Natuurlijk! Hier is een stapsgewijs actieplan om een AutoGPT-workflow te creëren die afgestemd is op jouw project voor het automatiseren van de triage van klantenservice tickets: Stap 1: Voorbereiding en specificatie van doelen - Definieer duidelijk de taken: tickets categoriseren, prioriteit toekennen en conceptantwoorden opstellen. - Bepaal de invoerformaten: tekst uit support e-mails en chatlogs. - Stel de uitvoervereisten vast: gesorteerde tickets met labels, prioriteitsscores en conceptantwoorden. - Houd rekening met privacy en AVG: anonimiseer gegevens indien nodig, sla geen gevoelige informatie op, en gebruik data veilig. Stap 2: Selectie en configuratie van AutoGPT - Kies een geschikte AutoGPT-implementatie of framework dat compatibel is met je omgeving. - Configureer de API- of lokale setup volgens de documentatie. - Implementeer beveiligingsmaatregelen: versleuteling, toegangsbewaking, en privacybescherming. Stap 3: Data voorbereiding - Verzamel een representatieve dataset van support e-mails en chatlogs. - Anonimiseer persoonsgegevens en gevoelige informatie. - Label voorbeelden voor categorisering en prioriteit (bijvoorbeeld: "Technisch probleem", "Hoge prioriteit"). - Maak trainingsgegevens of prompts die duidelijk aangeven wat de taak is. Stap 4: Ontwikkeling van prompts en workflows - Ontwerp prompts voor AutoGPT die instructies geven voor elk van de taken: - Voor categorisatie: “Categoriseer de volgende support query in een van de volgende categorieën: [lijst categorieën].” - Voor prioriteit: “Ken een prioriteit toe aan deze ticket op schaal 1-5.” - Voor conceptantwoorden: “Stel een professioneel, beknopt antwoord op deze supportvraag op.” - Maak combinaties van prompts die alle taken in één workflow kunnen uitvoeren. Stap 5: Implementatie van de workflow - Programmeer een script dat: - Invoer uit support e-mails en chatlogs verzamelt. - De tekst door de prompts van AutoGPT leidt. - De output verwerkt tot gesorteerde tickets met labels, prioriteitscores en conceptantwoorden. - Zorg dat de gegevens veilig worden verwerkt en opgeslagen. Stap 6: Testen en optimaliseren - Voer tests uit met verschillende voorbeelden. - Evalueer de nauwkeurigheid van categorisering, prioritering en kwaliteit van conceptantwoorden. - Pas prompts aan en fine-tune waar nodig. - Verzeker dat de privacy en AVG-vereisten worden nageleefd tijdens tests. Stap 7: Integratie en automatisering - Koppel de workflow aan je ticketingsysteem of supportplatform. - Automatiseer het proces zodat nieuwe tickets automatisch worden geanalyseerd en gesorteerd. - Implementeer logging en monitoring om prestaties en privacy te waarborgen. Stap 8: Beheer en continue verbetering - Verzamel feedback van supportmedewerkers. - Blijf de dataset aanvullen en prompts verbeteren. - Houd rekening met updates in privacyregels en pas de workflow indien nodig aan. Door dit stappenplan te volgen, creëer je een efficiënte, privacy-bewuste AutoGPT-workflow die jouw klantenservice automatisering optimaliseert.

