• Agent-observability: zien wat je agent deed en waaromLeer hoe je agent-observability implementeert: traces, spans, tool-aanroepen en redeneerpaden registreren om autonome LLM-systemen te doorgronden.
• Agentic Loops Debuggen: Veelvoorkomende FaalpatronenPraktische handleiding voor het debuggen van agentic loops. Herken eindeloze herhalingen, contextverlies, tool-fouten en stel logging en guardrails in.
• AI-agents uitgelegd: van chatbot naar autonome assistentOntdek hoe AI-agents werken door planning, geheugen en tools te combineren. Leer de architectuur, mogelijkheden en risico's van autonome systemen kennen.
• Chain-of-Density: Maximale InformatiedichtheidLeer hoe Chain-of-Density samenvattingen iteratief verdicht met entiteiten zonder extra lengte. Praktische promptpatronen en analyse.
• Chain-of-Verification: Hallucinaties Zelf OpsporenOntdek hoe Chain-of-Verification (CoVe) hallucinaties in taalmodellen systematisch opspoort en herstelt via vier stappen, inclusief factorized verificatie.
• Een Chatbot-Persona Ontwerpen Die WerktLeer hoe je een effectieve chatbot-persona ontwerpt met de juiste toon, strikte grenzen, en consistentie over lange gesprekken. Inclusief persona-sjabloon.
• CI/CD voor Prompts met Geautomatiseerde EvalsBouw betrouwbare CI/CD-pipelines voor prompts met geautomatiseerde evals in Git, synthetic testsets, regressietests en merge gates.
• Conventies voor het delen en documenteren van promptsConventies voor het delen en documenteren van prompts: naamgeving, frontmatter, veiligheid en onderhoud, zodat gedeelde prompts zonder uitleg draaien.
• Lange gesprekken behouden: context window management in deOntdek effectieve technieken voor context window management bij LLM's. Leer hoe je slim samenvat, chunking toepast en geheugen behoudt in lange conversaties.
• Contextvenster beheren: wat past en hoe je het opbouwtOntdek hoe je een LLM-contextvenster beheert: tokenverdeling, lost in the middle voorkomen, snoeistrategieën en caching voor stabiele AI-productie.
• Dynamische few-shot selectie met vector-contextVerbeter LLM-antwoorden door dynamische few-shot selectie met vector embeddings. Ontdek retrieval-architecturen, semantische diversiteit en valkuilen.
• Een promptbibliotheek opzetten die teams echt gebruikenOntdek hoe je een schaalbare promptbibliotheek inricht met versiebeheer, schema-validatie en CI/CD-evaluaties die developers en experts echt benutten.
• Eval-drift: wanneer je prompts stilletjes slechter wordenLeer hoe eval-drift ontstaat in LLM-applicaties, waarom statische tests falen en hoe je stille kwaliteitsverslechtering meet, monitort en repareert.
• Few-shot prompting: leren met voorbeelden — LLMNet CommunityOntdek alles over few-shot prompting in LLMs. Leer hoe je kwalitatieve voorbeelden kiest, het optimale aantal bepaalt en veelgemaakte valkuilen voorkomt.
• Few-Shot Voorbeelden Generator & StructureerderZet invoer- en uitvoerparen om in een gestandaardiseerd XML- of JSON few-shot prompt-blok, met automatische escaping en boundary marking.
• Regressietests voor Prompts in Git en CI/CDLeer hoe je geautomatiseerde regressietests voor prompts inricht in Git en CI/CD. Voorkom kwaliteitsverlies met testsets, pytest en GitHub Actions.
• Guardrails voor prompts: blokkades en uitwijkregelsOntdek hoe je guardrails, blokkades en uitwijkregels implementeert voor betrouwbare LLM-prompts. Voorkom ontsporingen en injecties met gelaagde defensie.
• Herstelprompts bij gefaalde validatie van LLM-outputLeer hoe je effectieve herstelprompts ontwerpt wanneer LLM-output faalt op JSON-schema's of semantische validatieregels in productie-pipelines.
