Het creëren van een effectief feedbackmechanisme binnen je LangChain-agent vereist een gestructureerde aanpak die gebruikersinput verzamelt, analyseert en vertaalt naar verbeteringen. Hieronder vind je strategieën, tools en voorbeeldcode om dit te realiseren. **1. Feedbackverzameling:** Gebruik Typeform als gebruiksvriendelijke tool voor het verzamelen van feedback. Integreer dit met je LangChain-agent via webhook of API. **Voorbeeld:** Maak een Typeform-formulier met vragen over de gebruikerservaring en sla de responses op in een database of direct in je systeem. **Typeform API-integratie:** Gebruik de Typeform API om responses op te halen. ```python import requests TYPEFORM_API_TOKEN = 'jouw_typeform_api_token' FORM_ID = 'jouw_form_id' def haal_feedback_op(): headers = { 'Authorization': f'Bearer {TYPEFORM_API_TOKEN}' } url = f'https://api.typeform.com/forms/{FORM_ID}/responses' response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: responses = response.json()['items'] return responses else: print(f'Fout bij ophalen feedback: {response.status_code}') return [] # Voorbeeld: ophalen en verwerken van responses feedback_responses = haal_feedback_op() for response in feedback_responses: answers = response['answers'] # Verwerk antwoorden zoals gewenst ``` **2. Feedback integratie in je LangChain-agent:** Je kunt een route of endpoint maken die feedback ontvangt, bijvoorbeeld via een webhook, en deze opslaat of verwerkt. ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/feedback', methods=['POST']) def ontvangen_feedback(): data = request.json # Opslaan of verder verwerken # Bijvoorbeeld opslaan in een database # db.save_feedback(data) return jsonify({"status": "success"}), 200 if __name__ == '__main__': app.run(port=5000) ``` **3. Analyseren van gebruikersgevoelens:** Gebruik Natural Language Processing (NLP) tools zoals TextBlob, Vader, of Hugging Face transformers om sentimentanalyse uit te voeren op de feedback. **Voorbeeld met TextBlob:** ```python from textblob import TextBlob def analyseer_sentiment(tekst): blob = TextBlob(tekst) return blob.sentiment.polarity # van -1 (negatief) tot 1 (positief) # Voorbeeld feedback_tekst = "Ik ben niet tevreden over de service." sentiment_score = analyseer_sentiment(feedback_tekst) if sentiment_score < 0: print("Negatief gevoel gedetecteerd.") ``` **4. Verbeteringen doorvoeren:** Gebruik de analyse om je systeem aan te passen: - Negatieve feedback kan leiden tot het verbeteren van interacties. - Positieve feedback kan ingezet worden voor versterking. Automatiseer bijvoorbeeld het proces door feedback te categoriseren en acties te triggeren. **5. Tools en frameworks om te overwegen:** - **Typeform API**: voor feedback verzamelen. - **Flask of FastAPI**: voor feedback-API endpoints. - **NLTK, TextBlob, Hugging Face**: voor sentimentanalyse. - **SQLAlchemy of MongoDB**: voor opslag van feedback. - **LangChain**: voor integratie met je agent. **6. Gecombineerd voorbeeld:** Hier is een schematisch overzicht van het proces: ```plaintext Gebruiker vult feedbackformulier (Typeform) | v Typeform responses worden opgehaald via API | v Responses worden geanalyseerd op sentiment | v Negatieve feedback triggert automatische verbeteracties (bijv. notificatie, logging) | v Systematische verbeteringen worden doorgevoerd ``` **Samenvatting:** - Ontwikkel een formulier in Typeform voor feedback. - Automatiseer ophalen van responses via API. - Gebruik NLP-tools voor sentimentanalyse. - Integreer feedback in je LangChain-agent om continu te verbeteren. - Overweeg frameworks zoals Flask of FastAPI voor API endpoints en SQLAlchemy voor opslag. Door deze strategieën te combineren, creëer je een dynamische feedbackloop die de gebruikerstevredenheid verhoogt en je systeem optimaliseert.

