Hier is een voorstel voor het ontwerpen van een OpenAI-integratie voor jouw data-annotatie en labelingsproces van klantrecensies: **1. Doel en gegevens:** - Gegevens: Klantrecensies in tekst - Annotatiecriteria: Sentiment (positief, neutraal, negatief) **2. Technische omgeving:** - Backend: Python - Communicatie: REST API **3. Aan te bevelen OpenAI-modellen en API-functionaliteiten:** - Model: GPT-4 of GPT-3.5-turbo (voor tekstbegrip en classificatie) - Functionaliteit: Instructie-gebaseerde prompt engineering om sentiment te classificeren **4. Voorbeeld van API-aanroep:** ```python import openai openai.api_key = 'JOUW_API_SLEUTEL' def classify_sentiment(review): prompt = ( "Beoordeel de klantrecensie en geef het sentiment als één van de volgende labels: " "positief, neutraal, negatief.\n\n" f"Recensie: \"{review}\"\n" "Sentiment:" ) response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-4", # of "gpt-3.5-turbo" messages=[ {"role": "system", "content": "Je classificeert klantrecensies op sentiment."}, {"role": "user", "content": prompt} ], temperature=0, max_tokens=1, n=1 ) sentiment = response.choices[0].message['content'].strip().lower() if sentiment not in ['positief', 'neutraal', 'negatief']: # Valideer en corrigeer indien nodig sentiment = 'onbekend' return sentiment ``` **5. Output validatie en verwerking:** - Controleer of de output overeenkomt met verwachte labels - Indien de output niet herkend wordt, kan je fallback-logica toepassen of de review opnieuw laten classificeren - Resultaten opslaan in je database of labelingsysteem **6. Verbeteringen en automatiseringsmogelijkheden:** - Batch-verwerking: Verzamel meerdere reviews en classificeer ze in één API-aanroep - Active learning: Laat de modeloutput door menselijke annotators valideren en gebruik die feedback om de prompts verder te optimaliseren - Fine-tuning: Overweeg om een eigen model te trainen met gelabelde data voor hogere precisie (indien veel data beschikbaar) **7. Samenvatting:** Gebruik GPT-4 met instructie-gebaseerde prompts voor accurate sentimentclassificatie. Valideer de output automatisch en bouw een gestructureerde pipeline in je Python backend om het proces te automatiseren, en verbeter het voortdurend op basis van feedback. Wil je dat ik een meer uitgebreide codevoorbeeld of specifieke prompts voor de classificatie geef?

Absoluut. Hier is een gedetailleerd ontwerp voor een OpenAI-geïntegreerd systeem om uw klantrecensies automatisch te annoteren op sentiment, afgestemd op uw technische omgeving. ### 1. Aanbevolen OpenAI Modellen en Functionaliteiten Voor tekstsentiment-analyse is de **Chat Completion API** met het **GPT-4-turbo** of **GPT-3.5-turbo** model de meest effectieve en efficiënte keuze. Deze modellen zijn uitstekend in het begrijpen van nuance, context en sarcasme in taal. * **Primaire aanbeveling:** `gpt-4-turbo-preview` (Hoogst accurate resultaten, iets duurder) * **Kostenefficiënt alternatief:** `gpt-3.5-turbo-0125` (Zeer snel en goedkoop, nog steeds uitstekende prestaties voor sentiment) De keuze tussen `gpt-4-turbo` en `gpt-3.5-turbo` hangt af van uw nauwkeurigheidseisen versus budget. Begin met `gpt-4-turbo` voor de beste resultaten en overweeg later een test met `gpt-3.5-turbo` voor kostenbesparing. ### 2. Annotatiecriteria en Labelstructuur Uw criteria zijn duidelijk: **Positief, Neutraal, Negatief**. Om de output consistent en machine-leesbaar te maken, is het cruciaal om het model te vragen een gestructureerd formaat (zoals JSON) terug te geven. **Aanbevolen JSON Output Schema:** ```json { "sentiment": "negatief", "confidence": 0.92, "key_phrases": ["te lang wachten", "onvriendelijke bediening"] } ``` * `sentiment`: De hoofdclassificatie. * `confidence`: Een schatting van de betrouwbaarheid (optioneel, maar nuttig voor validatie). * `key_phrases`: Belangrijke woorden/zinnen die het sentiment ondersteunen (zeer waardevol voor analyse). ### 3. Ontwerp van de API-integratie (Python Backend) Uw backend-service zal fungeren als een tussenlaag die: 1. Ongeannoteerde recensies ophaalt uit uw database. 2. Deze recensies naar de OpenAI API stuurt. 3. Het response parseert en valideert. 