Gedurende het grootste deel van de geschiedenis werkten computers met één type gegevens tegelijk: tekst in het ene programma, afbeeldingen in het andere, audio ergens anders. Maar mensen ervaren de wereld niet op deze manier. We zien, horen, lezen en spreken gelijktijdig, en combineren al deze input om onze omgeving te begrijpen.

**Multimodale AI** verandert alles. Deze modellen kunnen meerdere soorten informatie samen verwerken—een afbeelding analyseren terwijl ze je vraag erover lezen, of afbeeldingen genereren vanuit je tekstbeschrijvingen. Dit hoofdstuk leert je hoe je effectief kunt communiceren met deze krachtige systemen.

<Callout type="info" title="Wat betekent Multimodaal?">
"Multi" betekent veel, en "modaal" verwijst naar modi of typen gegevens. Een multimodaal model kan met meerdere modaliteiten werken: tekst, afbeeldingen, audio, video of zelfs code. In plaats van aparte tools voor elk type, begrijpt één model ze allemaal samen.
</Callout>

## Waarom Multimodaal Belangrijk Is

Traditionele AI vereiste dat je alles in woorden beschreef. Wil je iets over een afbeelding vragen? Dan moest je deze eerst beschrijven. Wil je een document analyseren? Dan moest je het handmatig transcriberen. Multimodale modellen elimineren deze barrières.

<InfoGrid items={[
  { label: "Zien en Begrijpen", description: "Upload een afbeelding en stel er direct vragen over—geen beschrijving nodig", example: "\"Wat is er mis met dit schakelschema?\"", color: "blue" },
  { label: "Creëren vanuit Woorden", description: "Beschrijf wat je wilt en genereer afbeeldingen, audio of video", example: "\"Een zonsondergang boven bergen in aquarelstijl\"", color: "purple" },
  { label: "Alles Combineren", description: "Mix tekst, afbeeldingen en andere media in één gesprek", example: "\"Vergelijk deze twee ontwerpen en vertel me welke beter is voor mobiel\"", color: "green" },
  { label: "Documenten Analyseren", description: "Haal informatie uit foto's van documenten, bonnetjes of screenshots", example: "\"Extraheer alle regelitems uit deze factuurfoto\"", color: "amber" }
]} />

## Waarom Prompting Nog Belangrijker Is voor Multimodaal

Bij tekstmodellen ontvangt de AI precies wat je typt. Maar bij multimodale modellen moet de AI visuele of audio-informatie interpreteren—en interpretatie vereist begeleiding.

<Compare 
  before={{ label: "Vage multimodale prompt", content: "Wat zie je in deze afbeelding?\n\n[afbeelding van een complex dashboard]" }}
  after={{ label: "Begeleide multimodale prompt", content: "Dit is een screenshot van ons analytics-dashboard. Focus op:\n1. De conversieratio-grafiek rechtsboven\n2. Eventuele foutindicatoren of waarschuwingen\n3. Of de gegevens er normaal of afwijkend uitzien\n\n[afbeelding van een complex dashboard]" }}
/>

**Zonder begeleiding** beschrijft het model mogelijk kleuren, lay-out of irrelevante details. **Met begeleiding** focust het op wat daadwerkelijk voor jou belangrijk is.

<Callout type="warning" title="De Interpretatiekloof">
Wanneer jij naar een afbeelding kijkt, weet je direct wat belangrijk is op basis van je context en doelen. De AI heeft deze context niet tenzij je deze verstrekt. Een foto van een scheur in een muur kan zijn: een constructief probleem, een artistieke textuur, of irrelevante achtergrond. Je prompt bepaalt hoe de AI het interpreteert.
</Callout>

## Het Multimodale Landschap

Verschillende modellen hebben verschillende mogelijkheden. Dit is wat beschikbaar is in 2025:

### Begripsmodellen (Input → Analyse)

Deze modellen accepteren verschillende mediatypen en produceren tekstanalyse of antwoorden.

