Absoluut. Hier is een gedetailleerd plan voor het ontwikkelen van een automatische data-labelingtool met Claude, specifiek toegespitst op uw use-case van klantrecensies. ### Overzicht: De Rol van Claude in Uw Labelingpijplijn Claude fungeert niet als een statische tool, maar als de intelligente, adaptieve motor in uw workflow. Het zal de volgende kerntaken vervullen: 1. **Initieel Labelen:** Het automatisch categoriseren van ongelabelde recensies. 2. **Iteratieve Verbetering:** Het leren van menselijke feedback om zijn nauwkeurigheid te verbeteren. 3. **Workflow-integratie:** Het naadloos functioneren binnen uw bestaande datasysteem. --- ### Stap 1: Opzetten van de Basis - Prompt Engineering voor Initieel Labelen Het begint met het ontwerpen van een robuuste, duidelijke prompt (instructie) voor Claude. Deze prompt is de hoeksteen van uw tool. **Voorbeeld van een System Prompt (de basisinstructie):** ```plaintext Jij bent een gespecialiseerd AI-assistent voor sentimentanalyse van klantrecensies. Je taak is om elke recensie die je krijgt te categoriseren in één van de volgende drie categorieën, uitsluitend gebaseerd op de inhoud van de recensie: - **Positief**: De recensie uit tevredenheid, lof, aanbeveling, of een positieve ervaring met het product of de service. - **Neutraal**: De recensie bevat feitelijke informatie zonder duidelijke emotie, zowel positieve als negatieve aspecten, of is niet relevant (bijv. een vraag over verzending). - **Negatief**: De recensie uit ontevredenheid, kritiek, een klacht, of een negatieve ervaring. Antwoord ALTIJD en ALLEEN in het volgende JSON-formaat. Gebruik geen andere tekst of opmaak. { "sentiment": "Positief/Neutraal/Negatief", "confidence_score": 0.95, #(een getal tussen 0 en 1) "key_phrases": ["zin 1", "zin 2"] #(maximaal 3 zinnen of zinsdelen uit de recensie die je keuze ondersteunen) } ``` **Hoe dit werkt:** 1. U stuurt een ongelabelde recensie (bv. "De service was fantastisch en het product was nog beter dan verwacht!") naar de Claude API. 2. Claude analyseert de tekst en past de instructies toe. 3. U ontvangt een gestructureerd JSON-antwoord terug, perfect voor automatische verwerking. ```json { "sentiment": "Positief", "confidence_score": 0.98, "key_phrases": ["fantastisch", "beter dan verwacht"] } ``` --- ### Stap 2: Iteratieve Feedback en Verbetering van de Nauwkeurigheid Dit is waar Claude zich onderscheidt van eenvoudige rule-based systemen. U bouwt een feedbackloop. **Het Iteratieve Proces:** 1. **Generatie:** Claude labelt een batch recensies. 2. **Validatie:** Een menselijke expert (uw team) controleert een steekproef of de labels met een lage `confidence_score`. Zij corrigeren fouten in een eenvoudige UI. 3. **Leren:** De gecorrigeerde voorbeelden (de originele recensie + het correcte label) worden verzameld in een *few-shot learning* voorbeeldenset. 4. **Verbetering:** Deze set correcte voorbeelden wordt toegevoegd aan de oorspronkelijke prompt. Dit "leert" Claude de specifieke nuances van uw data. **Bijgewerkte Prompt met Feedback:** ```plaintext [Jouw originele system prompt hier] **Voorbeelden van correcte labeling:** Recensie: "Het product kwam te laat aan en de verpakking was kapot. Heel teleurstellend." Gecorrigeerd Sentiment: "Negatief" Key Phrases: ["te laat", "kapot", "teleurstellend"] Recensie: "Ik heb het product omgeruild. Het nieuwe werkt prima." Gecorrigeerd Sentiment: "Neutraal" # (Geen sterke emotie, vooral feitelijk) Key Phrases: ["werkt prima"] Recensie: "Geweldige kwaliteit, maar de bezorging duurde lang." Gecorrigeerd Sentiment: "Neutraal" # (Gemengde signalen worden vaak neutraal) Key Phrases: ["Geweldige kwaliteit", "bezorging duurde lang"] ``` Na elke iteratie wordt Claude nauwkeuriger voor *uw specifieke dataset*. --- ### Stap 3: Integratie in Uw Bestaande Data Workflow Uw tool kan worden gebouwd als een lichtgewicht Python-applicatie die fungeert als een laag tussen uw data en Claude. **Technische Integratiestappen:** 1. **Data Inname:** * Lees ongelabelde recensies uit uw bron (bijv. CSV-bestand, Google Sheets, SQL-database, S3 bucket) met libraries zoals `pandas` of database-connectors. 2. **Processing Laag:** * Een Python-script (`labeler.py`) verwerkt elke recensie. * Het gebruikt de **Anthropic API** (met de `anthropic` Python package) om de recensie naar Claude te sturen en het JSON-antwoord op te halen. 3. **Feedback & Opslag:** * Sla de gelabelde data (inclusief het sentiment, confidence score en key phrases) terug op in uw database. * Voor recensies met een lage confidence score (bijv. < 0.7), flag deze voor menselijke review. Sla deze op in een aparte "review nodig"-tabel. 4. **Automatisering (Optioneel maar Aanbevolen):** * Gebruik een taakplanner zoals **Apache Airflow**, **Prefect**, of een simpele **cron job** om dit proces dagelijks of wekelijks automatisch te draaien voor nieuwe recensies. * Stel een eenvoudige webinterface (bijv. met **Streamlit** of **Gradio**) in waar validators gemakkelijk de geflagde recensies kunnen controleren en corrigeren. Deze correcties voeden direct de few-shot learning set. ### Samengevat: Uw Nieuwe Workflow 1. **Nieuwe data** komt binnen in uw datasysteem. 2. Uw **Python tool** haalt deze op en vraagt Claude om labels. 3. Claude retourneert **gestructureerde JSON-labels**. 4. Labels worden **opgeslagen**; onzekere labels worden **geflagged**. 5. Een **validator** controleert de flagged data en geeft feedback. 6. De feedback wordt gebruikt om de **Claude-prompts bij te werken**. 7. De volgende batch data wordt **nauwkeuriger gelabeld**. Dit ontwerp is schaalbaar, adaptief en kan worden aangepast naar gelang uw behoeften evolueren. U begint met een eenvoudige script en kunt uitbreiden naar een volledig geautomatiseerd, self-learning platform.