Zo geef je je prompt geheugen

Stel je voor, je AI-assistent kent je zo goed dat je nauwelijks nog iets uit hoeft te leggen. Het weet precies wat je wilt en hoe je werkt. Vandaag vertel ik je hoe dat kan door je AI je prompt een geheugen te geven. Welkom bij AIToday Live, waar we kunstmatige intelligentie begrijpbaar maken voor iedereen. Vandaag bespreken we een belangrijk onderwerp, hoe geef je je prompt een vorm van geheugen. In aflevering 99 van seizoen 6 hadden we het erover dat AI bijzonder goed moet zijn in het vergeten om hoofd- en bijzaken te scheiden. Maar wat als je wilt dat AI juist bepaalde hoofdzaken onthoudt? Dat kan en vandaag leg ik je uit hoe. Wanneer je met populaire AI-tools zoals ChatGPT van OpenAI of Claude van Anthropic werkt, merk je misschien dat het model soms repetitief is of belangrijke context vergeet. Je zou kunnen zeggen dat ze een vorm van promptgeheugen nodig hebben, een manier om belangrijke informatie te onthouden en te gebruiken in gesprekken. ChatGPT heeft weliswaar een optie om gesprekken te onthouden, maar dat werkt dan over al je chats heen. Dat is als een assistent die alles onthoudt wat je ooit gezegd hebt, ook dingen die niet relevant zijn voor je huidige gesprek. Niet erg efficiënt dus. Wat je eigenlijk wilt bij promptgeheugen is context kunnen kaderen, precies aangeven welke informatie relevant is voor welk gesprek. Dit is waar projecten om de hoek komen kijken. Het goede nieuws is dat zowel OpenAI als Anthropic hier oplossingen voor bieden. Met projecten creëer je als het ware aparte werkruimtes, elk met een eigen specifieke context en kennis. Denk aan projecten als verschillende kamers in een kantoor. In elke kamer ligt alleen die informatie die relevant is voor dat specifieke project. Als je over marketing praat, wil je niet dat AI ineens technische documentatie van andere projecten erbij haalt. En door informatie op te delen in projecten zorg je dat het taalmodel precies weet welke context relevant is voor het huidige gesprek. Laat maar wat voorbeelden geven. Als je net als ons een podcast maakt, kun je een project maken specifiek voor podcast instructies. Dit project bevat dan je stijlrichtlijnen, typische vragen die je stelt en voorbeelden van eerdere afleveringen. Voor een marketingcampagne maak je een project met je doelgroepbeschrijvingen, campagneplannen en voorbeelden van eerdere advertenties. En bij technische projecten upload je relevante documentatie en code. Er zijn twee belangrijke onderdelen die projecten zo krachtig maken. Ten eerste heb je custom instructions. En deze ken je misschien al van ChatGPT en Claude, waar je algemene regels kunt instellen die voor al je gesprekken gelden. Maar binnen projecten kun je nu nog specifiekere instructies geven, toegespitst op dat ene project. Het is als het verschil tussen algemene huisregels en specifieke werkafspraken voor één team. Je algemene custom instructions kunnen bijvoorbeeld zijn, wees altijd beleefd. Terwijl je project specifieke instructies wil gericht te zijn, zoals gebruik vakjargon uit de zorgsector. Of schrijf in de stijl van onze marketingcampagne. Daarnaast heb je project documenten. Dit bepaalt wat de AI weet binnen de context van dat specifieke project. Het is een techniek die we RAC noemen. RAG. Retrieval Augmented Generation. Dat klinkt ingewikkeld, maar zie je het als een slim notitieblok. Voordat de AI antwoorden geeft, kijkt het eerst in het notitieblok of een relevante informatie staat die het kan gebruiken. Net zoals jij eerst je aantekeningen zou bekijken voordat je een presentatie geeft. De kracht zit in de combinatie. Je algemene custom instructions zorgen voor een consistente basis. Terwijl je project specifieke instructies en de documenten zorgen voor specialistische kennis. Precies waar en wanneer je die nodig hebt. Bij AIToday Live gebruiken we deze techniek volop. Voor onze podcast hebben we custom instructions die zorgen dat het model altijd spreekt zoals wij dat zouden doen. Optimistisch, toegankelijk en met een kritische blik waar nodig. In onze projectdocumenten bewaren we de structuur van afleveringen, aantekeningen van gasten en eerdere scripts. Door deze combinatie kunnen we consistent goede content maken zonder steeds opnieuw het wiel uit te vinden. Wil je nou zelf aan de slag met prompt geheugen? Hier zijn enkele praktische tips. Maak verschillende projecten voor verschillende contexten. En net zoals je