Aan de slag met AI-gegenereerde content (AIGC)
Hoe ik naar een eerste AIGC-pipeline kijk, van prompts en review tot publicatie, en hoe dat pad me naar Elser AI bracht.
Wat is AIGC
AIGC staat voor content die met hulp van generatieve modellen wordt gemaakt: tekst, beelden, code of video. Net als veel builders begon ik met avond- en weekendexperimenten om prompts om te zetten in herhaalbare workflows in plaats van eenmalige demo’s.
De stack die ik gebruik
Voor tekst gebruik ik de OpenAI API met system prompts die zijn afgestemd op mijn schrijfstijl. Voor beeld experimenteer ik met Stable Diffusion en Flux. In echt productwerk verandert de precieze stack, maar de lus blijft gelijk: prompt → model → evaluatie → publiceren.
Praktische workflow
- Input: een onderwerp of outline
- Generatie: een eerste concept met gestructureerde prompts
- Review: menselijke redactie in de lus
- Publicatie: automatische deployment via GitHub Actions
Met die lus kun je output opschalen zonder je beoordelingsvermogen kwijt te raken.
Van experimenten naar Elser AI
Juist die bouwstenen, promptontwerp, evaluatie en het shippen van echte workflows, trokken mij naar Elser AI. Ik wilde aan generatieve AI werken in een serieuze productcontext, niet alleen aan research-demo’s, maar aan systemen die standhouden voor echte gebruikers.
Wat hierna komt
Ik blijf die lus verder aanscherpen, zowel in productwerk bij Elser AI als in mijn publieke experimenten. Als je net begint, maak review en meting dan eerst stevig voordat je automatiseert. Dáár verandert een interessante prompt in een betrouwbare pipeline.