert
Few-Shot Prompting
Het meegeven van enkele uitgewerkte voorbeelden in de prompt om het gedrag van een LLM te sturen — verbetert nauwkeurigheid typisch met 20-30% ten opzichte van zero-shot
Generative Engine Optimization (GEO)
Content optimaliseren voor AI-ontdekking in plaats van alleen zoekmachines — antwoord-eerst structuur, gestructureerde data en vraaggeoriënteerde titels.
Grounding in AI
Het verankeren van LLM-antwoorden aan geverifieerde externe bronnen om hallucinaties te verminderen en citatie mogelijk te maken
In-Context Learning (ICL)
Het vermogen van LLM's om nieuwe taken te leren uit voorbeelden in de prompt — zonder gewichtsupdates of fine-tuning
Prompt Engineering
De systematische praktijk van het ontwerpen van effectieve prompts om optimale resultaten te krijgen van LLM's
Zero-Shot Prompting
Een LLM een taak laten uitvoeren met alleen instructies en zonder voorbeelden — de snelste en goedkoopste promptbenadering