Uitstekend, ik help je graag bij het ontwerpen van een OpenAI-integratie voor je kennisbank. Hieronder vind je een gestructureerd overzicht en aanbevelingen: **Huidige kennisbankstructuur en inhoud:** - **Structuur:** Wiki met stapsgewijze handleidingen en FAQ's - **Inhoud:** Technische instructies over softwaregebruik, troubleshooting, en veelgestelde vragen **Onderwerpen en vragen die ondersteund moeten worden:** - Hardwareproblemen (bijvoorbeeld: printerstoringen, hardware-upgrades) - Software-installatie en configuratie - Netwerkconfiguratie en -problemen --- ### Aanbevolen OpenAI-modellen en API-functies **Aanbevolen modellen:** - **GPT-4 (bijvoorbeeld gpt-4 of gpt-4-turbo):** - Voor complexe en contextgerichte antwoorden - Biedt een goede balans tussen nauwkeurigheid en snelheid - **GPT-3.5 Turbo:** - Voor snellere, kosteneffectieve ondersteuning bij minder complexe vragen **API-functies en integratie:** - **Conversatie- en vraag-antwoordfunctionaliteit:** - Gebruik de `/completions` of `/chat/completions` endpoints voor het genereren van antwoorden - Stel systeemberichten in om de context en het rol van de AI te definiëren (bv. “Je bent een support-assistent voor een technische kennisbank”) - **Fine-tuning (optioneel):** - Overweeg het finetunen van een model met je eigen data (bijvoorbeeld FAQ's, handleidingen) voor hogere precisie en consistentie - Dit kan via de OpenAI API (met je eigen dataset) **Nauwkeurigheid en betrouwbaarheid verhogen:** - Gebruik **prompt engineering** om de AI te sturen, bijvoorbeeld door instructies te geven over de gewenste detailniveau of de toon - Implementeer **context management**: bewaar relevante eerdere conversaties of vragen om de AI meer context te geven --- ### Automatisch bijwerken en optimaliseren van de kennisbank **Automatisch aanvullen en bijwerken:** - **Extractie van nieuwe informatie:** - Gebruik web scraping of API-koppelingen naar je wiki om nieuwe handleidingen en FAQ's te detecteren - Analyseer logbestanden van supportvragen om veelvoorkomende nieuwe problemen te identificeren - **Samenvatten en structureren:** - Gebruik GPT-4 om nieuwe informatie te samenvatten en te structureren volgens bestaande formats (stapsgewijze handleidingen, FAQ's) - **Data-integratie:** - Automatiseer het toevoegen van nieuwe of geactualiseerde artikelen in je PostgreSQL-database - API-koppelingen kunnen via Python (bijvoorbeeld met `psycopg2` of `SQLAlchemy`) **Optimalisatie en feedback:** - Verzamel gebruikersfeedback (bijvoorbeeld via ratings of comments) op antwoorden - Gebruik deze feedback om je prompts en data-updates te finetunen **Workflow-voorbeeld:** 1. **Vragen van gebruikers:** Worden gestuurd naar GPT via API 2. **Antwoorden:** Worden gegenereerd en eventueel gecontroleerd of aangevuld met database-informatie 3. **Nieuwe informatie detectie:** Bij veel voorkomende nieuwe vragen of problemen, wordt een script getriggerd om de kennisbank te analyseren en te updaten 4. **Automatisch bijwerken:** Samenvattingen en nieuwe artikelen worden via API toegevoegd aan je wiki en database --- ### Samenvatting van belangrijke aanbevelingen - Gebruik GPT-4 of GPT-3.5 Turbo voor vraag-antwoord en contentgeneratie - Ontwerp prompts en systeemberichten voor consistente en relevante antwoorden - Automatiseer het bijwerken van je kennisbank door gebruik te maken van API’s voor data-extractie en samenvatting - Implementeer feedbackloops om de nauwkeurigheid en relevantie te verbeteren - Gebruik je Python Flask app en PostgreSQL database om de integratie en dataflow te stroomlijnen --- Mocht je verdere hulp nodig hebben bij de implementatie of voorbeelden van prompts, laat het gerust weten!

