Natuurlijk! Hier is een uitgebreide aanpak voor het ontwikkelen van een LangChain-agent die automatisch gesprekken binnen klantenservice chats analyseert, inclusief methoden voor sentimentanalyse, herkenning van gesprekspatronen en het genereren van gestructureerde feedback. --- ### 1. Overzicht van de aanpak - **Input:** Klantenservice chatlogs - **Output:** Gestructureerde analyses inclusief sentiment, patronen en feedback - **Componenten:** - **PromptTemplates:** voor verschillende analyses - **Chains:** voor opeenvolgende verwerking - **Agent:** voor dynamische taakuitvoering - **Privacy:** Zorg dat alle gegevens geanonimiseerd en beveiligd worden. Vermijd het opslaan van persoonlijke identificatiegegevens tenzij noodzakelijk en compliant met regelgeving. --- ### 2. Voorbeeld PromptTemplates **a. Sentimentanalyse** ```python sentiment_prompt = """ Analyseer het sentiment van de volgende klantenservice chat. Geef een korte samenvatting en classificeer het sentiment als positief, negatief of neutraal. Chat: "{chat_text}" Samenvatting en sentiment: """ ``` **b. Patronen en Probleemherkenning** ```python patroon_prompt = """ Identificeer de belangrijkste gesprekspatronen en problemen in de volgende klantenservice chat. Geef een lijst van herhaalde thema's, klachten of vragen die voorkomen. Chat: "{chat_text}" Lijst van patronen en problemen: """ ``` **c. Gestructureerde feedback genereren** ```python feedback_prompt = """ Op basis van de chat, geef een gestructureerde feedback die de volgende punten bevat: - Klanttevredenheidsscore (schaal 1-10) - Belangrijkste probleem of klacht - Aanbevelingen voor verbetering van de klantenservice Chat: "{chat_text}" Gestructureerde feedback: """ ``` --- ### 3. Voorbeeld van een Chain voor analyse ```python from langchain.chains import SequentialChain from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.llms import OpenAI # Initialiseer LLM llm = OpenAI(model="gpt-4", temperature=0.3) # PromptTemplates sentiment_template = PromptTemplate(template=sentiment_prompt, input_variables=["chat_text"]) patroon_template = PromptTemplate(template=patroon_prompt, input_variables=["chat_text"]) feedback_template = PromptTemplate(template=feedback_prompt, input_variables=["chat_text"]) # Chains sentiment_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=sentiment_template) patroon_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=patroon_template) feedback_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=feedback_template) # Sequentiële verwerking analyse_chain = SequentialChain( chains=[sentiment_chain, patroon_chain, feedback_chain], input_variables=["chat_text"], output_variables=["sentiment", "patronen", "feedback"] ) ``` --- ### 4. Voorbeeld gebruik ```python chat_example = "Klant: Ik ben niet tevreden met de service. Mijn probleem is nog niet opgelost. Klant: Het duurt te lang om een reactie te krijgen." resultaat = analyse_chain.run(chat_text=chat_example) print(f"Sentiment: {resultaat['sentiment']}") print(f"Patronen: {resultaat['patronen']}") print(f"Feedback: {resultaat['feedback']}") ``` --- ### 5. Privacy- en gegevensbeperkingen - **Anonimiseren:** Verwijder of vervang alle persoonlijke gegevens (namen, adressen, telefoonnummers) voordat je de data verwerkt. - **Beveiliging:** Zorg dat de data beveiligd is tijdens opslag en transmissie. - **Wetgeving:** Volg GDPR of andere relevante regelgeving, inclusief toestemming van klanten en dataminimalisatie. - **Data opslag:** Bewaar geen chatgegevens langer dan nodig en gebruik encryptie indien mogelijk. --- ### Samenvatting Door gebruik te maken van gepersonaliseerde prompttemplates en ketens kun je een agent bouwen die automatisch sentiment, patronen en gestructureerde feedback genereert uit klantenservice chats. Zorg voor adequate privacymaatregelen om klantgegevens te beschermen. --- Heeft u verdere specificaties of wensen?

