Aanpasbare prompts

💡TL;DR

Notemd stelt u in staat om de standaard LLM prompt voor elk taaktype te overschrijven. Aanpasbare prompts geven u controle over wat het model prioriteert: u kunt conceptuitwinning beperken tot een specifieke discipline, de linkstijl wijzigen of de toon van de vertaling sturen. Promptvariabelen zoals {{content}} en {{concept}} worden op runtime vervangen. De functie ‘gerichte leerdomen’ voegt uw studierichting toe om de resultaten van de uitwinning automatisch te beperken.

Dit maakt deel uit van de Obsidian AI Knowledge Management Guide.

Overzicht

De ingebouwde prompts van Notemd zijn geschreven voor algemeen gebruik in kenniswerk. Ze werken goed in verschillende domeinen, maar laten ook ruimte voor verbeteringen die specifiek zijn voor een bepaald domein. Aanpasbare prompts stellen u in staat om aan LLM precies te vertellen hoe het zich moet gedragen voor uw gebruikssituatie – of dat nu betekent dat alleen medische terminologie wordt uitgewerkt, alleen genoemde entiteiten worden gelinkt of er in een formeel register wordt vertaald.

Aanpasbare prompts vervangen de volledige systeemprompt niet. Ze overschrijven of versterken het taakspecifieke instructiegedeelte terwijl ze het structurele uitvoerformaat (bijv. CONCEPT:-regels, wiki-link-syntaxis) behouden dat Notemd nodig heeft voor parsing.

Hoe het werkt

Promptarchitectuur

Elke Notemd taak volgt dezelfde promptstructuur:

[System role: You are a helpful assistant...]
[Domain constraint: Relevant Fields: [{domain}]]   <-- focused learning (optional)
[Custom task prompt]                                <-- your override (optional)
[Output format instructions]                        <-- always preserved
[Content: {{content}}]                              <-- runtime substitution

1. Basis systeemprompt -- Stelt de assistentenpersoon vast. Niet overschrijfbaar.
2. Gerichte leerdomen -- Voegt Relevant Fields: [medicine / law / computer science / ...] toe om het bereik te beperken. Dit is een instellingstoets, geen brute prompt.
3. Aanpasbare taakprompt -- Vervangt de standaard taakinstructies (bijv. welke soorten concepten er uitgewerkt moeten worden, hoe agressief er gelinkt moet worden).
4. Uitvoerformat -- Structuurregels (CONCEPT:-regels, wiki-link-formaat). Wordt altijd door Notemd toegevoegd om parseerbaarheid te garanderen.
5. Inhoud -- De daadwerkelijke notetekst, die op runtime wordt vervangen via {{content}}.

Promptvariabelen

Variabelen worden bij uitvoering vervangen. De beschikbare variabelen verschillen per taak:

Variable	Taakken	Vervangen door
{{content}}	Alle	Het notitie- of selectietekst
{{concept}}	Template voor conceptnotitie	De geëxtraheerde conceptnaam
{{description}}	Template voor conceptnotitie	Beschrijving van het concept gegenereerd door LLM
{{backlinks}}	Template voor conceptnotitie	Lijst van bronnotities met links
{{date}}	Template voor conceptnotitie	Huidige datum (YYYY-MM-DD)
{{language}}	Vertaling	Doeltaal voor de uitvoer
{{source}}	Template voor conceptnotitie	Basisnaam van de bronnotitie

Gefocust leergebied

De gefocuste leerfunctie is een snelkoppeling voor het beperken van het leergebied. In plaats van een aangepaste prompt te schrijven waarin uw vakgebied wordt genoemd, stelt u focusedLearningDomain in de instellingen in:

Settings → Advanced → Focused Learning Domain
Example: "medicine" or "computer science" or "Chinese philosophy"

Dit voegt Relevant Fields: [medicine] toe aan de extractieprompt, waardoor de LLM prioriteit geeft aan concepten die relevant zijn voor het gebied en generieke concepten onderdrukt. Het is lichter dan een volledig aangepaste prompt en werkt bij alle extractietaken.

Configuratie

Instelling	Standaard	Effect
customAddLinksPrompt	''	De standaard prompt voor het toevoegen van links overschrijven
customExtractConceptsPrompt	''	De standaard prompt voor conceptextractie overschrijven
customResearchPrompt	''	De standaard prompt voor onderzoek + samenvatting overschrijven
customTranslatePrompt	''	De standaard prompt voor vertaling overschrijven
customDiagramPrompt	''	De standaard prompt voor diagramgeneratie overschrijven
focusedLearningDomain	''	Disciplinaire context toevoegen aan extractie- en linkerprompten
extractConceptsMinimalTemplate	true	Gebruik het conceptnotitietemplate met alleen de titel (beïnvloedt het bereik van het {{concept}} template)
customConceptNoteTemplate	''	Het conceptnotitiefilamentemplate overschrijven met volledige variabelenondersteuning

Wanneer een veld van de aangepaste prompt leeg is, wordt de ingebouwde standaardprompt gebruikt.

Voorbeeld

U bent een medisch onderzoeker die concepten uit klinische proefnotities extrahiert. De standaardprompt haalt zowel generieke zelfstandige naamwoorden als medische termen op, waardoor uw conceptmap overvol raakt.

Oplossing: Stel een gefocust leergebied in en gebruik een aangepaste extractieprompt.

1. Stel focusedLearningDomain in op medicine
2. Stel customExtractConceptsPrompt in op:

Extract only clinically relevant concepts: diseases, drug names,
anatomical terms, measurement endpoints, and statistical methods.
Ignore generic English nouns, brand names, and institutional names.
Prioritize MeSH terminology where applicable.

Nu wanneer je "Extract concepts" uitvoert op een klinisch verslag, genereert de LLM:

CONCEPT: Randomized Controlled Trial
CONCEPT: Double-Blind Method
CONCEPT: Myocardial Infarction
CONCEPT: Creatine Kinase-MB
CONCEPT: Kaplan-Meier Estimate

In plaats van het standaardgedrag dat ook ongewenste algemene termen zoals "hospital" of "month" kan extraheren.

Tips

• Begin met het gefocuste leergebied voordat je een volledige aangepaste prompt schrijft. Dit dekt 80% van de gebruiksscenario’s met één instelling.
• Behoud de uitvoerformat -- Verwijder nooit instructies over het formaat zoals "one per line" of "CONCEPT: prefix" uit aangepaste prompts. De parser van Notemd is hiervan afhankelijk.
• Test eerst met één verslag -- Aangepaste prompts kunnen onverwachte effecten hebben op de breedte van de extractie. Controleer dit op één verslag voordat je in batch verwerkt.
• Houd prompts beknopt -- Te lange aangepaste prompts verbruiken tokens en kunnen de focus van het model verminderen.

---

Volgende stappen

• Wiki-Links -- Wat wordt gelinkt wanneer je de add-links prompt aanpast
• Concept Notes -- Templates voor conceptnotities en de {{concept}} variabele
• Batch Processing -- Pas aangepaste prompts toe op hele mappen
• Troubleshooting -- Oplossingen voor problemen waarbij aangepaste prompts onverwachte uitvoer geven