Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze uitleg over het maken van een AgentGPT-agent voor het verwerken van financiële facturen, inclusief configuratie en voorbeelden van agentacties: 1. Doel en Functionaliteiten bepalen Definieer duidelijk dat de agent facturen moet classificeren, belangrijke gegevens extraheren en samenvattingen genereren. 2. Data voorbereiding en training Gebruik een dataset van verschillende facturen om de agent te trainen of configureer een promptstrategie die geschikt is voor jouw documenten. 3. Configuratie van de agent a. Gegevensvelden extraheren: - Definieer belangrijke velden zoals factuurnummer, datum, leverancier, bedrag, vervaldatum. - Gebruik OCR en NLP-technieken om tekst uit gescande documenten te halen. - Stel prompts in zoals: "Extract the following fields from the invoice: invoice number, date, supplier, total amount, due date." b. Classificatie: - Configureer de agent om documenten te classificeren op type (bijvoorbeeld: aankoopfactuur, verkoopfactuur) of onderwerp. - Gebruik prompts zoals: "Classify the document as either 'purchase invoice' or 'sales invoice'." c. Samenvatting: - Laat de agent een korte samenvatting genereren van de kerninformatie. - Bijvoorbeeld: "Summarize the main details of this invoice in 2-3 zinnen." 4. Voorbeeld agentacties voor efficiëntie en nauwkeurigheid - Automatisch labelen en sorteren van facturen op categorie, zodat ze snel teruggevonden kunnen worden. - Validatie van gegevens door de agent, bijvoorbeeld controleren of het factuurnummer uniek is. - Automatisch genereren van rapporten of overzichtslijsten van openstaande facturen. - Detectie van afwijkingen of fouten, zoals onregelmatige bedragen of ontbrekende velden. Voorbeeldprompt voor een actie: "Identify the invoice number, date, supplier, total amount, and due date from the attached document, and classify it as a purchase or sales invoice. Generate a short summary highlighting these key points." Door deze configuraties en acties te implementeren, verbeter je de efficiëntie en nauwkeurigheid van je documentbeheerproces voor financiële facturen.

Absoluut. Hier is een uitgebreide uitleg in het Nederlands over het opzetten van een AgentGPT-agent voor de verwerking van financiële facturen. --- ### Overzicht: Jouw Factuurverwerkingsagent Het doel van deze agent is om een ongestructureerde stroom van factuur-PDF's, afbeeldingen of gescande documenten om te zetten in gestructureerde, bruikbare en samengevatte data. De agent fungeert als de "hersenen" van de operatie: hij beslist welke acties nodig zijn, voert ze uit (vaak door externe tools aan te roepen) en leert van de resultaten. ### Stap 1: Configuratie van de Agent (Doelen & Vaardigheden) Eerst definieer je de doelen (`Goals`) en geeft je de agent de juiste vaardigheden (`Capabilities`) mee. **Doelen (Goals):** 1. Ontvang en parseer het ingeladen factuurdocument (PDF, JPG, PNG). 2. Identificeer en classificeer het type document (bv. inkoopfactuur, verkoopfactuur, creditnota, energierekening, telecomfactuur). 3. Extraheer de volgende cruciale gegevensvelden met hoge nauwkeurigheid: * **Factuurnummer** * **Factuurdatum & Vervaldatum** * **Verkoper (Naam, Adres, KVK-nummer, BTW-nummer)** * **Koper (Jouw bedrijfsnaam)** * **Totaalbedrag (inclusief en exclusief BTW)** * **BTW-tarief(en) en -bedrag(en)** * **Regelitems (Omschrijving, hoeveelheid, eenheidsprijs, totaal per regel)** 4. Genereer een beknopte, Nederlandstalige samenvatting van de factuur met de belangrijkste punten. 5. Sla de gestructureerde gegevens op in een database of exporteer ze naar een formaat zoals JSON of CSV. **Vaardigheden (Capabilities):** De agent heeft toegang nodig tot tools om zijn doelen te bereiken. Je kunt deze tools via de API's van AgentGPT koppelen. * **OCR (Optical Character Recognition):** Om tekst uit gescande documenten of afbeeldingen te halen. Voorbeeld: Tesseract OCR, Adobe OCR API, of Google Cloud Vision API. * **LLM (Large Language Model) voor NER (Named Entity Recognition):** Een krachtig model zoals GPT-4 is essentieel om de geëxtraheerde tekst te begrijpen en de juiste velden te vinden, zelfs als de opmaak per leverancier verschilt. * **Database- of Bestands-schrijfactie:** Om de resultaten ergens naartoe