4. De resultaten opslaat in uw database. **Voorbeeldimplementatie met de `openai` Python package:** ```python import openai import json from typing import Dict, Any # Configureer uw API-sleutel (bewaar deze veilig, gebruik environment variables!) openai.api_key = "uw-api-sleutel-hier" def analyze_sentiment(review_text: str) -> Dict[str, Any]: """ Verzendt een klantrecensie naar de OpenAI API voor sentimentanalyse. Retourneert een dictionary met het resultaat. """ # Constructie van de systeemprompt - cruciaal voor consistentie system_prompt = """ Jij bent een nauwkeurig sentiment-analysesysteem voor klantrecensies. Analyseer de sentiment van de onderstaande recensie en geef een ANTWOORD ALLEEN terug als een geldig JSON-object met het volgende formaat: { "sentiment": "positief", "neutraal" of "negatief", "confidence": een getal tussen 0.0 en 1.0, "key_phrases": [een lijst met max. 3 belangrijke zinnen of woorden die het sentiment onderbouwen] } """ try: response = openai.chat.completions.create( model="gpt-4-turbo-preview", # of "gpt-3.5-turbo" messages=[ {"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": review_text} ], response_format={ "type": "json_object" }, # DWING JSON af temperature=0.0, # Minimaliseer willekeur voor voorspelbare output max_tokens=100 ) # Parse de JSON response analysis_result = json.loads(response.choices[0].message.content) return analysis_result except Exception as e: print(f"Er is een fout opgetreden: {e}") return {"error": str(e)} # --- Gebruiksvoorbeeld --- recensie = "Het product is geweldig, precies wat ik zocht! De levering verliep soepel, alleen de verpakking was een beetje beschadigd." resultaat = analyze_sentiment(recensie) print(resultaat) # Verwacht output: # { # "sentiment": "positief", # "confidence": 0.95, # "key_phrases": ["geweldig", "levering verliep soepel"] # } ``` ### 4. Validatie en Verwerking van de Output Automatisering is goed, maar controle is essentieel. 1. **Validatie in Code:** * Controleer of de response geldige JSON is. * Valideer of het `sentiment`-veld een van de drie toegestane waarden bevat. * Controleer of `confidence` een float is tussen 0 en 1. ```python def validate_sentiment_response(response: Dict) -> bool: valid_sentiments = {"positief", "neutraal", "negatief"} if not all(key in response for key in ("sentiment", "confidence", "key_phrases")): return False if response["sentiment"] not in valid_sentiments: return False if not isinstance(response["confidence"], float) or not 0 <= response["confidence"] <= 1: return False return True if validate_sentiment_response(resultaat): # Sla resultaat op in database db.save(sentiment=resultaat['sentiment'], ...) else: # Markeer voor handmatige review db.flag_for_review(...) ``` 2. **Human-in-the-Loop (Aanbevolen):** * Implementeer een eenvoudig dashboard waar een menselijke annotator recensies kan controleren waar het model lage `confidence` (< 0.7) heeft. * Voor recensies die gemengd sentiment bevatten (zoals het voorbeeld), is handmatige review ook aan te raden. Gebruik de `key_phrases` om de annotator te helpen. * Deze "ground truth" data kunt u later gebruiken om het systeem te verbeteren (fine-tuning). 3. **Batchverwerking en Rate Limits:** * De OpenAI API heeft rate limits. Implementeer vertraging (`time.sleep()`) tussen verzoeken als u grote batches verwerkt. * Verwerk recensies asynchroon (bijv. met een job queue zoals Celery of RQ) om uw REST API responsief te houden. ### 5. Voorbeeld van een REST API Endpoint Uw backend zou een endpoint kunnen hebben zoals: **POST /api/reviews/analyze** Request Body: ```json { "text": "Deze recensie wordt geanalyseerd..." } ``` **Response Body (Success):** ```json { "id": "review_123", "text": "Deze recensie wordt geanalyseerd...", "analysis": { "sentiment": "neutraal", "confidence": 0.78, "key_phrases": ["recensie", "geanalyseerd"] }, "status": "processed" } ``` **Response Body (Error):** ```json { "id": "review_123", "text": "Deze recensie wordt geanalyseerd...", "analysis": null, "status": "error", "message": "API request failed" } ``` ### Conclusie en Samenvatting Dit ontwerp biedt een schaalbare, accurate en programmeerbare oplossing voor uw sentiment-annotatie. De kern van het succes ligt in: 1. Het gebruik van de **Chat API** met een duidelijke **systeemprompt**. 2. Het afdwingen van **JSON-formaat** voor parseerbare output. 3. Het instellen van **temperature=0** voor maximale consistentie. 4. Het implementeren van een **validatielaag** en een **human-in-the-loop** mechanisme voor kwaliteitscontrole. U kunt dit systeem verder verbeteren door het te trainen op een set van uw handmatig geannoteerde recensies (fine-tuning), wat de nauwkeurigheid voor uw specifieke domein nog verder kan vergroten.