Absoluut. Hier is een stapsgewijs actieplan om een AVG-conforme AutoGPT-workflow te creëren voor het automatiseren van de triage van klantenservice tickets. ### **Stap 1: Voorbereiding en Omgeving Opzetten** 1. **Infrastructuur Kiezen:** * **Lokale Machine (Aanbevolen voor Privacy):** Installeer Python, Docker, en de AutoGPT repository. Dit houdt alle data binnen je eigen netwerk. * **Beveiligde Cloud VM:** Gebruik een VM (Virtual Machine) bij een provider zoals AWS, Google Cloud, of Azure. Zorg voor sterke firewalls en toegangscontroles. * **Kies een specifieke, privacy-vriendelijke AI-agent variant** zoals `privateGPT` of `Llama.cpp` integratie als alternatief voor de standaard AutoGPT, om volledig offline te werken. 2. **AutoGPT Initialiseren:** * Clone de officiële GitHub repository of je gekozen privacy-variant. * Installeer alle vereiste dependencies met `pip install -r requirements.txt`. * Configureer je `.env`-bestand met je API-sleutels (bijv. voor een LLM zoals OpenAI, maar zie stap 3 voor kritische privacywaarschuwingen). ### **Stap 2: Gegevensvoorbereiding en AVG-conformiteit (Cruciale Stap)** 1. **Data Anonymisatie Pipeline:** * Creëer een pre-processing script dat alle Persoonsgegevens (PII) automatisch verwijdert of pseudonimiseert uit de invoertekst (e-mails/chatlogs) **voordat** het naar het AI-model wordt gestuurd. * Zoek en verwijder: namen, e-mailadressen, telefoonnummers, adressen, IP-adressen, klant-ID's, etc. Gebruik libraries zoals `spaCy` of regex-patronen. 2. **Veilige Data Opslag:** * Sla de originele, niet-geanonimiseerde tickets op in een versleutelde database, apart van de verwerkte data. * Zorg dat alleen geanonimiseerde data wordt gebruikt voor training en inferentie door de AI. ### **Stap 3: Modelselectie en Configuratie (Kern van de Workflow)** 1. **Kies je Large Language Model (LLM):** * **Optie A (Meest Veilig & AVG-conform):** Gebruik een lokaal draaiend open-source model (bijv. Llama 3, Mistral, Mixtral) via Ollama of LM Studio. **Dit is de aanbevolen weg om volledige controle over de data te houden.** * **Optie B (Snel, maar Voorzichtig):** Gebruik een cloud-API van OpenAI of Anthropic, maar **ALLEEN** nadat je data grondig geanonimiseerd is (Stap 2). Controleer hun dataverwerkingsbeleid. Stel de API in om geen data voor training te gebruiken. 2. **Configureer de AI-agent (prompt engineering):** * Definieer de `role` in de prompt: "Jij bent een ervaren klantenservice-medewerker gespecialiseerd in triage en analyse." * Stel duidelijke `goals` in: * `Goal 1`: Analyseer de provided geanonimiseerde tickettekst en categoriseer deze in één van de volgende categorieën: [Facturering, Technische Problemen, Accountbeheer, Productinformatie, Klacht]. * `Goal 2`: Ken een prioriteit toe op basis van urgentie en impact: [Laag (P4), Medium (P3), Hoog (P2), Kritiek (P1)]. Gebruik de volgende criteria: [bijv. "bevat het woord 'storing'?", "is de service volledig uitgevallen?"]. * `Goal 3`: Genereer een beknopt, professioneel en medelevend conceptantwoord voor de klantenservice om te reviewen en aan te passen. ### **Stap 4: Workflow Automatisering** 1. **Creëer een Integratie-Laag:** * Schrijf een script (bijv. in Python) dat nieuwe tickets ophaalt uit je supportsysteem (bijv. via API, e-mail inbox). * Dit script moet eerst de **anonymisatie** (Stap 2) uitvoeren. * Vervolgens geeft het de schone tekst door aan de geconfigureerde AutoGPT-agent. 2. **Verwerk de Output:** * AutoGPT retourneert de resultaten (categorie, prioriteit, conceptantwoord). * Het script moet deze resultaten terugkoppelen naar het supportsysteem (bv. door velden bij te werken, een ticket aan te maken) en koppelt ze aan het originele, niet-geanonimiseerde ticket. ### **Stap 5: Testen, Optimaliseren en Nazorg** 1. **Uitgebreid Testen:** * Test de workflow met een historische dataset. Controleer de nauwkeurigheid van de categorisatie en prioritering. * **Gebruik een menselijke reviewer** om de gegenereerde conceptantwoorden te beoordelen op kwaliteit en toon. 2. **Optimalisatie Feedback Loop:** * Implementeer een mechanisme voor feedback. Laat agenten flaggen als ze lage "confidence" hebben in hun categorisatie. * Gebruik menselijke correcties om je prompts en criteria (in Stap 3) continu te verfijnen. Dit kan uiteindelijk worden gebruikt om een lokaal model fine-tunen voor nog betere prestaties. 3. **Documentatie en Borging:** * Documenteer de hele datastroom voor een Data Protection Impact Assessment (DPIA), een AVG-vereiste. * Zorg voor duidelijke procedures voor het verwijderen van data en het reageren op verzoeken van betrokkenen (bv. "recht op vergetelheid"). ### **Samenvattend Stappenplan:** 1. **Setup:** Kies en installeer een privacy-first AI-omgeving. 2. **Beveilig:** Implementeer een robuuste data-anonymisatielaag. 3. **Configureer:** Kies een lokaal model en programmeer de agent met duidelijke doelen voor categorisatie, prioritering en antwoorden. 4. **Integreer:** Koppel de workflow automatisch aan je ticketsysteem. 5. **Review & Optimaliseer:** Test uitgebreid, verzamel menselijke feedback en verfijn het systeem continu. Door deze stappen te volgen, bouw je een krachtige, geautomatiseerde triage-workflow die de efficiëntie aanzienlijk verhoogt en tegelijkertijd voldoet aan de strenge eisen van de AVG.