Doel van deze les
- Je kunt in interactie met je LLM context toevoegen aan je opdracht.
Het toevoegen van context aan je instructies is van groot belang. Een LLM presteert beter wanneer het begrijpt welke informatie relevant is voor de taak. Hier zijn enkele tips om context toe te voegen:
- Start met een duidelijke context: Begin je instructie met een korte beschrijving van de situatie of het probleem. Dit helpt het model om de juiste achtergrondinformatie te hebben.
- Voorbeeld geven: Als je wilt dat het een specifiek voorbeeld genereert, geef dan een duidelijk voorbeeld in je instructie.
- Beschrijf de gewenste uitvoer: Specificeer het gewenste resultaat. Als je bijvoorbeeld een samenvatting wilt, leg dan uit dat je een beknopte samenvatting wilt van een langere tekst.
- Verwijs naar eerdere stappen: Als je instructie verband houdt met eerdere stappen of vragen, geef dan aan wat er eerder is besproken of gevraagd.
Hier is een voorbeeld:
Instructie zonder context: “Vertel me over duurzame energie.”
Verbeterde instructie met context: “Geef me een overzicht van de huidige trends in duurzame energieproductie en noem specifieke technologieën die momenteel worden gebruikt.”
Beschrijf de context met voorbeelden
Voorbeeld
Klik op het voorbeeld om meer te zien.
Prompt: Geef een voorbeeld van het opbouwen van een goede prompt. De context is een HBO-docent juridische vaardigheden die voor het eerste gebruik gaat maken van ChatGPT. Ze hoopt dat zij met AI iets kan maken waar ze wat aan heeft in haar werk. Laat in het voorbeeld zien hoe ze in enkele stappen meer context toevoegt en haar intentie verduidelijkt waardoor ze betere resultaten krijgt
ChatGPT: Het opbouwen van een effectieve prompt is cruciaal wanneer je met AI-systemen zoals ChatGPT werkt. Het helpt de AI om de context beter te begrijpen en nauwkeurigere en relevantere antwoorden te genereren. Hier is een voorbeeld van hoe een HBO-docent juridische vaardigheden haar prompts kan verfijnen voor betere resultaten:
Stap 1: Vage Prompt
Docent: “Geef juridische informatie.”
Dit is een zeer vage prompt en het is onwaarschijnlijk dat het resultaat nuttig zal zijn omdat het niet specificeert welk soort juridische informatie nodig is, voor welk rechtsgebied, of met welk doel.
Stap 2: Toevoeging van Specifieke Context
**Docent:** “Ik ben een HBO-docent juridische vaardigheden en ik wil mijn studenten leren over contractrecht in Nederland. Kun je wat basisinformatie geven?”
Deze prompt is al beter omdat het de context specificeert: het rechtsgebied (contractrecht) en de locatie (Nederland). Echter, het vraagt nog steeds om “basisinformatie” wat nog vrij breed kan worden geïnterpreteerd.
Stap 3: Verduidelijken van de Intentie
Docent: “Ik ben een HBO-docent en ik bereid een les voor over de basisprincipes van contractrecht in Nederland. Wat zijn de essentiële elementen die ik moet behandelen?”
Nu is de prompt veel duidelijker. De docent heeft de onderwijssituatie uiteengezet en specifiek gevraagd naar de “essentiële elementen” voor een les over contractrecht. Dit geeft de AI een duidelijk kader om een bruikbaar antwoord te genereren.
Stap 4: Nog Specifiekere Vraagstelling
Docent: “Ik ben een HBO-docent die een interactieve les voorbereidt voor studenten over de vorming van contracten in het Nederlandse recht. Kun je me helpen met het opstellen van een casusstudie die de belangrijkste stappen in het contractproces illustreert?”
Deze prompt is het meest effectief omdat het zeer specifiek is. De docent vraagt nu om een specifiek onderwijsmiddel (een casusstudie), specificeert het onderwerp (vorming van contracten) en het rechtsgebied (Nederlands recht), en benadrukt de gewenste uitkomst (illustreren van belangrijke stappen in het contractproces).
Door de prompt stapsgewijs op te bouwen en specifieke details en intenties te verduidelijken, kan de docent juridische vaardigheden de AI effectief sturen om materiaal te genereren dat direct relevant en toepasbaar is in haar onderwijsomgeving.
Ik was natuurlijk nieuwsgierig naar het resultaat. Dus ik vroeg:
Prompt: Wat is het resultaat wanneer ik de laatste prompt ingeef?
