Doe het eerste competente verzoek aan de “ziende” AI met behulp van deze foto. Retourneer JSON {"prompt":...", "goal"...", "context""}: prompt — wat stel je precies aan de AI (de vraag zelf, bijvoorbeeld: “wat betekent dit pictogram?”), goal — welk RESULTAAT je als output wilt krijgen (dit is anders dan een vraag: bijvoorbeeld een duidelijke uitleg en conclusie, is het mogelijk veilig te rijden), context - wat belangrijk is om te weten AI, wat niet zichtbaar is op de foto (merk/model van de auto, wanneer deze in brand vloog, enz.).
‘AI ziet’ is geen magie. Het model splitst het beeld op in duizenden kleine secties en vergelijkt deze met wat het zich “onthield” uit miljoenen afbeeldingen: vormen, tekst, objecten, kleuren. Het resultaat is dat het de afbeelding beschrijft met woorden in zichzelf, en dan werkt zoals bij gewone tekst. Hieruit volgen twee conclusies. Ten eerste: hoe duidelijker het beeld (scherpte, licht, het hele object in het frame), hoe nauwkeuriger het antwoord - zoals een persoon bij weinig licht. Ten tweede: AI kan vol vertrouwen een fout maken in een klein detail, dus de foto moet niet zomaar worden ‘gegooid’, maar vergezeld gaan van een vraag en een doel. Pro-truc: vraag niet vaag "wat is dit?" Geef een rol en een doel - "jij bent automonteur, leg aan een nieuweling uit of autorijden gevaarlijk is." Verborgen truc: vraag de AI eerst om te beschrijven WAT hij op de foto ziet, en trek dan pas conclusies - zo vang je de herkenningsfout voordat je het advies gelooft. Een typische beginnersfout: voeg een foto toe zonder enige tekst en wacht tot de gedachten zijn gelezen. AI ziet de pixels, maar weet niet WAAROM je de foto hebt laten zien.