[{"data":1,"prerenderedAt":44},["ShallowReactive",2],{"guide:prompt-engineering-egitimi-mi-llmrag-gelistirme-egitimi-mi:nl":3},{"id":4,"title":5,"slug":6,"excerpt":7,"cover_image_url":8,"published_at":9,"reviewed_at":10,"body":11,"seo_title":12,"meta_description":12,"faq":13,"related_trainings":29,"updated_at":43},7,"Prompt engineering training of LLM\u002FRAG-ontwikkelingstraining?","prompt-engineering-egitimi-mi-llmrag-gelistirme-egitimi-mi","Çalışanlarınız hazır yapay zeka araçlarını günlük işlerinde daha verimli kullanacaksa prompt engineering eğitimi; ekibiniz kurumun kendi verisiyle çalışan bir yapay zeka uygulaması geliştirecekse LLM\u002FRAG geliştirme eğitimi uygundur. İlki kod bilgisi gerektirmez ve geniş kitleye verilir; ikincisi yazılım ya da veri ekiplerine yöneliktir ve programlama bilgisi ister.","https:\u002F\u002Facademyclub.b-cdn.net\u002Fguides\u002Fd4fb3aa70395450a834e6723e25f058e.webp","2026-10-14T20:51:01.830869+03:00","2026-10-14","\u003Ch2>Kort antwoord\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Als uw medewerkers kant-en-klare AI-tools efficiënter willen inzetten in hun dagelijkse werk, is prompt engineering training geschikt; als uw team een AI-toepassing gaat ontwikkelen die met de eigen data van de organisatie werkt, is LLM\u002FRAG-ontwikkelingstraining passend. De eerste vereist geen programmeerkennis en is geschikt voor een breed publiek; de tweede is gericht op software- of dataprofessionals en vereist programmeerkennis.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Basisbegrippen\u003C\u002Fh2>\u003Cp>\u003Cstrong>Prompt engineering (promptontwerp):\u003C\u002Fstrong> Het bewust structureren van instructies, context, voorbeelden en outputformaat om consistente en nauwkeurige resultaten van het model te krijgen.\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>RAG (Retrieval-Augmented Generation):\u003C\u002Fstrong> Een architectuur waarbij het model, voordat het een antwoord genereert, relevante fragmenten uit de documenten van de organisatie ophaalt en als context gebruikt.\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>Vectordatabase:\u003C\u002Fstrong> Een database die teksten opslaat als numerieke vectoren (embeddings) die hun betekenis vertegenwoordigen, en die de qua betekenis dichtstbijzijnde fragmenten opzoekt.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Wat is het verschil tussen prompt engineering en LLM\u002FRAG-ontwikkelingstraining?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Prompt engineering training leert u een bestaande tool beter te gebruiken, terwijl LLM\u002FRAG-ontwikkelingstraining leert hoe u een nieuwe, organisatiespecifieke AI-toepassing bouwt.\u003C\u002Fp>\u003Ctable>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Cth colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Criterium\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fth>\u003Cth colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Prompt engineering training\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fth>\u003Cth colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>LLM\u002FRAG-ontwikkelingstraining\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Doelgroep\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Businessafdelingen, analisten, kenniswerkers\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Softwareontwikkelaars, data- en AI-engineers\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Voorwaarde\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Geen programmeerkennis vereist\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Python en API-gebruik\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Wat wordt geleerd\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Taakomschrijving, context geven, sturen met voorbeelden, output valideren\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Model-API’s, documentsegmentatie, embeddings, vectordatabase, toegangsrechten, evaluatie\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Resultaat\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Sneller en consistenter dagelijks werk\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Een werkend prototype of productiesysteem\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Succesmaatstaf\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Toolgebruik, taakduur\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Antwoordnauwkeurigheid, responstijd, kosten\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003Cp>De AI-catalogus van Academy Club dekt beide kanten: aan de ene kant \u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fegitimler\u002Fprompt-engineering-openai-egitimi\" rel=\"noopener