• Indirecte Prompt Injection via Webbronnen WerenOntdek hoe je indirecte prompt injection via externe webpagina's en datafeeds effectief afvangt met strikte contextisolatie en dual-LLM-patronen.
• Instructies en data scheiden in promptsLeer hoe je instructies en onbetrouwbare gebruikersdata strikt scheidt in LLM-prompts om prompt injection en privilege escalation structureel te voorkomen.
• Je promptwijziging meten: van testset naar cijferHoe je een promptwijziging meet met een vaste testset en een eenduidig cijfer, zodat je team op bewijs beslist in plaats van op gevoel.
• Lost in the Middle Voorkomen met ContextvolgordeVoorkom dat LLM's cruciale informatie in het midden van lange prompts negeren. Leer effectieve strategieën voor contextvolgorde en RAG-sortering.
• Markdown-Tabellen en Geneste Lijsten SturenLeer hoe je Markdown-tabellen en diep geneste lijsten deterministisch afdwingt in LLM-prompts zonder syntaxfouten of scheidingsproblemen.
• Prompten in het Nederlands vs. EngelsOntdek wanneer Engels of Nederlands betere resultaten geeft bij LLM's, hoe je gemengde prompts gebruikt en hoe je toon stuurt. Inclusief testmethode.
• Meta-prompting: prompts laten genereren door LLM'sOntdek hoe meta-prompting werkt, wat de risico's zijn van automatisch gegenereerde prompts en hoe je met een toetsset wel resultaat boekt.
• Multi-agent en handoff: taken verdelen over agentsOntdek hoe multi-agent systemen en handoff-patronen complexe taken verdelen over gespecialiseerde agents, inclusief state transfer en foutafhandeling.
• Multi-turn gesprekken ontwerpenOntdek hoe je naadloze multi-turn AI gesprekken ontwerpt. Leer effectief context bijhouden, geschiedenis samenvatten en token-limieten slim beheren.
• Multimodale prompting: beeld en audio als invoer sturenLeer hoe je multimodale prompts ontwerpt voor beeld- en audio-invoer. Praktische technieken voor visual grounding, documentextractie en audio-analyse.
• Negative Prompting en Constraint Enforcement in LLM'sHandleiding over negative prompting en constraint enforcement. Voorkom ongewenste output met duidelijke regels, toonbeperkingen en contracten.
• Output-formaten afdwingen bij LLM's (JSON, CSV, XML)Leer hoe je LLM's betrouwbaar vaste outputformaten zoals JSON, CSV en XML laat genereren met geavanceerde prompting, validatie en API-functies.
• Output-Truncation Voorkomen bij TokenlimietenVoorkom afgebroken LLM-antwoorden bij maximale tokenlimieten. Leer over finish_reason, chunking-strategieën, stateful herstel en JSON-reparatie.
• Persona, systeemprompt of rol: wat zet je waar?Ontdek het verschil tussen persona, systeemprompt en rol in AI-prompting. Leer wat je waar plaatst voor betere resultaten en strakke prompt-architectuur.
• Prefix-caching voor prompts: wat het is en wanneer het werktOntdek hoe prefix-caching bij LLM's werkt, wanneer het tokens bespaart, hoe de KV-cache functioneert en hoe je prompts indeelt voor maximale cache-hits.
• Een herbruikbare prompt-bibliotheek opbouwen voor je teamLeer hoe je een schaalbare en herbruikbare prompt-bibliotheek opbouwt voor je team. Ontdek best practices, versiebeheer en concrete template-voorbeelden.
• Prompt-chaining: complexe taken opknippen in stappenOntdek hoe prompt-chaining complexe AI-taken vereenvoudigt door ze op te knippen in stappen, output te koppelen en foutafhandeling te implementeren.
• Prompt-compressie voor lange contexten | llmnet.nlPraktische gids voor prompt-compressie bij LLM's: kies tussen semantisch samenvatten en syntactisch snoeien voor lagere latentie en behoud van context.
• Prompt Diff & Format CheckerClient-side tool om twee versies van een prompt te vergelijken op toegevoegde en verwijderde tekst, token-veranderingen en structuuraanpassingen.
