Snelle techniek
Wat is JSON Prompting en waarom heeft iedereen het erover?
Iedereen heeft het over JSON-prompts alsof het de volgende grote doorbraak in AI is.
Kijk, dit is de deal.
Net als elke andere "revolutionaire" AI-techniek die de aandacht trekt, is JSON-prompts niet de enige oplossing. Het is slechts één manier om je AI-input en -context te structureren – je kunt ook XML, Markdown of andere formaten gebruiken.
De echte doorbraak zit niet specifiek in JSON. Het is dat gestructureerde input ongestructureerde input verslaat. Elke. Keer. Keer.
Maar JSON is nu eenmaal het formaat dat het snelst aanslaat, en dat is niet voor niets. Daar duiken we vandaag in.
Het probleem met het gebruik van AI op dit moment
Denk eens aan de laatste keer dat je probeerde om ChatGPT of Claude iets specifieks te laten doen.
Misschien wilde je dat het de feedback van klanten zou analyseren en de belangrijkste thema's eruit zou halen. Dus schreef je iets als: "Bekijk deze opmerkingen van klanten en identificeer de belangrijkste kwesties die ze bespreken, orden ze per categorie en vermeld hoe vaak elk probleem is genoemd."
Lijkt me duidelijk genoeg, toch?
Maar dit is wat de AI moet uitzoeken:
- Wat wordt beschouwd als een ‘hoofdprobleem’ en wat als een bijzaak?
- Welke categorieën moeten er gebruikt worden?
- Hoe moet de uitvoer worden opgemaakt?
- Moeten er directe citaten in staan?
- Hoe gedetailleerd moet de analyse zijn?
De AI vult al deze gaten in met gokken. Soms raadt hij het goed. Soms niet. Daarom krijg je elke keer dat je dezelfde prompt uitvoert, enorm verschillende resultaten.
Voer JSON-prompt in
JSON (JavaScript Object Notation) is niet nieuw. Het bestaat al sinds begin jaren 2000. Het is gewoon een manier om informatie te structureren die zowel mensen als computers gemakkelijk kunnen lezen.
Dit is hoe datzelfde feedbackverzoek van de klant eruitziet in JSON:
{
"task": "analyze_customer_feedback",
"analysis_type": "thematic",
"output_structure": {
"themes": {
"include": ["theme_name", "frequency_count", "severity_rating"],
"minimum_mentions": 3
},
"categories": ["product_issues", "service_issues", "pricing", "feature_requests"],
"include_quotes": true,
"max_quotes_per_theme": 2
}
}
Zie je het verschil? Elke beslissing is expliciet. Geen gissingen nodig.
Waarom JSON-prompting nu een grote trend wordt
Drie zaken kwamen samen waardoor JSON-prompts plotseling relevant werden:
- AI-modellen zijn goed in het parsen van gestructureerde data: Moderne LLM's en agents hebben miljoenen JSON-voorbeelden in hun training gezien. Ze begrijpen het format intrinsiek en zijn elk jaar beter worden.
- Mensen beseften dat natuurlijke taal beperkingen heeft: Na een jaar van snelle technische tutorials ontdekten gebruikers dat geen enkele zorgvuldige formulering opweegt tegen een expliciete structuur.
- Consistentie werd cruciaal: Toen bedrijven AI voor echte taken gingen gebruiken (niet alleen voor experimenten), hadden ze behoefte aan voorspelbare uitkomsten.
JSON gaat niet alleen over het anders formatteren van je prompts. Het gaat ook over anders nadenken over AI-interactie.
Wanneer je JSON gebruikt, voer je geen conversatie. Je levert een specificatie. En die verschuiving verandert alles.
Ik zal je laten zien wat ik bedoel.
Traditionele prompts versus JSON-prompts
Stel dat u een klantensucceshandboek schrijft en AI nodig hebt om het te structureren.
Traditionele opdracht: "Maak een klantensucceshandboek voor ons SaaS-product met daarin de strategieën voor onboarding, adoptie en retentie. Zorg ervoor dat je tijdlijnen, belangrijke statistieken en actiepunten voor elke fase opneemt."