noreferrer\">Prompt Engineering & OpenAI\u003C\u002Fa> en \u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fegitimler\u002Furetken-yapay-zeka-araclari-ve-efektif-kullanimlari-egitimi\" rel=\"noopener noreferrer\">Generatieve AI-tools\u003C\u002Fa>, aan de andere kant \u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fegitimler\u002Fllm-orchestration-langchain-egitimi\" rel=\"noopener noreferrer\">LLM Orchestration & LangChain\u003C\u002Fa> en \u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fegitimler\u002Fadvanced-rag-kurumsal-llm-uygulamalari\" rel=\"noopener noreferrer\">Advanced RAG & Enterprise LLM-toepassingen\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>In welk geval volstaat prompt engineering training?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Als de behoefte bestaat uit het efficiënter gebruiken van bestaande tools en er geen koppeling met organisatiedata nodig is, volstaat prompt engineering training.\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Tekstgerichte taken:\u003C\u002Fstrong> Teams die rapporten, e-mails, presentaties en samenvattingen opstellen.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Er is al een bedrijfsassistent:\u003C\u002Fstrong> Als de organisatie al een goedgekeurde assistent aanbiedt, moeten medewerkers deze correct kunnen inzetten.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>In welk geval is LLM\u002FRAG-ontwikkelingstraining nodig?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>LLM\u002FRAG-ontwikkelingstraining is nodig wanneer AI gekoppeld moet worden aan de eigen kennisbronnen van de organisatie of ingebed moet worden in een bedrijfsproces.\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Interne kennisassistent:\u003C\u002Fstrong> Een systeem dat antwoorden geeft op basis van beleidsdocumenten, procedures of productdocumentatie.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Procesautomatisering:\u003C\u002Fstrong> Toepassingen die verzoeken classificeren of gegevens uit documenten extraheren.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Agentsystemen:\u003C\u002Fstrong> Toepassingen die meerdere stappen plannen en koppelen aan organisatiesystemen; voor dit niveau is geavanceerdere content nodig, zoals \u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fegitimler\u002Fagentic-ai-mcp\" rel=\"noopener noreferrer\">Agentic AI & MCP\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Moeten technische teams beide trainingen samen volgen?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Ja; promptontwerp op ontwikkelaarsniveau maakt deel uit van LLM\u002FRAG-ontwikkeling. Het schrijven van systeeminstructies, het aanvragen van gestructureerde output (bijv. JSON) en het evalueren van promptwijzigingen met een testset zijn andere vaardigheden dan het schrijven van prompts als eindgebruiker. De training die Academy Club bijvoorbeeld voor Softtech-engineers heeft verzorgd, omvatte het draaien van grote taalmodellen via API's en command line-tools en de integratie ervan in CI\u002FCD-processen (\u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fhaberler\u002Fsofttech-cli-ile-kod-asistanlari-calistirma-egitimi\" rel=\"noopener noreferrer\">nieuwsbericht\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Hoe bepaalt u welke training u moet kiezen?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>De beslissing wordt genomen op basis van het verwachte resultaat en de technische infrastructuur van het team.\u003C\u002Fp>\u003Col>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Definieer het gewenste resultaat.\u003C\u002Fstrong> Is het doel dat mensen efficiënter werken, of gaat het om een nieuwe toepassing?\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Bepaal de databehoefte.\u003C\u002Fstrong> Is koppeling met de documenten of systemen van de organisatie nodig?\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Controleer de voorwaarden.\u003C\u002Fstrong> Zijn er teamleden met Python- en API-ervaring?\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Begin met één scenario.\u003C\u002Fstrong> Bouw de ontwikkelingstraining op rond een concreet gebruiksscenario.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Fol>\u003Ch2>Observaties uit de praktijk: waar lopen organisaties tegenaan bij deze keuze?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Organisaties lopen het vaakst vast doordat ze proberen een RAG-behoefte alleen met prompt engineering training op te lossen. Onderstaande observaties zijn gebaseerd op terugkerende situaties die Academy Club tegenkomt bij zakelijke technische trainingen.