<InfoGrid items={[
  { label: "GPT-4o / GPT-5", description: "Tekst + Afbeeldingen + Audio → Tekst. OpenAI's vlaggenschip met 128K context, sterke creatieve en redeneervaardigheden, verminderde hallucinatiepercentages.", color: "green" },
  { label: "Claude 4 Sonnet/Opus", description: "Tekst + Afbeeldingen → Tekst. Anthropic's veiligheidsgerichte model met geavanceerd redeneren, uitstekend voor coderen en complexe meerstapstaken.", color: "purple" },
  { label: "Gemini 2.5", description: "Tekst + Afbeeldingen + Audio + Video → Tekst. Google's model met 1M token context, zelf-feitcontrole, snelle verwerking voor coderen en onderzoek.", color: "blue" },
  { label: "LLaMA 4 Scout", description: "Tekst + Afbeeldingen + Video → Tekst. Meta's open-source model met enorme 10M token context voor lange documenten en codebases.", color: "cyan" },
  { label: "Grok 4", description: "Tekst + Afbeeldingen → Tekst. xAI's model met realtime gegevenstoegang en sociale media-integratie voor actuele antwoorden.", color: "red" }
]} />

### Generatiemodellen (Tekst → Media)

Deze modellen creëren afbeeldingen, audio of video vanuit tekstbeschrijvingen.

<InfoGrid items={[
  { label: "DALL-E 3", description: "Tekst → Afbeeldingen. OpenAI's afbeeldingsgenerator met hoge nauwkeurigheid voor promptbeschrijvingen.", color: "amber" },
  { label: "Midjourney", description: "Tekst + Afbeeldingen → Afbeeldingen. Bekend om artistieke kwaliteit, stijlcontrole en esthetische resultaten.", color: "pink" },
  { label: "Sora", description: "Tekst → Video. OpenAI's videogeneratiemodel voor het maken van clips uit beschrijvingen.", color: "red" },
  { label: "Whisper", description: "Audio → Tekst. OpenAI's spraak-naar-tekst met hoge nauwkeurigheid in alle talen.", color: "cyan" }
]} />

<Callout type="info" title="Snelle Evolutie">
Het multimodale landschap verandert snel. Nieuwe modellen worden regelmatig gelanceerd, en bestaande modellen krijgen mogelijkheden via updates. Controleer altijd de nieuwste documentatie voor huidige functies en beperkingen.
</Callout>

## Prompts voor Afbeeldingsbegrip

De meest voorkomende multimodale use case is AI vragen om afbeeldingen te analyseren. De sleutel is het verstrekken van context over wat je nodig hebt.

### Basis Afbeeldingsanalyse

Begin met een duidelijke verzoekstructuur. Vertel het model op welke aspecten het moet focussen.

<TryIt 
  title="Gestructureerde Afbeeldingsanalyse"
  description="Deze prompt biedt een duidelijk kader voor afbeeldingsanalyse. Het model weet precies welke informatie je nodig hebt."
  prompt={`Analyseer deze afbeelding en beschrijf:

1. **Hoofdonderwerp**: Wat is de primaire focus van deze afbeelding?
2. **Setting**: Waar lijkt dit te zijn? (binnen/buiten, type locatie)
3. **Sfeer**: Welke emotionele toon of atmosfeer brengt het over?
4. **Tekstinhoud**: Zichtbare tekst, borden of labels?
5. **Opvallende Details**: Wat zou iemand op het eerste gezicht kunnen missen?
6. **Technische Kwaliteit**: Hoe is de belichting, scherpte en compositie?

[Plak of beschrijf de afbeelding die je wilt analyseren]

Afbeeldingsbeschrijving of URL: \${imageDescription}`}
/>

### Gestructureerde Output voor Afbeeldingen

Wanneer je afbeeldingsanalyse programmatisch moet verwerken, vraag om JSON-output.

