Hier is een uitgebreide aanpak voor het ontwerpen van een OpenAI-integratie die dynamisch prompts genereert en aanpast op basis van realtime gebruikersfeedback en context, gericht op klantenservice chats met variërende vragen. **Gebruikersscenario's waarin promptaanpassing nodig is:** - **Realtime klantenservice chats:** Gebruikers stellen uiteenlopende vragen over producten, bestellingen, klachten of informatieverzoeken. - **Complexe of ambigue vragen:** Wanneer vragen niet eenduidig zijn, is het belangrijk dat de AI de context beter begrijpt door eerdere interacties en gebruikersgegevens. - **Persoonlijke aanbevelingen:** Bij het geven van advies gebaseerd op aankoopgeschiedenis en voorkeuren. - **Probleemoplossing en follow-up:** Bij het opvolgen van eerdere issues waarbij feedback en eerdere communicatie relevant zijn. - **Tijdgevoelige informatie:** Bijvoorbeeld bij klachten of dringende vragen, waar de prompt moet anticiperen op urgentie en prioriteit. --- ### Parameters en contextgegevens voor dynamische prompts: 1. **Aankoopgeschiedenis:** - Recent gekochte producten - Retourzendingen of klachten gerelateerd aan vorige aankopen - Voorkeuren op basis van eerdere aankopen 2. **Gebruikersvoorkeuren:** - Voorkeurstaal of communicatiestijl - Specifieke interesses of productcategorieën 3. **Recente interacties:** - Eerdere chatgeschiedenis - Gevoelens of tevredenheidsfeedback uit vorige gesprekken - Openstaande problemen of vragen 4. **Contextgegevens:** - Huidige vraag of probleemomschrijving - Tijdstip en locatie (indien relevant) - Status van het account of bestelling --- ### Technische aanpak in Node.js (Express, REST API): **1. Data verzamelen en structureren:** Voor elke sessie verzamel je relevante gegevens (aankoopgeschiedenis, voorkeuren, chatgeschiedenis) en sla je deze op in een sessie- of gebruikerscontext. **2. Dynamisch genereren van prompts:** Gebruik deze gegevens om een gecontextualiseerde prompt te bouwen. Bijvoorbeeld: ```js const prompt = ` Je bent een klantenservicemedewerker. Hier is wat achtergrondinformatie over de gebruiker: Aankoopgeschiedenis: ${aankoopgeschiedenis} Voorkeuren: ${gebruikersvoorkeuren} Recente interacties: ${chatgeschiedenis} De vraag van de gebruiker is: "${huidige_vraag}" Geef een behulpzaam, vriendelijk en relevant antwoord op basis van deze informatie. `; ``` **3. API-aanroep met OpenAI:** Gebruik de `chat`-API voor meer flexibiliteit en contextbeheer. ```js const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai"); const configuration = new Configuration({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY, }); const openai = new OpenAIApi(configuration); async function genereerAntwoord(prompt) { const response = await openai.createChatCompletion({ model: "gpt-4", // of "gpt-3.5-turbo" voor snellere, goedkopere reacties messages: [ { role: "system", content: "Je bent een behulpzame klantenservice medewerker." }, { role: "user", content: prompt } ], temperature: 0.7, max_tokens: 500, }); return response.data.choices[0].message.content; } ``` --- ### Aanbevolen modellen en API-functies: - **Modellen:** - **GPT-4**: voor beste kwaliteit, begrip van complexere contexten en nuance. - **GPT-3.5-turbo**: voor snellere en kosteneffectievere reacties, geschikt voor minder complexe scenario's. - **API-functies:** - **ChatCompletion API**: ideaal voor contextbewuste interacties en dynamisch promptbeheer. - **Temperature en max_tokens instellen**: voor balans tussen creatieve antwoorden en relevantie. - **System- en user-berichten**: gebruik deze om de context en rol duidelijk te definiëren. --- ### Samenvatting Door de combinatie van relevante gebruikersgegevens, chatgeschiedenis en een goed gestructureerde prompt, kun je een adaptieve klantenservice-omgeving creëren die zich aanpast aan realtime feedback en context. Het gebruik van GPT-4 via de ChatCompletion API biedt hierbij de beste balans tussen flexibiliteit en responsiviteit in jouw Node.js/Express omgeving.

