Feedbackloops in prompt engineering: een krachtige strategie voor voortdurende verbetering
Waarom een feedbackloop cruciaal is
Een feedbackloop is essentieel voor prompt engineering: het helpt AI-prompts onder begeleiding te verfijnen op basis van concrete evaluatiegegevens. Het is de motor achter doorlopende vooruitgang:
ontwerp → evalueer → analyseer → optimaliseer → herhaal.
Stap 1: bepaal je evaluatiecriteria
Zet heldere beoordelingsmaatstaven op. Denk aan:
- Correctheid: Beantwoordt de output je vraag op de juiste manier?
- Relevantie: Sluit de output aan op de intentie van de gebruiker?
- Leesbaarheid: Is de tekst helder en overzichtelijk?
- Consistentie: Komt de kwaliteit consistent terug over verschillende prompts?
Afhankelijk van je use case kun je ook compliance, stijl, toon of feitelijke precisie als maatstaven opnemen.
Stap 2: voer de evaluatie uit
Er zijn twee methodes:
- Geautomatiseerd: schrijf scripts die testprompts uitvoeren en resultaten scoren met bijvoorbeeld tekstvergelijking, embeddings of regelcontroles.
- Handmatig: laat collega’s of testers reacties beoordelen en labelen volgens de criteria.
Stap 3: resultaten verzamelen en structureren
Maak de output van evaluaties bruikbaar door:
- Per metriek een test case te scoren.
- Terugkerende fouten of zwakke punten in kaart te brengen (bijvoorbeeld: te lang, te vaag, onnauwkeurig).
- Visualiseer patronen via dashboards of gestructureerde rapporten.
Stap 4: analyseer patronen en ontdek zwakke punten
Vragen die je jezelf kunt stellen:
- Welke prompts falen het vaakst, en waarom?
- In welke situaties struikelt de AI (bijvoorbeeld: lange context, vakjargon, complexe formulering)?
- Hoe vaak en waardoor treedt over- of ondergeneralisatie op?
Stap 5: prompt aanpassen en verfijnen
Gebruik je inzichten om:
- Je instructie duidelijker of specifieker te maken.
- Voorbeeld-output of formatting aan te passen.
- Nieuwe strategieën toe te voegen: few-shot voorbeelden, chain-of-thought, vervolgvragen.
Documenteer elke aanpassing, zodat je weet wat welke impact heeft gehad.
Stap 6: proces automatiseren (optioneel, voor gevorderden)
Wil je schaalvergroting en efficiency?
- Bouw een pipeline die automatisch testcases draait na elke wijziging.
- Gebruik scoringfuncties (bijvoorbeeld: GPT-als-rechter) om feedback te verzamelen.
- Houd versiegeschiedenis bij van evaluaties, zodat je regressies kunt voorkomen.
Stap 7: sluit de loop met gebruikersfeedback
Breng je AI-prompts in productie:
- Verzamel indirecte signalen zoals user engagement, herformuleringen, gebruikerstevredenheid.
- Vraag gebruikers expliciet om feedback bij mislukte of onvolledige antwoorden.
- Voeg échte gebruikssituaties toe aan je testset, zodat je niet alleen optimaliseert voor synthetische gevallen.
In de praktijk: wat levert dit jou op?
- Een systematische manier om promptkwaliteit te verbeteren
- Betrouwbare identificatie van zwakke punten in promptdesign
- Een gestructureerde manier om inzichten terug te voeren in verbetering
- Een schaalbaar proces dat kan meegroeien met je projecten
- Gebruik van echte gebruikerservaring als feedbackbron
Aan de slag met een voorbeeldpipeline
- Testset: verzamel typische vragen, met ideale antwoorden.
- Automatisch testen: voer prompt-versies uit en score via bijvoorbeeld embeddings - score > 0,9 betekent goed.
- Resultaatdashboard: zie snel welke vragen mislukken en waarom (bijvoorbeeld: te weinig relevantie).
- Aanpassingen: verfijn prompt, voeg instructie of voorbeeld toe, test opnieuw.
- Versiebeheer: sla elke prompt-iteratie en score op, zodat je verbetering kunt volgen.
- Gebruikersfeedback: meet waar prompts in de praktijk tekortschieten, voeg die casussen toe aan je testset.
Prompt Engineering bij Pantalytics
Bij Pantalytics kunnen we met low-code oplossingen zoals n8n werken maar ook met full code zoals Python. De mogelijkheden voor evaluatie en promptengineering in n8n zijn vooralsnog zeer beperkt. Voor een solide productie AI agent gebruiken we dan ook meestal Python.
Slotgedachte
Een goed werkende feedbackloop is wat prompt-engineering onderscheidt van trial-and-error. Het helpt je te sturen op concrete verbetering in plaats van gokken. Jij leert welk prompt-ontwerp werkt, waarom het werkt en hoe je verder kunt blijven optimaliseren.