<TryIt 
  title="JSON Afbeeldingsanalyse"
  description="Verkrijg gestructureerde gegevens uit afbeeldingsanalyse die gemakkelijk te parsen en te gebruiken zijn in applicaties."
  prompt={`Analyseer deze afbeelding en retourneer een JSON-object met de volgende structuur:

{
  "summary": "Beschrijving in één zin",
  "objects": ["Lijst van belangrijkste zichtbare objecten"],
  "people": {
    "count": "aantal of 'geen'",
    "activities": ["Wat ze doen, indien van toepassing"]
  },
  "text_detected": ["Eventuele tekst zichtbaar in de afbeelding"],
  "colors": {
    "dominant": ["Top 3 kleuren"],
    "mood": "Warm/Koel/Neutraal"
  },
  "setting": {
    "type": "binnen/buiten/onbekend",
    "description": "Meer specifieke locatiebeschrijving"
  },
  "technical": {
    "quality": "hoog/gemiddeld/laag",
    "lighting": "Beschrijving van belichting",
    "composition": "Beschrijving van kadrering/compositie"
  },
  "confidence": "hoog/gemiddeld/laag"
}

Te analyseren afbeelding: \${imageDescription}`}
/>

### Vergelijkende Analyse

Het vergelijken van meerdere afbeeldingen vereist duidelijke labeling en specifieke vergelijkingscriteria.

<TryIt 
  title="Afbeeldingsvergelijking"
  description="Vergelijk twee of meer afbeeldingen met specifieke criteria die belangrijk zijn voor je beslissing."
  prompt={`Vergelijk deze afbeeldingen voor \${purpose}:

**Afbeelding A**: \${imageA}
**Afbeelding B**: \${imageB}

Analyseer elke afbeelding op deze criteria:
1. \${criterion1} (belang: hoog)
2. \${criterion2} (belang: gemiddeld)  
3. \${criterion3} (belang: laag)

Verstrek:
- Zij-aan-zij vergelijking voor elk criterium
- Sterke en zwakke punten van elk
- Duidelijke aanbeveling met redenering
- Eventuele zorgen of kanttekeningen`}
/>

## Document- en Screenshot-analyse

Een van de meest praktische toepassingen van multimodale AI is het analyseren van documenten, screenshots en UI-elementen. Dit bespaart uren aan handmatige transcriptie en beoordeling.

### Documentextractie

Gescande documenten, foto's van bonnetjes en PDF's als afbeeldingen kunnen allemaal worden verwerkt. De sleutel is het model vertellen wat voor type document het is en welke informatie je nodig hebt.

<TryIt 
  title="Document Data Extractor"
  description="Extraheer gestructureerde gegevens uit foto's van documenten, bonnetjes, facturen of formulieren."
  prompt={`Dit is een foto/scan van een \${documentType}.

Extraheer alle informatie in gestructureerd JSON-formaat:

{
  "document_type": "gedetecteerd type",
  "date": "indien aanwezig",
  "key_fields": {
    "field_name": "waarde"
  },
  "line_items": [
    {"description": "", "amount": ""}
  ],
  "totals": {
    "subtotal": "",
    "tax": "",
    "total": ""
  },
  "handwritten_notes": ["eventuele handgeschreven tekst"],
  "unclear_sections": ["gebieden die moeilijk te lezen waren"],
  "confidence": "hoog/gemiddeld/laag"
}

BELANGRIJK: Als tekst onduidelijk is, noteer dit in "unclear_sections" in plaats van te gokken. Markeer confidence als "laag" als significante delen moeilijk te lezen waren.

Documentbeschrijving: \${documentDescription}`}
/>

### Screenshot- en UI-analyse

Screenshots zijn goudmijnen voor debugging, UX-beoordeling en documentatie. Begeleid de AI om te focussen op wat belangrijk is.

<TryIt 
  title="UI/UX Screenshot Analyzer"
  description="Krijg gedetailleerde analyse van screenshots voor debugging, UX-beoordeling of documentatie."
  prompt={`Dit is een screenshot van \${applicationName}.

