Prompt Engineering voor teams
Knowledge workers en developers
Een achturige hybride training waarin knowledge workers en developers de fundamentele patronen, chain-of-thought-technieken en RAG-integratie leren om productie-waardige prompts te bouwen voor LLM-toepassingen.
Modules
-
01
Fundamentals van prompt engineering
Werking van LLM's op tokenniveau, het verschil tussen system- en user-prompts, en de basisprincipes van duidelijke instructie-formulering met expliciete output-specificaties.
-
02
Patterns: structuur, rollen en few-shot
Herbruikbare prompt-patronen — role-prompting, few-shot-voorbeelden, gestructureerde output via JSON-schema's — en wanneer je welk patroon inzet voor consistente resultaten.
-
03
Chain-of-Thought en redeneringsprompts
Technieken om complexe redeneringen op te splitsen, self-consistency-strategieën, en de afweging tussen redeneringsdiepte en latency- of kostenbudget.
-
04
RAG-integratie en context-management
Hoe je retrieval-resultaten effectief integreert in prompts, omgaat met contextlimieten, en evidence-binding implementeert voor traceerbaarheid in productie.
-
05
Production-readiness en evaluatie
Versionering van prompts, evaluatieharnassen met goldsets, monitoring op drift en kosten, en de overgang van experiment naar geïntegreerd productie-component.
Wat u leert
- → Prompts ontwerpen die consistente, gestructureerde output leveren in productie-context
- → Chain-of-Thought-technieken toepassen voor redeneringstaken zonder kosten en latency uit de hand te laten lopen
- → Retrieval-resultaten effectief integreren met expliciete bronvermelding en contextbeheer
- → Een evaluatieharnas opzetten dat prompts versioneert en regressie automatisch detecteert
Voorkennis
- Basiservaring met een programmeertaal of gestructureerd werken met LLM-tools
Overzicht
De training Prompt Engineering voor teams is een hybride programma met vier uur online voorwerk en een aaneengesloten dag op locatie. Deelnemers werken in groepjes aan een gemeenschappelijke casus, gebaseerd op een realistische use case binnen hun eigen sector. Aan het einde van de dag levert elk groepje een werkende prompt-pijplijn op met evaluatie-resultaten.
De vijf modules dekken het volledige spectrum van fundamentals tot production-readiness. Het tempo is hoog en het programma vereist actieve voorbereiding: de online module van vier uur moet voorafgaand aan de fysieke dag zijn afgerond, met een korte zelftoets die de basis voor de praktijkdag vormt.
Waarom deze training
Veel teams ontdekken na hun eerste experimenten dat prompts die in de speeltuin werken, in productie inconsistent presteren. Deze training vult precies dat gat: van het oppervlakkig beschrijven van een taak naar het systematisch ontwerpen van prompts die robuust zijn tegen variatie in invoer en die in een gestructureerde pijplijn meetbaar verbeterd kunnen worden.
De inhoud is gebouwd op honderden productie-prompts uit recente Artificial Intelligence Consultant-implementaties. We behandelen niet alleen wat werkt, maar ook wat in de praktijk faalt: prompt-injectie-aanvallen, drift na modelupdates, en de verborgen kosten van te lange contextvensters bij hoog queryvolume.
Wat je meeneemt
Na afloop beschik je over een persoonlijk prompt-pattern-naslagwerk met circa twintig herbruikbare templates, een evaluatieharnas-opzet die je direct in je eigen ontwikkelomgeving kunt gebruiken, en een werkende prompt-pijplijn voor de casus die jij of je team op de fysieke dag heeft gebouwd. Daarnaast krijg je twee weken na afloop toegang tot een online support-sessie van een uur om vragen uit eerste praktijktoepassing te bespreken.
Begeleiding
De training wordt geleid door Marcus Thijssen, principal engineer bij Artificial Intelligence Consultant, met meer dan acht jaar ervaring in het ontwerpen van LLM-pijplijnen voor enterprise-omgevingen. Voor de production-readiness-module sluit een senior MLOps-engineer uit het team aan met directe operationele ervaring in financiële en zorgomgevingen.