Absoluut. Hier is een gedetailleerd ontwerp voor een OpenAI-integratie om uw kennisbank automatisch aan te vullen, bij te werken en te optimaliseren, specifiek afgestemd op uw technische omgeving. ### 1. Analyse van de Huidige Kennisbank & Doelstellingen Uw huidige structuur (een wiki met handleidingen en FAQ's) is een perfecte basis. Het doel van de integratie is: * **Aanvullen:** Nieuwe, relevante artikelen genereren over onderwerpen die nog niet of onvolledig gedekt zijn. * **Bijwerken:** Bestaande artikelen actualiseren met nieuwe informatie, oplossingen of versie-specifieke details. * **Optimaliseren:** Bestaande inhoud verbeteren qua duidelijkheid, structuur, volledigheid en vindbaarheid (SEO). ### 2. Aanbevolen OpenAI-modellen en API-functies Voor deze use case raad ik een combinatie van modellen aan voor de beste balans tussen nauwkeurigheid, kosten en efficiëntie. | Model | Primaair Gebruik | Reden voor Aanbeveling | | :--- | :--- | :--- | | **GPT-4-turbo** (`gpt-4-turbo`) | **Generatie & Optimalisatie** (hoofdtaak) | Het nieuwste, krachtigste en meest kosteneffectieve model voor complexe tekstgeneratie. Het begrijpt context beter, hallucineert minder en kan lange, gestructureerde documenten (zoals handleidingen) produceren. | | **GPT-3.5-turbo** (`gpt-3.5-turbo`) | **Classificatie & Samenvatting** (ondersteunende taken) | Zeer snel en kostenefficiënt voor eenvoudigere NLP-taken zoals het categoriseren van gebruikersvragen of het samenvatten van feedback. Perfect voor pre-processing. | | **Embeddings Model** (`text-embedding-3-small`) | **Semantische Zoekfunctie & Deduplicatie** | Zet tekst om in numerieke vectoren. Hiermee kunt u: 1) een krachtige semantische zoekfunctie bouwen in uw kennisbank, en 2) controleren of een nieuw gegenereerd artikel niet te veel lijkt op een bestaand artikel (voorkomt duplicaten). | | **Moderatie Model** (`moderations`) | **Kwaliteitscontrole** | Scan gegenereerde tekst automatisch op potentieel schadelijke of onnauwkeurige inhoud voordat deze live gaat. Een cruciale veiligheidslaag. | **Kern-API's om te gebruiken:** * `ChatCompletion` (voor GPT-4 en GPT-3.5): De primaire API voor alle generatieve en conversationele taken. * `Embeddings`: API om de embedding vectors op te halen. * `Moderations`: API om inhoud te controleren. ### 3. Ontwerp van de Integratie-Architectuur (Python Flask / PostgreSQL) Hier is hoe u de componenten kunt structureren: **A. Semantische Zoeklaag (Fundament):** 1. **Maak Embeddings van uw Bestaande Kennisbank:** Schrijf een script (bijv. met `psycopg2`) dat alle bestaande wiki-pagina's en FAQ's uit PostgreSQL leest. 2. **Bereken en Sla Embeddings op:** Gebruik de `text-embedding-3-small` API voor elke tekst. Sla de resulterende vector op in een nieuwe PostgreSQL-tabel (bijv. `knowledge_embeddings`), gekoppeld aan het oorspronkelijke artikel. Overweeg voor grote schaal een vectordatabase zoals **pgvector** (een PostgreSQL-extensie) voor efficiëntere zoekopdrachten. **B. Automatische Aanvulling & Optimalisatie (Workflow):** Stel een periodieke taak in (bijv. met **Celery** of **Apache Airflow**) die de volgende stappen uitvoert: 1. **Input Verzamelen:** * **Gebruikersvragen:** Analyseer zoekquery's van gebruikers op uw platform (log deze indien nog niet gedaan). * **Feedbacklussen:** Verzamel "Was dit artikel nuttig? Ja/Nee" feedback. * **Nieuwe Onderwerpen:** Monitor technische forums, release notes van software die u ondersteunt, of laat medewerkers suggesties indienen. 