Absoluut. Hier is een gedetailleerd ontwerp voor uw OpenAI-integratie, specifiek toegespitst op uw vereisten en technische omgeving. ### Overzicht van de Architectuur Uw systeem zal bestaan uit een **Prompt Orchestrator** op uw Node.js/Express backend. Deze orchestrator is verantwoordelijk voor: 1. Het verzamelen van de benodigde context (gebruikersdata, historie). 2. Het dynamisch samenstellen van de optimale prompt. 3. Het aanroepen van de OpenAI API. 4. Het verwerken van het antwoord en het opslaan van de interactie voor toekomstige context. --- ### 1. Gebruikersscenario's voor Promptaanpassing (Realtime Klantenservice) Dynamische promptaanpassing is cruciaal in de volgende scenario's: * **Scenario 1: Gepersonaliseerde Productondersteuning** * **Situatie:** Een gebruiker meldt een probleem met een specifiek product, bv. "Mijn koptelefoon maakt een zoemend geluid." * **Promptaanpassing:** De integratie haalt het productmodel op uit de aankoopgeschiedenis. De prompt wordt uitgebreid met: "De gebruiker heeft een [Productnaam, Model X] gekocht op [datum]. Geef specifieke troubleshooting-stappen voor dit model." * **Resultaat:** De AI geeft gerichte, relevante instructies in plaats van algemene tips. * **Scenario 2: Escalatie en Toonherkenning** * **Situatie:** Een gebruiker wordt in opeenvolgende berichten steeds gefrustreerder. * **Promptaanpassing:** De recente interacties worden geanalyseerd. De systeemprompt wordt gewijzigd om de toon aan te passen: "De gebruiker is gefrustreerd. Reageer uiterst empathisch, bied excuses aan voor het ongemak en focus op een directe oplossing." * **Resultaat:** De AI kalmeert de situatie en voorkomt verdere escalatie. * **Scenario 3: Opvolging op Eerdere Gesprekken** * **Situatie:** Een gebruiker begint een chat met "Hoi, ik bel terug over het probleem van gisteren." * **Promptaanpassing:** De integratie haalt het transcript van de laatste interactie op. De prompt start met: "Context van vorige interactie: [Samenvatting vorig gesprek]. De gebruiker refereert hieraan. Vraag door om te specificeren welk aspect nog hulp nodig heeft." * **Resultaat:** De gebruiker hoeft zijn verhaal niet opnieuw te doen, wat leidt tot een naadloze ervaring. * **Scenario 4: Aanbevelingen op basis van Voorkeuren** * **Situatie:** Een gebruiker vraagt: "Wat zijn jullie beste aanbiedingen?" * **Promptaanpassing:** De prompt wordt verrijkt met voorkeursdata: "De gebruiker heeft een voorkeur voor [merk X] en [categorie Y]. Toon eerst aanbiedingen die hierop aansluiten." * **Resultaat:** Hypergepersonaliseerde aanbevelingen die de conversiekans verhogen. --- ### 2. Parameters en Contextgegevens voor Promptaanpassing Uw "Prompt Orchestrator" moet deze gegevens verzamelen en verwerken: | Parameter | Bron | Gebruik in Prompt | | :--- | :--- | :--- | | **Huidige Vraag/Bericht** | Realtime chat input | Het primaire onderwerp van de gebruiker. | | **Aankoopgeschiedenis** | Database/CRM API | Lijst van producten, datums, eventuele retourgeschiedenis. Voor personalisatie en gerichte support. | | **Gedocumenteerde Voorkeuren** | Gebruikersprofiel | Merkvoorkeuren, productcategorieën, communicatietaal. | | **Recentie & Frequentie** | Interactielog | Is deze gebruiker nieuw of een returning customer? | | **Sessiegeschiedenis** | Tijdelijke Sessieopslag | Berichten binnen de huidige chatsessie voor contextbehoud. | | **Volledig Interactieverleden** | Database/Logging | Transcripten van eerdere gesprekken (e-mail, chat, telefoon). | | **Gebruikerstonaliteit** | Realtime analyse (bv. sentiment) | Gefrustreerd, blij, neutraal. Om de toon van het AI-antwoord aan te passen. | --- ### 3. Aanbevolen OpenAI Modellen en API's Voor optimale flexibiliteit en responsiviteit beveel ik het volgende stack aan: #### **Primaire Model: GPT-4-turbo (`gpt-4-turbo-preview`)** * **Reden:** Dit is het krachtigste en meest kosteneffectieve model voor complexe, context-rijke taken. Het begrijpt lange contextvensters uitstekend (tot 128k tokens), wat perfect is voor het meenemen van uitgebreide gebruikershistorie en interactieverleden. * **Gebruik:** Voor het genereren van de daadwerkelijke, hoogwaardige antwoorden naar de gebruiker toe. #### **Alternatief/Back-up