Actiever redactie · 15 oktober 2026 · circa 3 minuten leestijd
Een AI-assistent geeft soms een onvolledig antwoord. Het team vraagt om een betere prompt, maar het benodigde document blijkt helemaal niet beschikbaar voor het model. In een ander geval is de informatie er wel en ontbreekt een duidelijke opdracht. Die twee problemen vragen om verschillende ingrepen.
Prompt engineering richt zich op instructies en voorbeelden. Context engineering kijkt breder naar de informatie die het systeem tijdens de taak ontvangt. De functienamen worden verschillend gebruikt. Beschrijf daarom eerst waar de toepassing vastloopt en welke onderdelen iemand moet kunnen veranderen.
Een instructie moet een toetsbare taak beschrijven
Stel dat je productomschrijvingen naar een vast gegevensschema wilt omzetten. Dan zijn de betekenis van velden, ontbrekende waarden en voorbeelden van correcte uitvoer belangrijk. Een prompt engineer kan die afspraken expliciet maken en varianten vergelijken. Het doel is dat verschillende invoer consequent tot bruikbare uitvoer leidt.
De kwaliteit blijkt uit de vergelijking. Laat enkele voorbeelden buiten de ontwikkelset en bekijk of een aanpassing daar ook helpt. Een langere instructie kan één eerder probleem oplossen en elders verwarring veroorzaken. Vraag om vastgelegde versies en een uitleg van de fouten die iedere wijziging moet verminderen.
Context gaat over beschikbaarheid en selectie
Voor een assistent die vragen over intern beleid beantwoordt zijn ook bronkeuze, documentversies en toegangsrechten relevant. Het team moet bepalen welke passages worden opgehaald en hoe tegenstrijdige bronnen herkenbaar blijven. Dat werk raakt gegevensverwerking en softwarearchitectuur. Het kan niet uitsluitend met een andere openingszin worden opgelost.
Een context engineer kan bijvoorbeeld de selectie van documenten, het gebruik van gespreksgeschiedenis en de beschrijving van tools verbeteren. Bepaal daarbij wie de onderliggende infrastructuur bouwt. Iemand die instructies en voorbeelden uitstekend ontwerpt hoeft niet ook zelfstandig zoekdiensten, autorisatie en productiebeheer te kunnen ontwikkelen.
Onderzoek eerst een paar mislukte gevallen
Neem samen vijf uiteenlopende fouten door. Bewaar de invoer, beschikbare bronnen, uitvoer en verwachte uitkomst. Controleer vervolgens waar de keten ontspoort: ontbrak een bron, was de opdracht dubbelzinnig, ging een koppeling mis of werd een juist antwoord verkeerd weergegeven? Deze kleine analyse maakt de vacature veel gerichter.
Beschrijf vervolgens de verandering die je zoekt. Bijvoorbeeld: de instructies voor documentextractie verbeteren met een vaste evaluatieset. Of: zorgen dat antwoorden alleen bronnen gebruiken die voor deze gebruiker beschikbaar zijn. Die tweede opdracht vraagt naast modelkennis ook technische samenwerking en duidelijk eigenaarschap van toegang tot gegevens.
Kies een werkproef bij de werkelijke verantwoordelijkheid
Voor een promptgerichte rol geef je een taak, een bestaande instructie en representatieve voorbeelden. Vraag om een kleine verbetering met gemeten resultaten. Bespreek ook een geval waarin het systeem hoort te zeggen dat informatie ontbreekt. De kandidaat moet kunnen onderbouwen wanneer een antwoord onterecht overtuigend is.
Voor een technische contextrol geef je daarnaast een beschrijving van documenten, rechten en beschikbare tools. Vraag welke informatie wanneer wordt opgehaald en wat er gebeurt bij een verouderde bron. Een eenvoudig schema en een gerichte proef kunnen meer inzicht geven dan een grote demonstratie zonder zicht op de gegevensstroom.
Laat de functiegrenzen aansluiten op het team
Een klein team kan prompt- en contextwerk combineren met LLM-ontwikkeling. Een groter team kan redactionele, technische en evaluatietaken verdelen. Maak de verdeling concreet: wie schrijft instructies, wie beheert bronnen, wie bouwt koppelingen en wie beslist of een wijziging goed genoeg is? Kandidaten kunnen dan hun ervaring gericht toelichten.
Vermijd een eisenlijst die tegelijk diepgaande domeinkennis, infrastructuurbeheer en alle modeltechnieken verplicht stelt zonder een hoofdtaak te noemen. Noteer het eerste gewenste resultaat en de beschikbare ondersteuning. Een heldere opdracht maakt ook zichtbaar wanneer je eigenlijk een LLM engineer of evaluation specialist nodig hebt in plaats van uitsluitend een prompt engineer.