• Veelgemaakte fouten bij prompten (en hoe je ze voorkomt)Ontdek 8 veelgemaakte fouten bij prompt engineering en leer hoe je ze eenvoudig voorkomt. Verbeter je AI-outputs met praktische, direct toepasbare…
• Prompt Injection: Wat is het en Hoe Verdedig je een LLM-applicatie? | LLMNet CommunityOntdek wat prompt injection is en hoe je een LLM-applicatie effectief verdedigt met indirecte validatie, guardrails en gelaagde beveiligingsarchitectuur.
• Prompt injection en jailbreaks: risico's en beschermingOntdek hoe prompt injection en jailbreaks werken bij Large Language Models en leer effectieve verdedigingsstrategieën zoals input-scheiding en least…
• Modulariteit in Prompts: Herbruikbare OnderdelenOntdek hoe je prompts opbouwt uit herbruikbare componenten. Voorkom duplicatie, beheer versies en optimaliseer voor caching in productie.
• Promptpatronen voor AI-agents: Tools aanroepenOntwikkel robuuste AI-agents met geavanceerde promptpatronen. Leer hoe je tools beschrijft, planning scheidt van uitvoering en fouten afhandelt.
• 10 Prompt-Technieken voor Betere ResultatenOntdek 10 praktische prompt-technieken voor betere AI-resultaten. Pas direct few-shot, chain-of-thought en rolprompting toe via onze concrete voorbeelden.
• Prompts testen voordat ze live gaanOntdek hoe je promptwijzigingen grondig test voor productie. Van testsets opbouwen en geautomatiseerde checks tot gefaseerde uitrol en A/B-testen.
• Prompt-tokenteller — Live Token, Woorden & Karakter Teller | community.llmnet.nlSchat direct het aantal tokens, woorden en karakters van je AI-prompts. Bekijk hoe je prompt zich verhoudt tot contextvensters van 8k, 32k, 128k en 1M tokens.
• Versiebeheer van Prompts: Behandel Prompts als CodeOntdek waarom en hoe je prompts als code moet behandelen. Leer alles over versiebeheer, varianten, reviews en rollbacks voor robuuste LLM-applicaties.
• Prompten voor kleine en lokale modellen: wat is andersOntdek hoe je prompts effectief aanpast voor kleinere en lokale LLM's. Praktische gids over structuur, voorbeelden en outputcontrole.
• Promptlengte versus antwoordkwaliteit in de praktijkAnalyse van het effect van promptlengte op antwoordkwaliteit bij LLM's. Ontdek patronen, snoeitechnieken, latency-impact en meetmethoden.
• Promptregels of API-schema: wanneer welke output-methodeKies je promptregels of een API-schema voor LLM-output? Een vergelijking tussen schema-validatie, grammar decoding en prompt constraints in productie.
• Prompts Reviewen in een Team: Behandel Prompts als CodeLeer hoe je promptwijzigingen in teamverband reviewt. Ontdek best practices voor testsets, objectieve kwaliteitsmeting, prompt-eigenaarschap en een handig…
• Prompts voor Beeldgeneratie: Technieken en Best PracticesLeer hoe je effectieve prompts schrijft voor beeldgeneratiemodellen zoals Midjourney en DALL-E. Ontdek de anatomie, negatieve prompts en iteratiestrategieën.
• Prompts schrijven voor codegeneratieLeer effectieve prompts schrijven voor codegeneratie. Ontdek hoe je context meegeeft, eisen expliciet maakt en itereert op code met concrete voorbeelden.
• Prompts voor data-extractie uit ongestructureerde tekstLeer hoe je betrouwbare data-extractie prompts schrijft. Ontdek schema-afdwinging, few-shot technieken en templates voor facturen, e-mails en rapporten.
• Prompts voor RAG: context aanbieden zonder hallucinatiesOntdek hoe je RAG-prompts structureert met XML-tags, strikte grounding-instructies en fallbacks om hallucinaties in productie te voorkomen.
• Samenvattingsprompts die kloppen: Lengte, Vorm en BrontrouwLeer hoe je LLM's betrouwbaar teksten laat samenvatten. Ontdek technieken voor brontrouw, lengte-sturing, map-reduce voor lange documenten en validatie.