Absoluut. Hier is een uitgebreide handleiding voor het ontwikkelen van een LangChain-agent voor de analyse van klantenservicegesprekken, volledig in het Nederlands. --- ### **Ontwikkeling van een LangChain Agent voor Klantenservice Analyse** Dit ontwerp richt zich op het creëren van een **Multi-Agent systeem** waarbij gespecialiseerde sub-agents (onderdeel van één hoofdagent) elk een specifieke analyse uitvoeren. De hoofdagent coördineert de workflow en verzamelt de resultaten. #### **1. Kerncomponenten & Architectuur** Je agent zal uit verschillende ketens (`Chains`) bestaan die samenwerken: 1. **Preprocessing Chain:** Zuivert de chatdata (verwijdert PII, normaliseert tekst). 2. **Sentiment Analysis Chain:** Analyseert het sentiment per bericht en over het hele gesprek. 3. **Pattern Recognition Chain:** Identificeert veelvoorkomende patronen, issues en vragen. 4. **Feedback Generation Chain:** Genereert gestructureerde feedback op basis van de eerdere analyses. 5. **Orchestrator Agent (Main Agent):** Beslist welke ketens wanneer moeten worden uitgevoerd en consolideert de output. #### **2. Prompt Templates (Voorbeelden)** Hier zijn Nederlandse prompttemplates die zijn afgestemd op de Nederlandse taal en context. **a) Sentimentanalyse Template** ```python from langchain.prompts import PromptTemplate sentiment_template = PromptTemplate( input_variables=["chat_message"], template=""" Jij bent een expert in sentimentanalyse voor de Nederlandse taal. Analyseer het sentiment van het onderstaande klantbericht. Geef antwoord in het Nederlands. Geef je antwoord ALTIJD strikt in het volgende JSON-formaat: {{ "sentiment": "positief | neutraal | negatief | frustratie", "confidence_score": 0.95, "redactie": "Korte, Nederlands-talige uitleg van de analyse." }} Klantbericht: {chat_message} """ ) ``` **b) Patroonherkenning Template** ```python pattern_recognition_template = PromptTemplate( input_variables=["full_conversation"], template=""" Jij bent een analist voor een klantenserviceafdeling. Analyseer de volgende klantenservicechat (tussen Klant en Agent) en identificeer de belangrijkste patronen. Focus je op: 1. **Hoofdissue:** Wat is het kernprobleem of de hoofdreden van contact? 2. **Herhalende vragen:** Vraagt de klant meerdere keren hetzelfde? 3. **Eskalatie:** Loopt de frustratie op tijdens het gesprek? 4. **Oplossing:** Wat was de uiteindelijke oplossing of uitkomst? Geef je antwoord in het Nederlands, gebruikmakend van het onderstaande JSON-formaat: {{ "hoofdissue": "string", "herhalende_vragen": ["vraag 1", "vraag 2"], "escalatie_niveau": "laag | medium | hoog", "oplossing": "string" }} Gesprek: {full_conversation} """ ) ``` **c) Gestructureerde Feedback Template** ```python feedback_template = PromptTemplate( input_variables=["sentiment_analysis", "pattern_analysis"], template=""" Gebruik de resultaten van de sentiment- en patroonanalyse om gestructureerde feedback te genereren voor de klantenserviceagent en het team. Schrijf de feedback in het Nederlands en volg dit format: **Algemeen Gesprekssentiment:** {sentiment_analysis} **Geïdentificeerde Patronen:** {pattern_analysis} **Aanbevelingen voor Verbetering:** 1. [Geef een concrete, actiegerichte aanbeveling gebaseerd op de analyses] 2. [Bijv. "Probeer bij herhalende vragen een duidelijker antwoord te geven in je eerste reactie."] 