ChatGPT
Als je de laatste, zeer specifieke prompt gebruikt, zou het antwoord gericht zijn op het creëren van een educatieve casusstudie die de vorming van contracten in het Nederlandse recht illustreert. Hier is een voorbeeld van hoe een reactie eruit zou kunnen zien:
Reactie op de Prompt:
Natuurlijk, hier is een voorbeeld van een casusstudie die de belangrijkste stappen in het contractproces binnen het Nederlandse recht illustreert:
Casus: “De Fietsenmaker en de Student”
Achtergrond:
Jan is een ervaren fietsenmaker in Amsterdam. Lisa, een student aan de lokale universiteit, heeft een fiets nodig om zich tussen haar huis en de campus te verplaatsen. Op een dag bezoekt Lisa de winkel van Jan en toont interesse in een bepaalde fiets.
Stap 1: Aanbod
Jan biedt de fiets aan Lisa aan voor €250. Dit wordt beschouwd als een ‘aanbod’. Hij specificeert dat het aanbod inclusief een slot en een jaar gratis onderhoud is.
Stap 2: Aanvaarding
Lisa probeert te onderhandelen en zegt dat ze de fiets wil kopen voor €220. Jan weigert dit en blijft bij zijn oorspronkelijke aanbod. Lisa stemt uiteindelijk in met de prijs van €250 en accepteert daarmee Jans aanbod. Dit is de ‘aanvaarding’.
Stap 3: Consideratie
De ‘consideratie’ hier is het wederzijds uitwisselen van waarde: Lisa betaalt €250 en Jan levert de fiets met de beloofde extra’s.
Stap 4: Intentie om een juridische relatie aan te gaan
Zowel Jan als Lisa hebben de intentie om een juridisch bindende overeenkomst aan te gaan, wat blijkt uit hun onderhandeling en de uiteindelijke uitwisseling van geld en fiets.
Stap 5: Bekwaamheid
Beide partijen zijn juridisch competent: Jan heeft de leeftijd en mentale capaciteit om zijn bedrijf te runnen, en Lisa is een volwassen student die juridisch in staat is om een contract aan te gaan.
Stap 6: Legaliteit
De overeenkomst tussen Jan en Lisa is voor een legaal doel: de verkoop van een fiets, wat een wettige transactie is.
Discussie:
In deze casusstudie kunnen studenten de specifieke stappen van de vorming van een contract verkennen: aanbod, aanvaarding, consideratie, intentie om een juridische relatie aan te gaan, bekwaamheid van partijen, en legaliteit van de overeenkomst. Ze kunnen discussiëren over wat er zou gebeuren als een van deze elementen ontbrak en of de overeenkomst dan nog steeds bindend zou zijn.
—
Deze respons is een direct resultaat van de duidelijke en gedetailleerde prompt en biedt een specifiek, relevant hulpmiddel dat de docent in haar les kan gebruiken. Het illustreert de sleutelconcepten die ze wil onderwijzen op een gestructureerde en interactieve manier die bevorderlijk is voor de leeromgeving.
Het is aan juristen om te beoordelen wat de kwaliteit is van bovenstaande resultaten. Een voor de hand liggende vervolgvraag zou zijn om wetsartikelen of voorbeelden van jurisprudentie toe te voegen, maar het is niet zeker dat die referenties correct zullen zijn. In Lessen 6 en 7 gaan we verder in op het kritisch evalueren van de resultaten van een prompt.
Oefening
In les 2 en 3 word je gestimuleerd om verduidelijking en context toe te voegen. Geef aan waar het precies over gaat én wat je met het resultaat wilt gaan doen. Dat kan makkelijk leiden tot lange instructies. Toch is de het ook goed om beknopt te blijven.
Dus laten we testen: wat is beknopt?
Speel met het geven van steeds langere instructies. Blijf zelf wel ‘on topic’, maar voeg meer en meer context en gewenste resultaten toe.
Bijvoorbeeld: Vraag de LLM om multiple choice vragen te maken over Nederlandse grammatica, daarbij het goede antwoord te geven én aan te geven welke grammatica-regels van toepassing zijn.
Bijvoorbeeld: Vraag de LLM om zich op te stellen als coach van een topsporter met een veganistisch dieet die marathons wil gaan lopen, nu een blessure heeft aan haar knie en regelmatig spierpijn na trainingen van 10Km, en vermoedelijk een ijzer tekort. Geef aan wat voor adviezen ze van een diëtist heeft gekregen en wat voor trainingsschema ze volgt.
Je kunt ook zelf iets heel anders verzinnen natuurlijk.
Je kunt nu jezelf en/of ChatGPT de volgende vragen stellen over je prompt en de resultaten:
- Heb je delen van de informatie die ik je gaf genegeerd?
- Werkt het beter om informatie in vervolgvragen en instructies te stoppen of om het in één keer aan te leveren?
- Bij hoeveel informatie zal de kwaliteit van de resultaten duidelijk afnemen?
Het toevoegen van context helpt de LLM om beter te begrijpen wat je zoekt en zorgt voor meer relevante en zinvolle antwoorden. In de volgende les zullen we het hebben over het iteratieve ontwerpproces.