Ga naar de hoofdinhoud
BVDNET
Arnhem · websites & automatiseringBVDNET
Kernconcepten

Prompt

Een prompt is het bericht dat je aan een AI-model als ChatGPT geeft, zoals een vraag of opdracht; hoe duidelijker je bent, hoe bruikbaarder het antwoord.

Ook bekend als: prompts, user prompt, instructie

Een prompt is het bericht dat je aan een AI-model als ChatGPT of Claude geeft: een vraag, een opdracht of een taak. "Schrijf een vriendelijk antwoord aan deze klant die klaagt over een late levering" is een prompt. Anthropic vergelijkt het model met een briljante nieuwe medewerker die je bedrijf nog niet kent. Hoe preciezer de prompt uitlegt wat je wilt, hoe beter het antwoord.

Waar komt de term vandaan?

Prompten werd vanaf 2019 de belangrijkste manier om taalmodellen te gebruiken: in plaats van per taak een model te trainen, typ je een vraag en voorspelt het model het antwoord, zoals Jurafsky en Martin het beschrijven. GPT-3 van OpenAI (2020) voerde taken uit die alleen via tekst aan het model werden opgegeven, soms met een paar uitgewerkte voorbeelden in de prompt (few-shot prompting).

Wat staat er in een prompt?

In een chatapp is de prompt wat je typt, samen met de eerdere berichten uit het gesprek. In software die op de API van een model is gebouwd, heeft hij meestal meer onderdelen:

  • Een systeemprompt met vaste instructies van de ontwikkelaar, zoals een rol, een toon en huisregels. De API van Anthropic neemt die als apart system-veld; OpenAI noemt dit developer messages en geeft ze voorrang boven berichten van de gebruiker.
  • Het bericht van de gebruiker, met de eigenlijke vraag of taak.
  • Context die het model nodig heeft, zoals documenten of klantgegevens. Volgens OpenAI geef je een model zo toegang tot data buiten de data waarop het is getraind; die context automatisch ophalen heet RAG.
  • Voorbeelden van goede antwoorden.

Hoe leest het model een prompt?

Het model krijgt alle onderdelen als één reeks tokens. Een chattemplate zet de berichten achter elkaar, met speciale tokens die aangeven wie er aan het woord is (Hugging Face). Het grote taalmodel schrijft daarna zijn antwoord token voor token, op basis van die hele reeks. Alles moet in het contextvenster passen. Via de API betaal je bovendien per token, voor de prompt en voor het antwoord, zoals de prijslijst van Anthropic laat zien (september 2026). Een lange systeemprompt die bij elk verzoek meegaat, kost dus elke keer geld; prompt caching maakt herhaalde delen goedkoper.

Hoe schrijf je een goede prompt?

De handleidingen van Anthropic en OpenAI geven grotendeels hetzelfde advies (zie prompt engineering):

  • Wees duidelijk over het resultaat en de vorm. De test van Anthropic: laat de prompt zien aan een collega die niets van de taak weet. Raakt die in de war, dan het model ook.
  • Leg uit waarom. Een kaal verbod op beletseltekens werkt minder goed dan uitleggen dat een spraakprogramma de tekst voorleest en die tekens niet kan uitspreken.
  • Geef voorbeelden. Anthropic raadt er drie tot vijf aan.
  • Houd instructies, context en voorbeelden uit elkaar, bijvoorbeeld met XML-tags of Markdown-kopjes.
  • Test met echte gevallen. De uitvoer verschilt per keer, en OpenAI merkt op dat verschillende modellen, en zelfs verschillende snapshots van één model, anders op dezelfde prompt kunnen reageren.

Waar gaat het mis?

Tekst in een prompt kan eigen instructies bevatten. Een webpagina of e-mail die het model leest, kan opdrachten bevatten die zijn gedrag veranderen, ook onzichtbare. Dit heet prompt injection, nummer één op de OWASP-lijst van risico's voor LLM-toepassingen (2025). OWASP raadt aan inhoud van buiten als onbetrouwbaar te markeren en het model niet meer toegang te geven dan nodig.

Voorbeeld

Stel: een webshop in tuingereedschap laat een model conceptantwoorden op klachten schrijven. "Beantwoord deze mail" geeft het model niets om op te bouwen. Een betere prompt noemt de rol, de regels, de vorm en de invoer, elk op een eigen plek:

Plain Text
1Je schrijft conceptantwoorden op klantmails voor een webshop in tuingereedschap.
2Ons beleid: gratis retour binnen 30 dagen; een late levering krijgt een tegoedbon van 5 euro.
3Schrijf een vriendelijk antwoord op de mail hieronder, in maximaal 120 woorden.
4Bied de tegoedbon aan als de levering te laat was. Beloof geen leverdatum.
5
6<email>
7{mail van de klant}
8</email>

Iemand leest het concept nog voordat het de deur uitgaat.