te sturen. ### Stap 2: Voorbeelden van Agentacties voor Efficiëntie en Nauwkeurigheid De agent verbetert zichzelf door een reeks geautomatiseerde acties. Hier zijn concrete voorbeelden: **1. Voor Precisie-extractie:** * **Actie:** Gebruik een `two-step extraction` proces. * **Stap 1:** Roep een OCR-tool aan om alle ruwe tekst uit het document te halen. * **Stap 2:** Stuur de ruwe tekst samen met een zeer specifieke prompt naar een LLM zoals GPT-4. * **Voorbeeld Prompt aan LLM:** ```json Jij bent een expert in het verwerken van Nederlandse financiële facturen. Extraheer de volgende velden uit de onderstaande tekst in JSON-formaat. Wees uiterst nauwkeurig. { "factuurnummer": "...", "factuurdatum": "YYYY-MM-DD", "vervaldatum": "YYYY-MM-DD", "verkoper_naam": "...", "verkoper_btw_nr": "...", "totaal_bedrag_ex_btw": "...", "totaal_bedrag_inc_btw": "...", "btw_percentage": "...", "btw_bedrag": "..." } Tekst van de factuur: [HIER WORDT DE DOOR OCR GEEXTRACHEERDE TEKST INGEVOEGD] ``` **2. Voor Geavanceerde Classificatie:** * **Actie:** Train een eenvoudig classificatiemodel of gebruik few-shot learning met de LLM. * **Voorbeeld Prompt voor Classificatie:** `"Classificeer dit document in één van de volgende categorieën: 'Inkoopfactuur', 'Verkoopfactuur', 'Creditnota', 'Energierekening', 'Telecomfactuur'. Document: [Factuurtekst]"` **3. Voor Samenvatting:** * **Actie:** Laat de agent een samenvatting genereren met focus op afwijkingen of belangrijke details. * **Voorbeeld Prompt voor Samenvatting:** `"Genereer een beknopte samenvatting in het Nederlands van deze factuur. Noem de verkoper, het totaalbedrag, de vervaldatum en noem opvallende zaken zoals een afwijkend BTW-tarief of ongebruikelijke kosten."` **4. Voor Validatie en Foutcontrole (Cruciaal!):** * **Actie:** Programmeer de agent om zijn eigen werk te controleren. * **BTW-controle:** Laat de agent controleren of `(totaal_bedrag_ex_btw * (1 + btw_percentage))` ongeveer gelijk is aan `totaal_bedrag_inc_btw`. Zo niet, flag dit document voor menselijke review. * **Veldcompleetheid:** Controleer of verplichte velden zoals `factuurnummer` en `totaalbedrag` zijn gevuld. Ontbrekende velden worden gelogd. **5. Voor Continue Verbetering:** * **Actie:** Implementeer een feedback-loop. * Wanneer een menselijke operator een fout corrigeert in de gegevens van de agent, sla die correctie dan op. * Gebruik deze gecorrigeerde voorbeelden om de prompts van de agent in de toekomst aan te scherpen (bijv. "Voor facturen van [Leverancier X], kijk altijd bij de footer voor het factuurnummer"). Dit is een vorm van **machine teaching**. ### Stap 3: Praktische Implementatie in AgentGPT Bij het daadwerkelijk bouwen in AgentGPT (of een vergelijkbaar framework) zou je de agent instructies geven zoals: ``` Jij bent FactuurBot, een specialist in financiële documentverwerking. **Kerntaak:** Verwerk financiële facturen door gegevens te extraheren, te classificeren en samen te vatten. **Gebruik de volgende tools:** 1. `ocr_extract_text`: Ontvang een document en retourneer alle tekst. 2. `call_gpt4`: Stel een prompt samen en ontvang gestructureerde JSON. 3. `save_to_database`: Sla de goedgekeurde resultaten op. **Standaardprocedure voor elk document:** 1. Voer `ocr_extract_text` uit op het document. 2. Gebruik `call_gpt4` met een classificatie-prompt op de tekst. 3. Gebruik `call_gpt4` met de extractie-prompt op de tekst. 4. Voer de validatiechecks uit (bv. BTW-berekening). 5. Als validatie slaagt, gebruik `save_to_database`. Zo niet, markeer het document voor review en stuur een melding. 6. Genereer ten slotte een samenvatting met `call_gpt4`. **Wees kritisch en controleer je eigen werk.** ``` ### Conclusie Door AgentGPT op deze manier te configureren, transformeer je het van een generieke chatbot in een krachtige, gespecialiseerde medewerker voor documentverwerking. De sleutel tot succes ligt in: 1. **Duidelijke doelen.** 2. **Het leveren van de juiste tools (OCR, LLM).** 3. **Het ontwerpen van specifieke, onmiskenbare prompts** voor de LLM. 4. **Het inbouwen van validatiestappen** voor automatische kwaliteitscontrole. Begin met een eenvoudige setup voor één type factuur, meet de nauwkeurigheid, en verfijn je prompts en processen geleidelijk aan voor maximale efficiëntie.