Skip to main content
BVDNETBVDNET
DienstenWerkBibliotheekOver MijPrijzenBlogContact
Contact
  1. Home
  2. AI Woordenboek
  3. Praktische Toepassingen
  4. Wat Is Chain-of-Thought Prompting?
lightbulbPraktische Toepassingen
Intermediate

Wat Is Chain-of-Thought Prompting?

Een prompttechniek die LLM's vraagt stap voor stap te redeneren voordat ze antwoorden, wat de nauwkeurigheid dramatisch verbetert

Ook bekend als:
CoT
Chain-of-Thought Prompting
Stapsgewijs Redeneren
AI Intel Pipeline
Chain-of-Thought (CoT)

Chain-of-thought (CoT) is een prompting- en redeneertechniek waarbij een AI-model wordt gestuurd om complexe problemen op te breken in tussenliggende logische stappen voordat het tot een eindantwoord komt.

Waarom het ertoe doet

Zonder CoT-redenering springen taalmodellen direct naar antwoorden, wat vaak leidt tot fouten bij meerstapsproblemen. CoT is ook fundamenteel voor adaptive thinking-architecturen.

Hoe het werkt

  1. Prompting. Zinnen toevoegen zoals "Laten we stap voor stap nadenken".
  2. Extended thinking. Modellen zoals Claude Opus 4.7 hebben ingebouwde denkblokken met configureerbare inspanningsniveaus.
  3. Adaptive thinking. Modellen beslissen dynamisch hoeveel CoT-redenering ze per beurt toepassen.
  4. Zelfverificatie. Het model herevalueert zijn redeneerketen op logische inconsistenties.

Voorbeeld

Zonder CoT: "Wat is 17 × 24?" → "408" (correct, maar ondoorzichtig) Met CoT: "17 × 24 = 17 × 20 + 17 × 4 = 340 + 68 = 408."

Bronnen

  1. Wei et al. — Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in LLMs
    arXiv
  2. Kojima et al. — Large Language Models Are Zero-Shot Reasoners
    arXiv
  3. Wikipedia
  4. Opus 4.7 System Prompt Analysis — Simon Willison

Hulp nodig bij het implementeren van AI?

Ik help je dit concept toe te passen in je bedrijf.

Neem contact op

Gerelateerde Concepten

GraphRAG
Een RAG-architectuur die vooraf een kennisgraaf uit documenten opbouwt, waardoor multi-hop redenering over entiteitsrelaties mogelijk wordt in plaats van platte vectorzoekopdrachten.
Embodied AI
AI-systemen ontworpen om fysieke of virtuele omgevingen waar te nemen en ermee te interageren, als brug tussen digitaal redeneren en real-world actie.
AI Robotics
De integratie van geavanceerde AI-foundationmodellen met roboticahardware om machines te creëren die autonoom kunnen redeneren en fysiek manipuleren in de echte wereld.
Generative Engine Optimization (GEO)
Content optimaliseren voor AI-ontdekking in plaats van alleen zoekmachines — antwoord-eerst structuur, gestructureerde data en vraaggeoriënteerde titels.

AI-advies

Hulp nodig bij het begrijpen of implementeren van dit concept?

Praat met een expert
Vorige

Binex

Volgende

Claude Code

BVDNETBVDNET

Webontwikkeling en AI-automatisering. Goed gedaan.

Bedrijf

  • Over Mij
  • Contact
  • FAQ

Resources

  • Diensten
  • Werk
  • Bibliotheek
  • Blog
  • Prijzen

Connect

  • LinkedIn
  • GitHub
  • Twitter / X
  • Email

© 2026 BVDNET. Alle rechten voorbehouden.

Privacybeleid•Algemene Voorwaarden•Cookiebeleid