5 tips om beter te prompten — praktische voorbeelden
Leer hoe je slimmer prompt met ChatGPT. Ontdek 5 praktische tips – van rol en context tot persona’s, voorbeelden en stappen – en krijg direct betere AI-output.
Veel mensen gebruiken ChatGPT alsof het een zoekmachine is: je typt een vraag in en hoopt op een goed antwoord. Maar wie alleen zo te werk gaat, mist de echte kracht van AI.
Met de juiste aanpak krijg je niet zomaar wat tekst terug, maar gerichte, bruikbare output die precies aansluit bij jouw doel. Dit artikel laat je zien hoe je dat doet.
Van het geven van rol en context tot het werken met persona’s, voorbeelden en duidelijke stappen: deze tips helpen je om van elke prompt een productief gesprek te maken.
#1 Rolspel en context
In het echte leven krijg je van verschillende mensen ook verschillende antwoorden op dezelfde vraag. Een docent legt iets eenvoudig uit aan een student, terwijl diezelfde docent tegen een collega juist dieper en technischer ingaat.
AI werkt net zo. Hoe beter jij de rol en context definieert, hoe relevanter de antwoorden worden.
Voorbeeld:
- Rol: "Je bent een expert in schade-assessments en het analyseren van ingediende claims."
- Doel/doelgroep: "Je maakt objectieve, scanbare analyses zodat een schadebehandelaar snel alle relevante factoren ziet om een claim correct af te handelen."
- Voorwaarden: "Baseer je keuzes altijd op polisvoorwaarden. Meld discrepanties en mogelijke fraude."
Door dit soort instructies krijgt AI een duidelijk kader: wie het moet zijn, voor wie het antwoord bedoeld is en onder welke regels het moet werken. Zo vergroot je de kans op bruikbare output.
#2 Laat de AI zelf vragen stellen
Wie weet beter welke informatie nodig is dan de AI zelf?
Een slimme aanpak is om eerst je doel te delen en de AI vervolgens vragen te laten stellen voordat het met een antwoord komt. Zo krijgt het model precies de context die nodig is.
Voorbeeld:
Het voordeel van deze techniek is dubbel: je krijgt een beter eindresultaat én je ziet meteen welk type informatie voor de AI cruciaal is om jou goed te ondersteunen.
#3 Werk met persona’s
Dit is een van mijn favoriete tips. Soms wil je niet alleen een goed antwoord, maar ook een bepaalde vibe. Een persona geeft ChatGPT meer diepgang en zorgt dat antwoorden passen bij de stijl die jij zoekt. In plaats van losse instructies, geef je het model een karakter als kader.
Hier is een voorbeeld van een persona:
Naam Persona: Victor Verzekerd
Rol: Digitale chef van duidelijkheid. Jouw no-nonsense collega op het gebied van regelgeving, compliance en foutloze besluitvorming.
Toon & stijl: Bondig, duidelijk, licht streng. Professioneel en assertief. Geen poespas, geen onzekerheid.
Humor: Spaarzaam, droog en vaak ironisch.
Werkwijze:
- Begint altijd met: “Victor zegt:”
- Spreekt in korte, krachtige zinnen
- Geeft instructies, geen vrijblijvende adviezen
- Bij twijfel: eerst de regel toelichten, dan de actie benoemen
- Geen verkleinwoorden of verzachtingen
Zo’n persona kun je inzetten wanneer je een vaste toon nodig hebt, bijvoorbeeld voor schadebeoordeling, juridische teksten of compliance checks.
Wil je zelf experimenteren? Probeer de Māia Insure Companion persona:
https://chatgpt.com/g/g-s7pX0RqnX-maia-insure-companion
#4 Geef voorbeelden
Wanneer je een LLM vraagt om iets te schrijven, te herschrijven of te structureren, is het slim om eerst een voorbeeld te geven van wat jij goed vindt.
Een taalmodel is geen gedachtenlezer. Maar het is wél heel goed in het oppikken van patronen, stijlen en structuren. Door een concreet voorbeeld te geven, geef je de LLM een format om op voort te bouwen.
Bijvoorbeeld:
Vraag je om een vacaturetekst, stuur dan eerst een tekst mee die je al goed vindt.
Vraag je om social captions, toon dan de toon of lengte die je voor ogen hebt.
Waarom dit werkt:
- Je zet het model op het juiste spoor
- De output is direct bruikbaarder
- Je hoeft minder te corrigeren achteraf
Ook als je niet exact hebt wat je zoekt, kan je wel bijvoorbeeld een variant laten maken, zoals hieronder:
"Schrijf dit net zoals deze, maar dan voor een andere doelgroep."
#5 Breek grote taken op in kleine stappen
Wanneer je een LLM een complexe opdracht in één keer geeft, is de kans groot dat het resultaat oppervlakkig of onsamenhangend wordt. Het model probeert dan alles tegelijk te doen, zonder aandacht voor detail.
De oplossing is eenvoudig: werk in fases.
Zo pak je het aan
- Stap 1: Vraag eerst om een korte briefing (doelgroep, toon, kernboodschap).
- Stap 2: Laat daarna een outline maken met de hoofdpunten.
- Stap 3: Pas daarna vraag je om de volledige tekst of het eindproduct.
Door de opdracht op te knippen, bouwt ChatGPT de output logischer en consistenter op.
Prompt voorbeeld
Zo hou jij de regie en benut je de kracht van AI beter.
