Werken met LLM’s
Maak uitvoer bruikbaar, toetsbaar en betrouwbaar.
Begin dit leerpadVan prompt naar gecontroleerde handeling
Maak van een vage vraag een toetsbare opdracht
Scheid rollen, voeg consistente voorbeelden toe en vergelijk twee prompts op precies dezelfde gevallen.
Nog te ontdekkenBehandel JSON-uitvoer als een voorstel dat je controleert
Parse begrensde JSON, toets een expliciet ticketcontract en handel fouten af met een eindige herstelstrategie.
Nog te ontdekkenLaat het model een tool voorstellen en de applicatie beslissen
Valideer toolnamen en argumenten, voer twee begrensde functies uit en koppel resultaten aan hun call-ID.
Nog te ontdekkenReserveer ruimte voor antwoord en geschiedenis
Meet prompttokens, laat hele berichtparen vallen en reken met expliciet fictieve prijzen zonder tussentijdse afronding.
Nog te ontdekkenMeet ook wat een antwoord niet kan onderbouwen
Scheid ondersteuning, tegenspraak en ontbrekend bewijs; onderzoek de afweging tussen antwoorden en onthouden.
Nog te ontdekkenOntwerp een evaluatie die fouten zichtbaar houdt
Controleer datagrenzen, rapporteer geldig én correct en vergelijk varianten met gepaarde resampling.
Nog te ontdekkenControleer ook de beoordelaar
Verwijder modelnamen, wissel antwoordposities en meet overeenstemming met een aparte referentie.
Nog te ontdekkenBouw een evaluatieharnas met een echte eindtest
Valideer gevallen, tel uitvoerfouten, kies uitsluitend op ontwikkeling en teken echte testresultaten per categorie.
Nog te ontdekken