Zeker, ik help je graag een effectief feedbackmechanisme te bouwen voor je LangChain-agent. Hier is een complete aanpak met strategieën, tools en codevoorbeelden afgestemd op je vraag, inclusief Typeform-integratie. --- ### **Strategieën voor Feedbackverzameling** 1. **Directe gebruikersfeedback** - Integreer feedbackprompts na belangrijke interacties - Gebruik een beoordelingssysteem (1-5 sterren) + open vragen - Voorbeeldvragen: *"Hoe tevreden bent u met dit antwoord?"* *"Welke verbetering stelt u voor?"* 2. **Sentimentanalyse** - Automatische detectie van frustratie/tevredenheid uit gesprekken - Monitor negatieve trefwoorden (bijv. "frustrerend", "onduidelijk") 3. **Proactieve feedback** - Typeform-survey na X interacties of bij detectie van ontevredenheid --- ### **Tools & Frameworks** - **Typeform**: Voor gestructureerde feedbackverzameling - **LangChain Callbacks**: Om feedbackmomenten te triggeren - **Transformers (Hugging Face)**: Voor sentimentanalyse (bijv. `nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment`) - **Pandas + Scikit-learn**: Voor data-analyse en trenddetectie --- ### **Implementatie Stappen** #### 1. Typeform Feedback Integratie ```python import requests from langchain.callbacks import BaseCallbackHandler class TypeformFeedbackHandler(BaseCallbackHandler): def __init__(self): self.typeform_url = "https://api.typeform.com/forms/YOUR_FORM_ID/responses" self.headers = { "Authorization": "Bearer YOUR_TYPEFORM_TOKEN", "Content-Type": "application/json" } def on_chain_end(self, outputs, **kwargs): # Trigger feedback na complexe antwoorden if outputs.get('complexity_score', 0) > 0.7: self.request_feedback(outputs) def request_feedback(self, interaction_data): feedback_prompt = """ Bedankt voor het gebruik van onze AI-agent! Zou u een korte feedback willen geven via: https://yourtypeform.typeform.com/to/yourform """ print(feedback_prompt) # Of integreer in je UI/chat interface ``` #### 2. Sentiment Analyse Integratie ```python from transformers import pipeline class SentimentAnalyzer: def __init__(self): self.sentiment_pipeline = pipeline( "sentiment-analysis", model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment" ) def analyze_interaction(self, user_input, agent_response): combined_text = f"{user_input} {agent_response}" result = self.sentiment_pipeline(combined_text[:512]) return result[0] # Bijv. {'label': '4 stars', 'score': 0.87} # Gebruik in je agent sentiment_analyzer = SentimentAnalyzer() def handle_user_query(query, agent): response = agent.invoke(query) sentiment = sentiment_analyzer.analyze_interaction(query, response) if sentiment['score'] < 0.3: # Zeer negatief sentiment trigger_immediate_feedback(query, response) return response ``` #### 3. Feedback Verzameling & Analyse ```python import pandas as pd from datetime import datetime class FeedbackManager: def __init__(self): self.feedback_data = [] def add_feedback(self, rating, comments, context): self.feedback_data.append({ 'timestamp': datetime.now(), 'rating': rating, 'comments': comments, 'context': context }) def analyze_feedback(self): df = pd.DataFrame(self.feedback_data) # Basis statistieken avg_rating = df['rating'].mean() common_issues = df['comments'].str.lower().str.contains('niet|fout|slecht').sum() return { 'average_rating': avg_rating, 'improvement_areas': common_issues, 'total_feedback': len(df) } # Initialisatie feedback_manager = FeedbackManager() ``` #### 4. Typeform Webhook voor Automatische Verwerking ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/typeform-webhook', methods=['POST']) def handle_typeform_response(): data = request.json form_response = data['form_response'] # Verwerk Typeform antwoorden answers = {} for answer in form_response['answers']: field_id = answer['field']['id'] if answer['type'] == 'number': answers['rating'] = answer['number'] elif answer['type'] == 'text': answers['comments'] = answer['text'] # Sla feedback op feedback_manager.add_feedback( rating=answers.get('rating', 0), comments=answers.get('comments', ''), context=form_response ) return jsonify({"status": "success"}) if __name__ == '__main__': app.run(port=5000) ``` --- ### **Configuratie Typeform Formulier** Maak een Typeform met deze vragen: 1. **Rating**: "Hoe tevreden bent u met de interactie?" (Number 1-5) 2. **Open vraag**: "Welke verbetering zou u willen voorstellen?" (Long text) 3. **Optioneel**: "Welk onderwerp behandelde u?" (Multiple choice) **Webhook instellingen**: - URL: `https://jouwdomein.com/typeform-webhook` - Events: `form_response` completed --- ### **Feedback-gebaseerde Verbeteringen** ```python def implement_improvements(): analysis = feedback_manager.analyze_feedback() if analysis['average_rating'] < 3.5: print("⚠️ Verbetering nodig: Gebruikers zijn ontevreden") # Pas agent gedrag aan # Bijv. meer context toevoegen, betere prompts if analysis['improvement_areas'] > 5: print("🔧 Specifieke problemen gedetecteerd") # Analyseer commentaar voor actiepunten ``` --- ### **Monitoring Dashboard** ```python # Eenvoudige monitoring def generate_weekly_report(): analysis = feedback_manager.analyze_feedback() report = f""" Wekelijks Feedback Rapport: - Gemiddelde score: {analysis['average_rating']:.2f}/5 - Aantal feedback items: {analysis['total_feedback']} - Verbeterpunten: {analysis['improvement_areas']} """ return report ``` --- ### **Praktische Tips** 1. **Start klein**: Begin met een eenvoudige rating prompt 2. **Respecteer privacy**: Vraag alleen noodzakelijke feedback 3. **Reageer op feedback**: Laat zien dat je verbeteringen doorvoert 4. **Test lokaal** voordat je naar productie gaat Deze implementatie geeft je een robuust feedbacksysteem dat continu kan leren van gebruikersinteracties en zichzelf kan verbeteren. Pas de code aan naar je specifieke LangChain-implementatie en gebruikersinterface.