Analyseer deze interface:

**Identificatie**
- Welk scherm/pagina/staat is dit?
- Wat probeert de gebruiker hier waarschijnlijk te bereiken?

**UI-elementen**
- Belangrijke interactieve elementen (knoppen, formulieren, menu's)
- Huidige staat (iets geselecteerd, ingevuld of uitgevouwen?)
- Eventuele foutmeldingen, waarschuwingen of notificaties?

**UX-beoordeling**
- Is de lay-out duidelijk en intuïtief?
- Verwarrende elementen of onduidelijke labels?
- Toegankelijkheidsproblemen (contrast, tekstgrootte, etc.)?

**Gedetecteerde Problemen**
- Visuele bugs of verkeerde uitlijning?
- Afgekapte tekst of overflow-problemen?
- Inconsistente styling?

Screenshotbeschrijving: \${screenshotDescription}`}
/>

### Foutmeldingsanalyse

Wanneer je een fout tegenkomt, bevat een screenshot vaak meer context dan alleen het kopiëren van de fouttekst.

<TryIt 
  title="Foutdiagnose vanuit Screenshot"
  description="Krijg begrijpelijke uitleg en oplossingen voor foutmeldingen in screenshots."
  prompt={`Ik zie deze fout in \${context}.

[Beschrijf of plak de foutmelding/screenshot]
Foutdetails: \${errorDetails}

Geef alsjeblieft:

1. **Begrijpelijke Uitleg**: Wat betekent deze fout eigenlijk?

2. **Waarschijnlijke Oorzaken** (gerangschikt op waarschijnlijkheid):
   - Meest waarschijnlijk: 
   - Ook mogelijk:
   - Minder gebruikelijk:

3. **Stapsgewijze Oplossing**:
   - Probeer eerst...
   - Als dat niet werkt...
   - Als laatste redmiddel...

4. **Preventie**: Hoe deze fout in de toekomst te voorkomen

5. **Rode Vlaggen**: Wanneer deze fout op een ernstiger probleem kan wijzen`}
/>

## Prompts voor Afbeeldingsgeneratie

Het genereren van afbeeldingen uit tekstbeschrijvingen is een kunstvorm. Hoe specifieker en gestructureerder je prompt, hoe dichter het resultaat bij je visie zal komen.

### De Anatomie van een Afbeeldingsprompt

Effectieve prompts voor afbeeldingsgeneratie hebben verschillende componenten:

<InfoGrid items={[
  { label: "Onderwerp", description: "Wat is de hoofdfocus van de afbeelding?", example: "Een golden retriever die speelt in herfstbladeren", color: "blue" },
  { label: "Stijl", description: "Welke artistieke stijl of medium?", example: "Aquarel, digitale kunst, fotorealistisch", color: "purple" },
  { label: "Compositie", description: "Hoe is de scène gerangschikt?", example: "Close-up portret, wijd landschap, vogelperspectief", color: "green" },
  { label: "Belichting", description: "Wat is de lichtbron en kwaliteit?", example: "Zacht ochtendlicht, dramatische schaduwen, neongloed", color: "amber" },
  { label: "Sfeer", description: "Welk gevoel moet het oproepen?", example: "Vredig, energiek, mysterieus, nostalgisch", color: "pink" },
  { label: "Details", description: "Specifieke elementen om op te nemen of te vermijden", example: "Inclusief: bloemen. Vermijd: tekst, watermerken", color: "cyan" }
]} />

### Basis Afbeeldingsgeneratie

<TryIt 
  title="Gestructureerde Afbeeldingsprompt"
  description="Gebruik dit sjabloon om gedetailleerde, specifieke prompts voor afbeeldingsgeneratie te maken."
  prompt={`Maak een afbeelding met deze specificaties:

**Onderwerp**: \${subject}

**Stijl**: \${style}
**Medium**: \${medium} (bijv. olieverfschilderij, digitale kunst, foto)

**Compositie**:
- Kadrering: \${framing} (close-up, medium shot, groothoek)
- Perspectief: \${perspective} (ooghoogte, lage hoek, bovenaanzicht)
- Focus: \${focusArea}

