Wat is het hoofddoel van de oefening in prompt engineering?	Een bestaande prompt verbeteren om topics uit een tekst te extraheren in een JSON-array van strings.
Wat was het initiële probleem met de starter prompt?	Het model produceerde geen JSON-array van strings, wat leidde tot een lage score.
Welke techniek werd gebruikt om de instructies in de prompt direct en duidelijk te maken?	Simpel en direct formuleren van de taak (bijv. "Extract key topics... into a JSON array of strings").
Welke techniek werd toegepast om de input (de tekst) beter te structureren in de prompt?	Het gebruik van XML-tags (bijv. `<text>`) om de te verwerken inhoud te markeren.
Wat is het voordeel van het geven van stapsgewijze instructies aan het model?	Het model dwingen een specifieke, logische workflow te volgen (bijv. examine -> identify -> add -> respond).
Welk specifiek dataformaat moest de prompt opleveren voor de topics?	Een JSON array van strings.
Waar moet je kijken om de prestaties van de prompt te evalueren?	Het `output.html` rapport na het uitvoeren van de evaluatie.
Welke aanvullende techniek werd genoemd om de prompt verder te versterken?	Few-shot of multi-shot prompting (het geven van voorbeelden).