verschillende mappen op je computer hebt, wil je je werk gescheiden houden. Gebruik bijvoorbeeld aparte projecten voor marketing, technische documentatie en contentcreatie. En vooral weer begin klein met je instructies. Het is verleidelijk om heel veel regels en documenten toe te voegen. Maar start met het essentiële. En je kunt altijd meer toevoegen als dat nodig is. Maar cureer dat heel zorgvuldig. Denk als een samenstellen van een expositie. Wat wordt wel tentoongesteld en wat niet? En nog mooier, laat de AI helpen met cureren. Een slimme manier om je projecten en je projectkennis beheersbaar te houden, is door met samenvattingen te werken. Heb je bijvoorbeeld een lang onderzoeksrapport, een uitgebreide beleidsnota of de transcriptie van een belangrijk gesprek, vraagt de AI dan om de kernpunten samen te vatten. En in plaats van het hele document te bewaren, sla je alleen die samenvatting op in je project. Dit heeft twee voordelen. Je houdt je project overzichtelijk en de AI kan sneller de relevante informatie vinden. Het is als het maken van een executive summary. En je bewaart de essentie zonder te verdrinken in details. Vraag bijvoorbeeld wat zijn de vijf belangrijkste conclusies uit het rapport? Of kun je de kernboodschap van dit beleidsstuk samenvatten zonder de essentie te verliezen? Die beknopte versie is vaak al genoeg context voor de AI om je goed te kunnen helpen. Laat me een concreet voorbeeld geven van hoe dit werkt in ChatGPT. Stel je schrijft een serie blogs over duurzaamheid. En in plaats van bij elke nieuwe blog uit te leggen wat je stijl is en welke thema's je belangrijk vindt, sla je deze op in je project. Je custom instructions kunnen zijn focus op praktische tips die mensen thuis kunnen toepassen. En gebruik altijd cijfers om impact te verduidelijken. In je projectdocumenten bewaar je bijvoorbeeld onderzoeken over duurzaamheid en eerdere blogs. Het taalmodel gebruikt deze informatie dan automatisch bij het helpen schrijven van nieuwe content. En wat we hiermee bereiken is consistentie en dat is essentieel. Het voorkomt dat je telkens opnieuw dezelfde uitleg moet geven. Je AI-assistent wordt een betrouwbare partner die precies weet wat je wilt en hoe het werkt. Dus als je het gesprek aangaat, heb je je eigen invoer. Het is specifiek voor dat gesprek. Daarbovenop heb je de custom instructions van het algeheel. Die worden standaard meegegeven in de chat. Daarbovenop komt de project, moet ik zeggen, project custom instructions. En het taalmodel bepaalt iedere keer, kijk ik wel of niet in de projectdocumentatie en kan ik daar relevante informatie uithalen. Dus je bouwt in een soort van Lego blokjes het geheugen op waar uiteindelijk de large language model mee werkt. Maar let op, natuurlijk zijn er ook beperkingen. Het woord project suggereert dat je er met meerdere mensen aan kunt werken. Maar dat is helaas niet het geval. Bij zowel ChatGPT als Cloud is het een persoonlijke werkruimte. Ook werken projecten als afgesloten ruimtes. Informatie uit het ene project is niet automatisch beschikbaar in het andere. Wil je kennis delen tussen projecten, dan moet je die dus handmatig overplaatsen. En als je werkt met documenten die vaak veranderen, kan het heel onhandig zijn om steeds handmatig te moeten verversen in je project. In dat geval kan het een signaal zijn om zelf een eigen systeem te bouwen, een RAG-systeem, of die te laten bouwen waarbij automatische updates steeds worden verwerkt. Kijk je naar de toekomst, dan zullen AI modellen waarschijnlijk nog betere manieren ontwikkelen om geheugen te integreren. Maar zelfs met de huidige mogelijkheden in tools als ChatGPT en Claude kun je al enorme stappen zetten. Het belangrijkste is om bewust na te denken hoe je je projecten en je prompts organiseert. Geheugen toevoegen aan je prompts is niet alleen mogelijk, maar ook ongelooflijk krachtig. Het maakt je werk efficiënter, je AI-assistent slimmer en je resultaten consistenter. Of je nu een podcast produceert zoals wij, technische documentatie schrijft of marketingcampagnes ontwikkelt, deze aanpak kan je echt enorm helpen. Wil je meer leren over hoe je AI-tools zoals ChatGPT en Claude kunt inzetten voor jouw werk? Druk dan op de volgknop in je podcast app en mis geen enkele aflevering van AIToday Live. En we zijn ook benieuwd naar jouw ervaringen, dus laat ons weten hoe jij AI gebruikt in je dagelijkse werk. Tot de volgende keer! [Muziek] [Muziek]