Model: GPT-3.5-turbo (`gpt-3.5-turbo`)** * **Reden:** Extreem snel en zeer kostenefficiënt. Perfect voor eenvoudigere queries of als fallback om kosten te beheersen en latency laag te houden. * **Gebruik:** U kunt een routeringslogica implementeren: gebruik GPT-3.5 voor eenvoudige vragen (bv. "wat zijn jullie openingstijden?") en schaal op naar GPT-4-turbo voor complexe, gepersonaliseerde vragen. #### **Aanbevolen API Functionaliteit: Chat Completions API** * Dit is de core API die u zult gebruiken. Het cruciale concept is het **`messages`** array, waarin u de rol en inhoud van elk bericht specificeert. U bouwt dit array dynamisch op. --- ### 4 Technische Implementatie (Node.js / Express) Stel uw **Prompt Orchestrator** in als een module of service in uw backend. ```javascript // service/promptOrchestrator.js const OpenAI = require('openai'); const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY }); async function generateDynamicResponse(userId, currentMessage, sessionId) { // 1. Context Verzamelen (Haal deze data uit je database/API's) const userContext = await getUserContext(userId); // { purchaseHistory, preferences, ... } const conversationHistory = await getConversationHistory(sessionId, userId); // 2. Dynamische Prompt Samenstellen (Het Hart van het Systeem) const messages = [ { role: 'system', content: `Jij bent een behulpzame, vriendelijke klantenservice-assistent van Bedrijf X. Wees empathisch en professioneel. Hier is context over de gebruiker: **Aankoopgeschiedenis:** ${userContext.purchaseHistorySummary} **Voorkeuren:** ${userContext.preferencesSummary} **Recentste interactie:** ${userContext.lastInteractionSummary} Houd hier rekening mee in je antwoorden. Antwoord in het Nederlands.` }, // Voeg eerdere berichten uit het gesprek toe voor context ...conversationHistory.messages.map(msg => ({ role: msg.role === 'user' ? 'user' : 'assistant', content: msg.content })), // Voeg het laatste bericht van de gebruiker toe { role: 'user', content: currentMessage } ]; // 3. OpenAI API Aanroepen try { const completion = await openai.chat.completions.create({ model: "gpt-4-turbo-preview", // Dynamisch model kiezen op basis van complexiteit messages: messages, temperature: 0.7, // Balans tussen creativiteit (hoger) en consistentie (lager) max_tokens: 500 // Beperk de lengte van het antwoord }); const aiResponse = completion.choices[0].message.content; // 4. Opslaan voor toekomstige context! await saveInteractionToHistory(sessionId, userId, 'user', currentMessage); await saveInteractionToHistory(sessionId, userId, 'assistant', aiResponse); return aiResponse; } catch (error) { console.error('OpenAI API Fout:', error); throw new Error('Kon geen antwoord genereren.'); } } // Hulpfuncties (moet je implementeren om met je DB te praten) async function getUserContext(userId) { /* ... */ } async function getConversationHistory(sessionId, userId) { /* ... */ } async function saveInteractionToHistory(sessionId, userId, role, content) { /* ... */ } module.exports = { generateDynamicResponse }; ``` #### **Uitleg van de `messages` structuur:** * **`role: system`**: Definieert het gedrag van de AI. Dit is waar uw bedrijfscontext, instructies en de **opgehaalde gebruikersdata** worden geïnjecteerd. * **`role: user` / `role: assistant`**: Dit vormt het gespreksgeheugen. Door eerdere berichten uit de sessie hierin te stoppen, kan de AI de context van het gesprek volgen. ### 5. Volgende Stappen & Best Practices 1. **Caching:** Cache gebruikerscontext (zoals aankoopgeschiedenis) tijdelijk om database-aanroepen te minimaliseren en latency laag te houden. 2. **Prompt Injectie Beveiliging:** Sanitiseer de gebruikersinput (`currentMessage`) voordat je deze in de prompt plaatst om prompt injection attacks te voorkomen. 3. **Logging en Monitoring:** Log alle prompts en antwoorden voor debugging, het fine-tunen van uw prompts en het handhaven van kwaliteitscontrole. 4. **Fallback-strategie:** Implementeer een regelgebaseerd of eenvoudiger fallback-antwoord voor het geval de OpenAI API niet beschikbaar is. Deze architectie biedt een robuuste, schaalbare basis voor een zeer gepersonaliseerde en contextbewuste klantenservice-ervaring.