De meeste teams slagen er niet in om prompts te testen, niet omdat ze geen idee\u00ebn hebben. Ze slagen er niet in omdat ze eerst de verkeerde promptgroepen testen en vervolgens concluderen dat \u201chet model inconsistent is\u201d wanneer de resultaten niet aansluiten bij hun bedrijfsdoelstelling.<\/p>\n
Een promptfamilie is een herhaalbaar patroon dat de werkelijke bedoeling van de gebruiker weerspiegelt en een vergelijkbaar type uitvoer oplevert. Met promptfamilies kun je een kleine reeks representatieve prompts testen in plaats van discussies te voeren over eenmalige aanpassingen in de bewoordingen.<\/p>\n
Bij het praktische werk is de promptfamilie belangrijker dan de afzonderlijke prompt. Deze bepaalt welk soort antwoord je van het model verwacht: een definitie, een aanbeveling, een stapsgewijs plan of een diagnose.<\/p>\n
De snelste manier om snel een testsuite op te zetten, is door deze af te stemmen op wat je wilt meten. Als je niet zeker weet hoe je ervoor kunt zorgen dat tests bij verschillende tools en bij herhalingen reproduceerbaar blijven, begin dan met het afstemmen op een consistent protocol, zoals dat in hoe je prompts kunt testen in ChatGPT, Gemini en Perplexity<\/a>.<\/p>\n Je eerste families moeten twee dingen tegelijk doen: je meest waardevolle gebruikersintenties weergeven en resultaten opleveren die je zonder giswerk kunt beoordelen.<\/p>\n\t\tDe vijf families die de meeste zakelijke toepassingen bestrijken<\/h3>\n
\n
Welke families van prompts moet je het eerst testen?<\/h2>\n