**Belichting**:
- Bron: \${lightSource}
- Kwaliteit: \${lightQuality} (zacht, hard, diffuus)
- Tijd van de dag: \${timeOfDay}

**Kleurenpalet**: \${colors}

**Sfeer/Atmosfeer**: \${mood}

**Moet Bevatten**: \${includeElements}
**Moet Vermijden**: \${avoidElements}

**Technisch**: \${aspectRatio} beeldverhouding, hoge kwaliteit`}
/>

### Scène Opbouwen

Voor complexe scènes, beschrijf lagen van voorgrond tot achtergrond.

<TryIt 
  title="Gelaagde Scènebeschrijving"
  description="Bouw complexe scènes door te beschrijven wat in elke dieptelaag verschijnt."
  prompt={`Genereer een gedetailleerde scène:

**Setting**: \${setting}

**Voorgrond** (dichtst bij de kijker):
\${foreground}

**Middenveld** (hoofdactiegebied):
\${middleGround}

**Achtergrond** (verre elementen):
\${background}

**Atmosferische Details**:
- Weer/Lucht: \${weather}
- Belichting: \${lighting}
- Tijd: \${timeOfDay}

**Stijl**: \${artisticStyle}
**Sfeer**: \${mood}
**Kleurenpalet**: \${colors}

Extra details om op te nemen: \${additionalDetails}`}
/>

## Audio-prompting

Audioverwerking opent transcriptie, analyse en begrip van gesproken inhoud. De sleutel is context geven over wat de audio bevat.

### Verbeterde Transcriptie

Basis transcriptie is slechts het begin. Met goede prompts kun je sprekeridentificatie, tijdstempels en domeinspecifieke nauwkeurigheid krijgen.

<TryIt 
  title="Slimme Transcriptie"
  description="Krijg nauwkeurige transcripties met sprekerlabels, tijdstempels en behandeling van onduidelijke secties."
  prompt={`Transcribeer deze audio-opname.

**Context**: \${recordingType} (vergadering, interview, podcast, lezing, etc.)
**Verwachte Sprekers**: \${speakerCount} (\${speakerRoles})
**Domein**: \${domain} (te verwachten technische termen: \${technicalTerms})

**Outputformaat**:
[00:00] **Spreker 1 (Naam/Rol)**: Getranscribeerde tekst hier.
[00:15] **Spreker 2 (Naam/Rol)**: Hun reactie hier.

**Instructies**:
- Voeg tijdstempels toe bij natuurlijke pauzes (elke 30-60 seconden of bij sprekerwisselingen)
- Markeer onduidelijke secties als [onverstaanbaar] of [onduidelijk: beste gok?]
- Noteer niet-spraakgeluiden tussen haakjes: [gelach], [telefoon gaat], [lange pauze]
- Behoud opvulwoorden alleen als ze betekenisvol zijn (eh, um kunnen worden verwijderd)
- Markeer actiepunten of beslissingen met → symbool

Audiobeschrijving: \${audioDescription}`}
/>

### Audio-inhoudsanalyse

Naast transcriptie kan AI de inhoud, toon en belangrijke momenten in audio analyseren.

<TryIt 
  title="Audio-inhoudsanalyzer"
  description="Krijg een uitgebreide analyse van audio-inhoud inclusief samenvatting, belangrijke momenten en sentiment."
  prompt={`Analyseer deze audio-opname:

Audiobeschrijving: \${audioDescription}

Verstrek:

**1. Samenvatting** (2-3 zinnen)
Waar gaat deze opname over? Wat is de belangrijkste conclusie?

**2. Sprekers**
- Hoeveel verschillende sprekers?
- Kenmerken (indien waarneembaar): toon, spreekstijl, expertiseniveau

**3. Inhoudsoverzicht**
- Belangrijkste besproken onderwerpen (met geschatte tijdstempels)
- Kernpunten gemaakt
- Gestelde vragen

