Skip to main content
BVDNET
DienstenWerkPrijzen
Over mij
CVCSS-3D-lab3D-galerij
BlogWoordenboek
Contact
Astrolabe
Praktische Toepassingen

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

Praktische ToepassingenIntermediateAI 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 LLMsarXiv
  2. Kojima et al. — Large Language Models Are Zero-Shot ReasonersarXiv
  3. Wikipedia
  4. Opus 4.7 System Prompt Analysis — Simon Willison

Gerelateerde concepten

Semantic Training Gap
Het verschil tussen de statistische taalvloeiendheid van een AI-model en zijn gegronde begrip van domeinspecifieke operationele semantiek, wat leidt tot gehallucineerde identificatoren en cascadefouten in industriële toepassingen.
AI API
Een AI API is een webservice waarmee ontwikkelaars AI-modelcapaciteiten via eenvoudige HTTP-verzoeken in applicaties integreren, zonder zelf modellen te draaien.
Edge AI
Edge AI draait AI-modellen direct op lokale apparaten in plaats van in de cloud, voor privacy, lage latentie en offline functionaliteit via gekwantiseerde en gedistilleerde modellen.
Knowledge Graph
Een knowledge graph slaat real-world entiteiten en hun relaties op als een gestructureerd netwerk, zodat machines kunnen redeneren over verbonden feiten en AI-nauwkeurigheid verhogen.

AI-advies

Hulp nodig bij het begrijpen of implementeren van dit concept?

Praat met een expert
Vorige

Catastrophic Forgetting

Volgende

Verschil tussen een Chatbot

// Hulp nodig bij het implementeren van AI?

Hulp nodig bij het implementeren van AI?

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

Neem contact op

Webontwikkeling en AI-automatisering. Goed gedaan.

Start een project
BVDNETBVDNET

BVDNET bouwt websites en AI-automatisering voor het MKB. BVDART maakt algoritmische abstracte kunst. Twee bedrijven, één adres.

Navigatie
  • Diensten
  • Werk
  • Prijzen
  • Over mij
  • CV
  • CSS-3D-lab
  • 3D-galerij
  • Blog
  • Woordenboek
Contact
  • Start een project
  • berend@bvdnet.nl
© 2026 BVDNET
PrivacybeleidCookiebeleidAlgemene Voorwaarden
Terug naar boven↑

Wij gebruiken cookies om uw ervaring te verbeteren. U kunt kiezen welke soorten cookies u wilt toestaan.