JSON-benadering:
{
"task": "create_customer_success_playbook",
"product_type": "SaaS",
"stages": [
{
"name": "onboarding",
"timeline": "days_0_to_30",
"required_elements": ["checklist", "metrics", "team_responsibilities", "customer_milestones"]
},
{
"name": "adoption",
"timeline": "days_31_to_90",
"required_elements": ["usage_targets", "training_schedule", "success_indicators", "escalation_triggers"]
},
{
"name": "retention",
"timeline": "days_91_plus",
"required_elements": ["health_score_factors", "renewal_process", "expansion_opportunities", "risk_mitigation"]
}
],
"format_requirements": {
"max_items_per_checklist": 7,
"metric_format": "specific_number_with_timeframe",
"tone": "actionable_and_direct"
}
}
Met de traditionele prompt krijg je misschien een algemene handleiding die de helft mist van wat je nodig hebt. Met JSON krijg je precies wat je hebt gespecificeerd, precies zoals je wilt.
Context Engineering met JSON
Nu wordt het echt interessant.
Hetzelfde principe geldt voor hoe je context aan AI toevoegt. In plaats van paragrafen met achtergrondinformatie te dumpen, structureer je het.
In plaats van bijvoorbeeld te schrijven: "Ons bedrijf verkoopt projectmanagementsoftware aan bedrijven in het middensegment. Wij richten ons op gebruiksgemak en integratiemogelijkheden. Onze belangrijkste concurrenten zijn Asana en Monday.com. Onze unieke waarde ligt in onze geavanceerde automatiseringsfuncties."
Je structureert het als volgt:
{
"company_context": {
"product": "project management software",
"target_market": {
"segment": "mid-market",
"company_size": "50-500 employees"
},
"key_differentiators": [
"ease of use",
"integration capabilities",
"advanced automation"
],
"competitors": ["Asana", "Monday.com"],
"positioning": "enterprise features at mid-market pricing"
}
}
Nu kunt u bij elke opdracht die u schrijft duidelijk en consistent naar deze gestructureerde context verwijzen.
Wanneer u uw invoer op deze manier structureert, gebeurt er iets magisch: uw prompts worden herbruikbaar en deelbaar.
In plaats van telkens de instructies te herschrijven, maakt u sjablonen:
{
"task": "competitive_analysis",
"competitor": "[COMPETITOR_NAME]",
"aspects_to_analyze": ["features", "pricing", "target_market", "weaknesses"],
"our_product": "[REFERENCE: company_context.product]",
"output_format": "comparison_table"
}
Vervang gewoon de naam van de concurrent en voer het opnieuw uit. Dezelfde structuur, andere analyse, consistente resultaten.
JSON-prompting is niet technisch
Dit is wat iedereen verrast: je hoeft geen technische kennis te hebben om JSON effectief te gebruiken.
Sterker nog, niet-technische mensen doen het vaak beter omdat ze er niet te veel over nadenken. Ze zien het gewoon als een manier om informatie overzichtelijk te ordenen.
Denk eens na over de manier waarop u informatie op natuurlijke wijze ordent:
- Boodschappenlijstjes hebben categorieën (groenten en fruit, zuivelproducten, enz.)
- Vergaderagenda's bevatten onderwerpen en tijdsindelingen
- Projectplannen hebben fasen en resultaten
JSON plakt gewoon labels op die natuurlijke organisatie.
De fouten die mensen maken als ze beginnen:
- Het wordt nog ingewikkelder: Je hebt geen vijf niveaus diepe geneste structuren nodig. Begin eenvoudig.
- Proberen alles te JSON-ificeren: Sommige taken hebben geen structuur nodig. "Schrijf een grappige kop" heeft geen JSON nodig.
- Om de AI te vergeten is nog steeds context nodig: Structuur helpt, maar je moet nog steeds de juiste informatie verstrekken.
Hoe JSON-prompting te starten
Begin met één specifieke taak die u herhaaldelijk uitvoert. Stel dat u vergadersamenvattingen maakt.