**4. Emotionele Analyse**
- Algehele toon (formeel, informeel, gespannen, vriendelijk)
- Opvallende emotionele momenten
- Energieniveau gedurende

**5. Actiepunten**
- Genomen beslissingen
- Genoemde actiepunten
- Benodigde vervolgacties

**6. Opvallende Citaten**
Haal 2-3 belangrijke citaten met tijdstempels eruit

**7. Audiokwaliteit**
- Algehele helderheid
- Eventuele problemen (achtergrondgeluid, onderbrekingen, technische problemen)`}
/>

## Video-prompting

Video combineert visuele en audio-analyse over tijd. De uitdaging is de AI te begeleiden om te focussen op de relevante aspecten gedurende de hele duur.

### Videobegrip

<TryIt 
  title="Uitgebreide Video-analyse"
  description="Krijg een gestructureerd overzicht van video-inhoud inclusief tijdlijn, visuele elementen en belangrijke momenten."
  prompt={`Analyseer deze video: \${videoDescription}

Geef een uitgebreide analyse:

**1. Overzicht** (2-3 zinnen)
Waar gaat deze video over? Wat is de hoofdboodschap of het doel?

**2. Tijdlijn van Belangrijke Momenten**
| Tijdstempel | Gebeurtenis | Betekenis |
|-------------|-------------|-----------|
| 0:00 | ... | ... |

**3. Visuele Analyse**
- Setting/Locatie: Waar vindt dit plaats?
- Mensen: Wie verschijnt? Wat doen ze?
- Objecten: Belangrijke items of rekwisieten
- Visuele stijl: Kwaliteit, bewerking, gebruikte graphics

**4. Audio-analyse**
- Spraak: Belangrijkste punten gemaakt (indien dialoog)
- Muziek: Type, sfeer, hoe het wordt gebruikt
- Geluidseffecten: Opvallende audio-elementen

**5. Productiekwaliteit**
- Videokwaliteit en bewerking
- Tempo en structuur
- Effectiviteit voor het doel

**6. Doelgroep**
Voor wie is deze video gemaakt? Bedient het hen goed?

**7. Belangrijkste Conclusies**
Wat zou een kijker moeten onthouden van deze video?`}
/>

### Video-inhoudsextractie

Voor specifieke informatie-extractie uit video's, wees precies over wat je nodig hebt.

<TryIt 
  title="Video Data Extractor"
  description="Extraheer specifieke informatie uit video's met tijdstempels en gestructureerde output."
  prompt={`Extraheer specifieke informatie uit deze video:

Videotype: \${videoType}
Videobeschrijving: \${videoDescription}

**Te Extraheren Informatie**:
1. \${extractItem1}
2. \${extractItem2}
3. \${extractItem3}

**Outputformaat**:
{
  "video_summary": "Korte beschrijving",
  "duration": "geschatte lengte",
  "extracted_data": [
    {
      "timestamp": "MM:SS",
      "item": "Wat werd gevonden",
      "details": "Extra context",
      "confidence": "hoog/gemiddeld/laag"
    }
  ],
  "items_not_found": ["Lijst van alles wat gevraagd maar niet aanwezig was"],
  "additional_observations": "Alles relevants dat niet expliciet werd gevraagd"
}`}
/>

## Multimodale Combinaties

De echte kracht van multimodale AI ontstaat wanneer je verschillende soorten input combineert. Deze combinaties maken analyse mogelijk die onmogelijk zou zijn met één enkele modaliteit.

### Afbeelding + Tekstverificatie

Controleer of afbeeldingen en hun beschrijvingen overeenkomen—essentieel voor e-commerce, contentmoderatie en kwaliteitsborging.