\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>De wens voor een \"assistent die met onze eigen data werkt\" wordt niet opgelost met promptschrijven.\u003C\u002Fstrong> Een goede prompt zorgt er niet voor dat het model informatie vindt waartoe het geen toegang heeft. Dit is een ontwikkelproject en vereist training van het technische team.\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>Deelname aan ontwikkelingstraining zonder voorwaarden verlaagt de effectiviteit.\u003C\u002Fstrong> Deelnemers zonder Python- en API-ervaring besteden de eerste dag aan installatie en syntaxis. Een korte niveaucontrole vooraf zorgt voor de juiste groepssamenstelling.\u003C\u002Fp>\u003Cp>[EDITOR: Aan deze sectie moet een opmerking van 1-2 zinnen van de Academy Club-trainer worden toegevoegd over de meest voorkomende technische fout bij RAG-projecten.]\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Afsluiting\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Prompt engineering training zorgt voor efficiënter werken met bestaande tools, terwijl LLM\u002FRAG-ontwikkelingstraining het mogelijk maakt nieuwe toepassingen te bouwen die met organisatiedata werken. Als u een organisatiespecifiek programma voor uw team wilt plannen, kunt u de \u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fegitimler\" rel=\"noopener noreferrer\">trainingscatalogus\u003C\u002Fa> van Academy Club bekijken en een aanvraag indienen voor de trainingen waarin u geïnteresseerd bent.\u003C\u002Fp>","",[14,17,20,23,26],{"answer":15,"question":16},"In de meeste zakelijke toepassingen niet. Fine-tuning is geschikt om de stijl van het model of het gedrag bij een specifieke taak aan te passen; voor toegang tot actuele organisatie-informatie is RAG flexibeler en minder kostbaar.","Is het niet beter om het model opnieuw te trainen met onze eigen data (fine-tuning) in plaats van RAG te gebruiken?",{"answer":18,"question":19},"Modellen begrijpen eenvoudige instructies steeds beter. Maar een taak duidelijk omschrijven en de output valideren blijven blijvende vaardigheden.","Wordt prompt engineering in de toekomst overbodig?",{"answer":21,"question":22},"De meeste bibliotheken in het ecosysteem zijn voornamelijk gebaseerd op Python. De taal die het team gebruikt, moet voorafgaand aan de training met de aanbieder worden afgestemd.","Welke programmeertaal is nodig voor LLM\u002FRAG-training?",{"answer":24,"question":25},"Deze kan worden gebruikt met een vertrouwelijkheidsovereenkomst en anonimisering. Vaak volstaat een voorbeelddocumentenset die lijkt op echte data.","Kan organisatiedata tijdens de training worden gebruikt?",{"answer":27,"question":28},"Voor technische teams wel: eerst een korte module promptontwerp, gevolgd door de ontwikkelingstraining. Voor businessafdelingen is ontwikkelingstraining meestal niet nodig.","Is het logisch om beide trainingen na elkaar te volgen?",[30],{"id":31,"title":32,"slug":33,"summary":34,"cover_image_url":35,"category":36,"duration_hours":42,"level":12,"module_count":41},30,"Prompt Engineering & OpenAI Training","prompt-engineering-openai-egitimi","Kunstmatige intelligentie is niet langer een abstracte technologie die op de achtergrond bij bedrijven draait, maar heeft een centrale plek ingenomen in de dagelijkse bedrijfsprocessen. Grote taalmodellen zoals ChatGPT, GPT-4, Claude en vergelijkbare systemen worden ingezet op tientallen gebieden, van klantenservice tot marketingteksten, van softwareontwikkeling tot data-analyse, en van juridische documentanalyse tot HR-processen. De sleutel tot het echt effectief benutten van deze modellen ligt echter in het op de juiste manier stellen van de juiste vraag: Prompt Engineering, oftewel de vaardigheid om instructies aan kunstmatige intelligentie te ontwerpen en te optimaliseren, is uitgegroeid tot een van de meest cruciale digitale competenties van deze tijd.\n\nDeze training leert deelnemers, aan de hand van praktische voorbeelden, hoe OpenAI en vergelijkbare grote taalmodellen werken, welke prompttechnieken nauwkeurigere en consistentere resultaten opleveren, en hoe deze tools kunnen worden toegepast op echte bedrijfsvraagstukken. Voor bedrijven zorgt deze training ervoor dat medewerkers kunstmatige intelligentie-tools niet oppervlakkig gebruiken, maar omzetten in een strategisch efficiëntie-instrument, bespaart het tijd bij repetitieve taken, standaardiseert het de kwaliteit van content en rapportages, en verankert het AI-geletterdheid als een organisatiebrede competentie.","https:\u002F\u002Facademyclub.b-cdn.net\u002Ftrainings\u002F981efe5ded574c238a15d8307557181e.webp",{"id":37,"name":38,"slug":39,"icon":40,"order":41},1,"Kunstmatige Intelligentie","yapay-zeka","pi-sparkles",0,null,"2026-10-15T16:12:34.948638+03:00",1793776599257]