2. **Onderwerp- en Gatendetectie:** * Gebruik `GPT-3.5-turbo` om inkomende gebruikersvragen te categoriseren in uw onderwerpdomeinen (Hardware, Software-installatie, Netwerk). * Voor elke vraag, gebruik de **Embedding-zoeklaag** om te controleren of er al een relevant artikel bestaat. Als de zoekscore onder een bepaalde drempelwaarde ligt, is het een kandidaat voor een nieuw artikel. 3. **Inhoudsgeneratie (Kern):** * Voor een nieuw onderwerp, stuur een zorgvuldig opgestelde prompt naar `GPT-4-turbo`: ```python prompt = f""" Jij bent een expert technisch schrijver voor een softwarebedrijf. # DOEL: Schrijf een duidelijk, stapsgewijs wiki-artikel om het volgende probleem op te lossen: {input_gebruikersvraag} # CONTEXT: Dit artikel valt onder de categorie: {categorie}. # STRUCTUUR: 1. Titel: Een duidelijke, beschrijvende titel. 2. Korte Inleiding: Beschrijf het probleem en de doelstelling. 3. Vereisten: Benodigde software, rechten, etc. 4. Stapsgewijze Instructies: Genummerde, exacte stappen. Gebruik code blocks voor commands en configuratie. 5. Probleemoplossing: Veelvoorkomende fouten en hun oplossingen. 6. FAQ: Beantwoord 2-3 veelgestelde vragen over dit onderwerp. Houd de toon professioneel maar toegankelijk. Gebruik geen plaatshouders, wees specifiek. """ ``` * Voor het bijwerken van een bestaand artikel, include de bestaande tekst in de prompt en vraag het model specifiek om nieuwe informatie toe te voegen of verouderde stappen te corrigeren. 4. **Kwaliteitscontrole & Moderatie:** * Voer de gegenereerde tekst door de `Moderations-API`. * (Optioneel) Implementeer een menselijke-in-de-loop review: sla het gegenereerde artikel op in een "concept" status in de database en stuur een melding naar een redacteur voor goedkeuring. 5. **Opslaan in Database:** * Zodra goedgekeurd, schrijf het nieuwe of bijgewerkte artikel naar de hoofd `wiki`-tabel in PostgreSQL. ### 4. Aanbevelingen voor Automatisch Bijwerken * **Trigger op Feedback:** Wanneer een artikel consistent "Nuttig = Nee" feedback krijgt, trigger dan automatisch de optimalisatieworkflow. Stuur het artikel naar GPT-4 met de prompt: "Optimaliseer dit artikel voor duidelijkheid en volledigheid: [artikeltekst]. Gebaseerd op gebruikersfeedback was het niet nuttig." * **Versiebewust:** Wanneer uw systeem detecteert dat een nieuwe softwareversie is uitgekomen (bijv. door RSS-feeds of API's te monitoren), kunt u automatisch alle gerelateerde artikelen flaggen voor een mogelijke update. Vraag GPT-4 om de stappen te controleren op compatibiliteit met de nieuwe versie. * **Deduplicatie met Embeddings:** Voordat een nieuw artikel wordt aangemaakt, bereken de embedding van het voorgestelde onderwerp en vergelijk deze met alle bestaande embeddings. Als de cosine similarity erg hoog is, wijs dan de taak af en verbeter in plaats daarvan het bestaande artikel. ### 5. Beveiliging en Ethiek * **Geen Klantgegevens:** Zorg ervoor dat u nooit persoonsgegevens (PII) of gevoelige klantinformatie naar de OpenAI API stuurt. Anonimiseer gebruikersvragen volledig. * **Menselijk Toezicht:** Volledig automatische publicatie is riskant. Een menselijke redacteur die de gegenereerde inhoud controleert op nauwkeurigheid en toon is sterk aanbevolen, al is het maar als een laatste stap. * **Prompt-injectie Beveiliging:** Ontwerp uw systeem zo dat gebruikersinput altijd wordt gesanitiseerd voordat deze in een prompt wordt geplaatst om te voorkomen dat kwaadwillenden de instructies van het model kunnen overschrijven. Deze architectuur bouwt een krachtige, zelfverbeterende kennisbank die zich direct voedt met de behoeften van uw gebruikers, terwijl de nauwkeurigheid en kwaliteit behouden blijven door slimme inzet van AI en menselijk oordeel.