<TryIt 
  title="Afbeelding-Tekst Uitlijningscontroleur"
  description="Verifieer dat afbeeldingen hun tekstbeschrijvingen nauwkeurig weergeven en vice versa."
  prompt={`Analyseer deze afbeelding en bijbehorende tekst op uitlijning:

**Afbeelding**: \${imageDescription}
**Tekstbeschrijving**: "\${textDescription}"

Evalueer:

**1. Nauwkeurigheidsovereenkomst**
- Toont de afbeelding wat de tekst beschrijft?
- Score: [1-10] met uitleg

**2. Tekstclaims vs. Visuele Realiteit**
| Claim in Tekst | Zichtbaar in Afbeelding? | Notities |
|----------------|--------------------------|----------|
| ... | Ja/Nee/Gedeeltelijk | ... |

**3. Visuele Elementen Niet Genoemd**
Wat is zichtbaar in de afbeelding maar niet beschreven in de tekst?

**4. Tekstclaims Niet Zichtbaar**
Wat wordt beschreven in tekst maar kan niet worden geverifieerd uit de afbeelding?

**5. Aanbevelingen**
- Voor de tekst: [verbeteringen om bij afbeelding te passen]
- Voor de afbeelding: [verbeteringen om bij tekst te passen]

**6. Algemene Beoordeling**
Is dit afbeelding-tekstpaar betrouwbaar voor \${purpose}?`}
/>

### Screenshot + Code Debugging

Een van de krachtigste combinaties voor ontwikkelaars: de visuele bug zien naast de code.

<TryIt 
  title="Visuele Bug Debugger"
  description="Debug UI-problemen door zowel de visuele output als de broncode samen te analyseren."
  prompt={`Ik heb een UI-bug. Dit is wat ik zie en mijn code:

**Screenshotbeschrijving**: \${screenshotDescription}
**Wat is Fout**: \${bugDescription}
**Verwacht Gedrag**: \${expectedBehavior}

**Relevante Code**:
\`\`\`\${language}
\${code}
\`\`\`

Help me alsjeblieft:

**1. Hoofdoorzaakanalyse**
- Wat in de code veroorzaakt dit visuele probleem?
- Welke specifieke regel(s) zijn verantwoordelijk?

**2. Uitleg**
- Waarom produceert deze code dit visuele resultaat?
- Wat is het onderliggende mechanisme?

**3. De Oplossing**
\`\`\`\${language}
// Gecorrigeerde code hier
\`\`\`

**4. Preventie**
- Hoe dit type bug in de toekomst te vermijden
- Eventuele gerelateerde problemen om te controleren`}
/>

### Multi-Afbeelding Besluitvorming

Bij het kiezen tussen opties helpt gestructureerde vergelijking bij betere beslissingen.

<TryIt 
  title="Visuele Optievergelijker"
  description="Vergelijk meerdere afbeeldingen systematisch tegen je criteria om weloverwogen beslissingen te nemen."
  prompt={`Ik kies tussen deze opties voor \${purpose}:

**Optie A**: \${optionA}
**Optie B**: \${optionB}
**Optie C**: \${optionC}

**Mijn Criteria** (in volgorde van belangrijkheid):
1. \${criterion1} (gewicht: hoog)
2. \${criterion2} (gewicht: gemiddeld)
3. \${criterion3} (gewicht: laag)

Verstrek:

**Vergelijkingsmatrix**
| Criterium | Optie A | Optie B | Optie C |
|-----------|---------|---------|---------|
| \${criterion1} | Score + notities | ... | ... |
| \${criterion2} | ... | ... | ... |
| \${criterion3} | ... | ... | ... |

**Gewogen Scores**
- Optie A: X/10
- Optie B: X/10
- Optie C: X/10

**Aanbeveling**
Op basis van je gestelde prioriteiten raad ik [Optie] aan omdat...

**Kanttekeningen**
- Als [voorwaarde], overweeg [alternatief] in plaats daarvan
- Let op [potentieel probleem]`}
/>

## Best Practices voor Multimodale Prompts

Geweldige resultaten krijgen van multimodale AI vereist begrip van zowel de mogelijkheden als de beperkingen.