• Prompttechniek op één kaart: overzicht, keuze en verdiepingEen gestructureerde hiërarchie voor prompttechnieken: navigeer van brede catalogus via pragmatische beslisbomen naar diepgaande implementaties.
• Zero-shot, few-shot of chain-of-thoughtOntdek wanneer je zero-shot, few-shot of chain-of-thought prompting inzet. Inclusief een handige beslistabel, voorbeelden en developer checklist.
• Reflexion-patronen: agents zichzelf laten corrigerenOntdek hoe het Reflexion-patroon agents in staat stelt autonome foutcorrectie toe te passen via reflectie-geheugen, evaluatoren en gerichte feedbackloops.
• Rolprompting: geef je AI een persona voor betere antwoordenOntdek hoe rolprompting de kwaliteit van AI-antwoorden direct verbetert. Leer effectieve persona's op te stellen, valkuilen te vermijden en bekijk concrete…
• Self-consistency prompting voor betere redeneerstappenOntdek hoe self-consistency prompting de betrouwbaarheid van LLM-redeneerstappen verhoogt door middel van parallelle paden en normalisatie.
• Skeleton-of-Thought: parallel redeneren via promptsLeer hoe Skeleton-of-Thought latentie halveert door antwoordskeletten parallel uit te werken via gerichte prompt-orchestratie en API-calls.
• Vorm afdwingen vanuit de prompt zelf | llmnet.nlHoe je met doordacht prompt-ontwerp gestructureerde uitvoer zoals JSON afdwingt zonder technische schema-decodering. Praktische strategieën en parsing.
• Structured Output via Regex en Grammatica-RestrictiesGids over constrained decoding: hoe logit-masking, regex-engines en grammatica's LLM-output 100% betrouwbaar structureren zonder syntaxfouten.
• Systeemprompt-extractie voorkomen bij botsLeer hoe je systeemprompt-extractie voorkomt bij publieke bots via data-isolatie, dual-LLM validatie, n-gram inspectie en red-teaming evaluaties.
• Systeemprompts die werken: de instructie achter je AIOntdek hoe je effectieve systeemprompts schrijft voor AI. Leer over rollen, kaders, toon en veiligheid, met concrete Nederlandse sjablonen voor developers.
• Systeemprompt-drift herkennen en corrigeren | llmnet.nlLees hoe je systeemprompt-drift in LLM-toepassingen herkent, de vier oorzaken scheidt en gedragsveranderingen gestructureerd kunt corrigeren.
• Text-to-SQL Prompts voor Complexe DatabasesOntwerp betrouwbare Text-to-SQL prompts voor enterprise databases met joins, schema-pruning, dialectregels en herstelmechanismen.
• Tool-descriptions schrijven: de prompt je agent nooit leestHoe schrijf je tool-descriptions die een agent echt gebruikt: structuur, tokenbudget, veelvoorkomende fouten en een testbare template.
• Tools voor samenwerken aan prompts in een team | community.llmnet.nlOntdek welke gereedschapscategorieën teams nodig hebben voor gestructureerde prompt-samenwerking, de afruil tussen git en platforms, en valkuilen.
• Tree-of-Thoughts Prompts voor BeslisbomenLeer Tree-of-Thoughts prompting toepassen op complexe beslisbomen. Ontdek zoekalgoritmen, promptsjablonen, evaluatiestappen en kostenafwegingen.
• Van prompt- naar loop- naar graph-engineeringHet gesprek verschuift van betere prompts naar loops en agent-grafen. Wat prompt-, loop- en graph-engineering zijn, hoe de lagen op elkaar stapelen en…
• Context-grounding: hallucinaties beperken met promptsOntdek hoe je hallucinaties in LLM's beperkt met context-grounding. Praktische strategieën voor brontoewijzing, strikte prompts en evaluatie.
• Wat een prompt kost: tokens, caching en de rekeningOntdek wat een prompt kost aan tokens en API-geheugen. Leer hoe prompt-caching, prefix-structuur en token-optimalisatie je AI-rekening drastisch verlagen.