3. [Bijv. "Let op signalen van frustratie (zoals [voorbeeld]) en bied een excuus of escalatie aan."] **Positieve Punten:** - [Noem iets wat goed ging, indien van toepassing] """ ) ``` #### **3. Ketens en Configuraties** Je gebruikt vooral `LLMChain` voor eenvoudige taken en `SequentialChain` of `TransformChain` voor complexere workflows. **Voorbeeld: Sentiment Analyse Chain** ```python from langchain.chains import LLMChain from langchain.chat_models import ChatOpenAI # Voorbeeld met OpenAI # Kies een model (pas temperature aan voor meer/minder creativiteit) llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0.1) # Maak de chain sentiment_chain = LLMChain( llm=llm, prompt=sentiment_template, output_key="sentiment_analysis" # Sla output op onder deze key ) ``` **Voorbeeld: Sequentiële Ketens voor Volledige Analyse** ```python from langchain.chains import SequentialChain # Dit is een vereenvoudigde versie. De hoofdagent zou dit dynamischer aansturen. overall_analysis_chain = SequentialChain( chains=[sentiment_chain, pattern_chain, feedback_chain], input_variables=["full_conversation", "chat_message"], # Vereiste inputs voor alle chains output_variables=["sentiment_analysis", "pattern_analysis", "final_feedback"], verbose=True # Toont wat er gebeurt in de console (handig voor debuggen) ) # Gebruik de chain result = overall_analysis_chain({ "full_conversation": "Klant: Mijn product is kapot... Agent: Dat spijt ons...", "chat_message": "Dit is echt onacceptabel!" }) print(result["final_feedback"]) ``` #### **4. Privacy- en Gegevensbeperkingen (CRITIEK)** Bij het verwerken van klantenservicechats zijn privacy en compliance van het allergrootste belang. 1. **Persoonsgegevens (PII):** * **Vereiste:** **Pseudonimiseren of anonimiseren** van data VOOR het naar een externe LLM-API (zoals OpenAI) sturen. Verwijder of vervang namen, e-mailadressen, telefoonnummers, adressen, ordernummers, etc. * **Tool:** Gebruik een `TransformChain` of een bibliotheek zoals `presidio` (Microsoft) of `faker` om PII automatisch te herkennen en te maskeren (bijv. `[NAAM_1]`, `[TELEFOONNUMMER]`). 2. **Datasoevereiniteit:** * Controleer de **verwerkersovereenkomst** van je LLM-leverancier. Waar wordt de data verwerkt (welk land)? Voldoe je zo aan de AVG/GDPR? * Overweeg het gebruik van **on-premise** of **lokaal draaiende modellen** (via `llama.cpp`, `GPT4All`, `Hugging Face pipelines`) voor maximale controle over je data. Dit heeft vaak wel een trade-off in performance. 3. **Toestemming en Doelbinding:** * Je moet een **gerechtvaardigd belang** hebben of toestemming hebben gekregen voor deze analyse. Zorg dat dit is vastgelegd in je privacyverklaring. * De data mag alleen worden gebruikt voor het geanalyseerde doel (kwaliteitsverbetering klantenservice) en niet voor andere doeleinden, zoals het trainen van eigen modellen, zonder expliciete toestemming. 4. **Beveiliging:** * Zorg voor encryptie van data **in transit** (HTTPS) en **at rest**. * Beperk toegang tot de agent en de ruwe chatlogs tot gemachtigd personeel. #### **5. Aanvullende Tips** * **Post-processing:** Parse de JSON-uitvoer van je chains altijd in code om er zeker van te zijn dat het formaat klopt en om het gemakkelijk in een database of dashboard te kunnen laden. * **Testing:** Test je agent uitgebreid met verschillende soorten gesprekken (boze klanten, blije klanten, complexe issues, eenvoudige vragen) om de prompts te verfijnen. * **Kosten:** Wees je bewust van de kosten van de LLM-API's, vooral bij het analyseren van duizenden gesprekken. Het tokeniseren en samenvatten van zeer lange gesprekken kan kostenefficiënt zijn. Door deze bouwstenen te combineren, kun je een krachtige en veilige agent bouwen die waardevolle inzichten uit je klantengesprekken haalt.