### Wat Multimodale Prompts Effectief Maakt

<InfoGrid items={[
  { label: "Geef Context", description: "Vertel het model wat de media is en waarom je het analyseert", example: "\"Dit is een productfoto voor onze e-commerce site...\"", color: "green" },
  { label: "Wees Specifiek", description: "Vraag naar specifieke elementen in plaats van algemene indrukken", example: "\"Focus op de prijstabel rechtsboven\"", color: "green" },
  { label: "Verwijs naar Locaties", description: "Wijs naar specifieke gebieden met ruimtelijke taal", example: "\"In het kwadrant linksonder...\"", color: "green" },
  { label: "Vermeld Je Doel", description: "Leg uit waarvoor je de analyse gaat gebruiken", example: "\"Ik moet beslissen of deze afbeelding werkt voor onze mobiele app\"", color: "green" }
]} />

### Veelvoorkomende Valkuilen om te Vermijden

<InfoGrid items={[
  { label: "Perfect Zicht Aannemen", description: "Modellen kunnen kleine details missen, vooral in afbeeldingen met lage resolutie", example: "Vraag niet naar 8pt tekst in een gecomprimeerde screenshot", color: "red" },
  { label: "Perfecte OCR Verwachten", description: "Handschrift, ongebruikelijke lettertypen en complexe lay-outs kunnen fouten veroorzaken", example: "Verifieer geëxtraheerde tekst van bonnetjes en formulieren", color: "red" },
  { label: "Inhoudsbeleid Negeren", description: "Modellen hebben beperkingen op bepaalde soorten inhoud", example: "Identificeren geen specifieke individuen of analyseren geen ongepaste inhoud", color: "red" },
  { label: "Verificatie Overslaan", description: "Verifieer altijd kritieke informatie die uit media is geëxtraheerd", example: "Dubbelcheck getallen, datums en namen van documentextractie", color: "red" }
]} />

### Elegant Omgaan met Beperkingen

<TryIt 
  title="Onzekerheidsbewuste Afbeeldingsanalyse"
  description="Deze prompt behandelt expliciet gevallen waarin het model niet duidelijk kan zien of onzeker is."
  prompt={`Analyseer deze afbeelding: \${imageDescription}

**Instructies voor Omgaan met Onzekerheid**:

ALS JE IETS NIET DUIDELIJK KUNT ZIEN:
- Gok niet en verzin geen details
- Zeg: "Ik kan [wat zichtbaar is] zien maar kan [onduidelijk element] niet duidelijk onderscheiden"
- Suggereer welke extra informatie zou helpen

ALS INHOUD BEPERKT LIJKT:
- Leg uit wat je wel en niet kunt analyseren
- Focus op toegestane aspecten van de analyse

ALS GEVRAAGD OVER MENSEN:
- Beschrijf acties, posities en algemene kenmerken
- Probeer geen specifieke individuen te identificeren
- Focus op: aantal mensen, activiteiten, uitdrukkingen, kleding

**Je Analyse**:
[Ga door met analyse, deze richtlijnen toepassend]`}
/>

<Quiz 
  question="Waarom is prompting BELANGRIJKER voor multimodale modellen dan voor tekstmodellen?"
  options={[
    "Multimodale modellen zijn minder intelligent en hebben meer hulp nodig",
    "Afbeeldingen en audio zijn inherent ambigu—de AI heeft context nodig om te weten welke aspecten belangrijk zijn",
    "Multimodale modellen kunnen slechts één type input tegelijk verwerken",
    "Tekstprompts werken niet met multimodale modellen"
  ]}
  correctIndex={1}
  explanation="Wanneer jij naar een afbeelding kijkt, weet je direct wat belangrijk is op basis van je doelen. De AI heeft deze context niet—een foto van een scheur in een muur kan een constructief probleem zijn, een artistieke textuur, of irrelevante achtergrond. Je prompt bepaalt hoe de AI de media die je verstrekt interpreteert en waarop focust."
/>