Stap 1: Maak een lijst van wat u nodig hebt
- Belangrijke beslissingen genomen
- Actiepunten met eigenaren
- Vervolgdata
- Besproken onderwerpen
Stap 2: Structureer het
{
"task": "meeting_summary",
"meeting_date": "2024-07-28",
"attendees": ["list_names_here"],
"summary_components": {
"decisions": {
"format": "bullet_points",
"include": ["decision", "rationale", "impact"]
},
"action_items": {
"format": "table",
"columns": ["task", "owner", "due_date", "priority"]
},
"discussion_topics": {
"format": "brief_paragraphs",
"max_length": "3_sentences_each"
}
}
}
Stap 3: Gebruik het met uw AI-tool
De meeste moderne AI-tools (ChatGPT, Claude, enz.) begrijpen JSON standaard. Plak het er gewoon in.
Waar dit allemaal naartoe gaat
We gaan weg van een tijdperk van snelle techniek naar de bouwkunde.
De mensen die deze verschuiving begrijpen, bouwen:
- Herbruikbare sjablonen voor veelvoorkomende taken
- Gestructureerde kennisbanken waar hun AI naar kan verwijzen
- Consistente resultaten waarop ze kunnen vertrouwen
- Systemen die verder schalen dan eenmalige taken
Iedereen blijft maar doorgaan met het bestoken van AI-paragrafen en hoopt op het beste.
Wanneer uw invoer gestructureerd is:
- Uw uitkomsten zijn voorspelbaar
- Uw processen zijn herhaalbaar
- Uw resultaten zijn professioneel
- Uw tijd komt vrij voor daadwerkelijk nadenken
The Bottom Line
JSON-prompts zijn geen technische vaardigheid. Het is een denkvaardigheid.
Het gaat erom expliciet te zijn in plaats van te hopen dat de AI het goed raadt. Het gaat om structuur in plaats van chaos. Het gaat om het bouwen van systemen in plaats van het voeren van gesprekken.
En in een wereld waarin iedereen dezelfde AI-hulpmiddelen gebruikt, zijn de mensen die hun eigen denkprocessen structureren degenen die winnen.
Begin met één taak. Structureer deze. Test hem. Bekijk vervolgens hoe het je AI-resultaten transformeert.
Want als je eenmaal het verschil ziet, vraag je je af waarom nog niet iedereen dit doet.
(Spoiler: Dat zal wel gebeuren. Jij bent alleen maar de eerste.)
Veelgestelde vragen (JSON-prompting)
Hoe verbetert JSON-prompts de nauwkeurigheid van AI-reacties?
Met JSON wordt onduidelijkheid voorkomen door elk stukje informatie expliciet te labelen. De AI hoeft dus niet te raden wat u bedoelt: de AI weet precies wat elk gegevenspunt voorstelt en hoe het gebruikt moet worden.
Wat zijn de belangrijkste voordelen van het gebruik van JSON-prompts ten opzichte van tekstprompts?
U krijgt telkens weer consistente uitvoerformaten, uw prompts worden herbruikbare sjablonen die u snel kunt aanpassen en u behoudt volledige controle over hoe informatie wordt gestructureerd en verwerkt.
In welke scenario's is JSON-prompts het meest effectief voor AI-taken?
Het is perfect voor repetitieve taken (zoals rapporten of analyses), wanneer u specifieke uitvoerformaten nodig hebt, complexe instructies met meerdere parameters moet verwerken of herbruikbare systemen moet bouwen in plaats van eenmalige verzoeken.
Hoe kan ik mijn prompts in JSON structureren om betere resultaten te krijgen?
Begin met het opsommen van alle variabelen die u nodig hebt (taaktype, doelgroep, vereisten), en organiseer ze vervolgens in duidelijke sleutel-waardeparen zoals {"task": "analysis", "focus": "customer feedback", "output": "bullet points"}.
Wat zijn veelvoorkomende uitdagingen bij het implementeren van JSON-prompttechnieken?
Mensen maken hun eerste pogingen vaak te ingewikkeld met geneste structuren, terwijl eenvoudige sleutel-waardeparen zouden werken. Ook proberen ze creatieve taken te JSON-ificeren, wat beter werkt met natuurlijke taal.
