Zeker! Hier is een overzicht van hoe je een OpenAI-integratie kunt ontwerpen voor automatische sentimentanalyse van klantfeedback in jouw technische omgeving met Python 3.9 en Flask REST API. **1. Te analyseren feedback:** - Beoordelingen en recensies van klanten over jouw producten. **2. Sentimentcategorieën:** - Positief - Neutraal - Negatief **3. Aanbevolen OpenAI-modellen en API functies:** Voor sentimentanalyse kun je het beste gebruik maken van het GPT-model (bijvoorbeeld `gpt-3.5-turbo` of `gpt-4`) via de Chat API, omdat deze modellen uitstekend zijn in het begrijpen van tekst en het classificeren van sentiment. **4. API-aanroep voorbeeld:** Gebruik de Chat API met een instructie (prompt) die de model vraagt om het sentiment te bepalen. Bijvoorbeeld: ```python import openai openai.api_key = 'JOUW_API_SLEUTEL' def sentiment_analyse(tekst): response = openai.ChatCompletion.create( model='gpt-3.5-turbo', # of 'gpt-4' indien beschikbaar messages=[ {"role": "system", "content": "Je bent een assistent die klantfeedback analyseert."}, {"role": "user", "content": f"Analyseer de volgende klantfeedback en geef het sentiment als één van de volgende categorieën: Positief, Neutraal, Negatief.\n\nFeedback: \"{tekst}\""} ], max_tokens=10, temperature=0 ) sentiment = response.choices[0].message['content'].strip() return sentiment ``` **5. Interpretatie van de resultaten:** Stel dat de API antwoordt met: - `"Positief"` → klant is tevreden - `"Neutraal"` → neutrale feedback - `"Negatief"` → ontevreden klant Je kunt dit verder automatiseren door de output te normaliseren en te controleren op de drie categorieën. **6. Integratie in Flask API:** ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/analyze_feedback', methods=['POST']) def analyze_feedback(): data = request.get_json() feedback = data.get('feedback') sentiment = sentiment_analyse(feedback) return jsonify({'feedback': feedback, 'sentiment': sentiment}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` **7. Tips voor betere resultaten:** - Geef expliciete instructies in de prompt voor consistentie. - Voeg voorbeelden toe in de prompt om de classificatie te verfijnen. - Overweeg het gebruik van een fine-tuned model of een gespecialiseerde sentimentanalyse-API als je hoge nauwkeurigheid vereist. **Kort samengevat:** - Gebruik `gpt-3.5-turbo` of `gpt-4` via de Chat API. - Stel duidelijke instructies in de prompt. - Integreer dit in je Flask REST API. - Verwerk de API-uitvoer om de juiste sentimentcategorie te bepalen. Als je verdere hulp nodig hebt bij het implementeren of optimaliseren, laat het gerust weten!

Absoluut! Hier is een gedetailleerd ontwerp voor een OpenAI-integratie voor sentimentanalyse van klantfeedback in uw technische omgeving. ### 1. Soorten Klantfeedback & Sentimentcategorieën U wilt zich richten op: * **Feedbacktypes:** Beoordelingen en recensies van klanten over uw producten. * **Sentimentcategorieën:** Positief, Neutraal, Negatief. Dit is een perfecte use-case voor de kracht van OpenAI's taalmodel. --- ### 2. Aanbevolen OpenAI Model & API Functie Voor sentimentanalyse raad ik het volgende aan: * **Model:** `gpt-3.5-turbo-instruct` of `gpt-4` * **`gpt-3.5-turbo-instruct`:** Dit is de **meest efficiënte en kosteneffectieve** keuze voor een gestructureerde taak zoals sentimentclassificatie. Het is geoptimaliseerd voor single-turn instructies (zoals "classificeer deze tekst") en is zeer snel. * **`gpt-4`:** Levert mogelijk betere nauwkeurigheid, vooral bij complexe, genuanceerde of lange recensies waar context cruciaal is. Het is echter duurder en langzamer. U kunt beginnen met `gpt-3.5-turbo-instruct` en eventueel later upgraden. * **API Functie:** De **Chat Completions API** is de moderne, aanbevolen aanpak. We gebruiken een "systeemprompt" om het gedrag van het model te sturen en een "user prompt" met de daadwerkelijke feedback. --- ### 3. Ontwerp van de Flask REST API Integratie Uw Flask-app zal er ongeveer zo uitzien: 1. **Endpoint:** `POST /analyze-sentiment` 2. **Request:** Ontvangt JSON-data met de klantrecensie. ```json { "text": "Dit product is geweldig! Werkt perfect en was snel geleverd." } ``` 3. **Verwerking:** Uw Flask-app vormt een prompt en stuurt een verzoek naar de OpenAI API. 4. **Response:** Uw API retourneert het sentiment en de vertrouwensscore (indien geïmplementeerd). ```json { "sentiment": "Positief", "original_text": "Dit product is geweldig!..." } ``` --- ### 4. Voorbeeldcode & API-aanroep Eerst installeer je de benodigde package: ```bash pip install openai flask python-dotenv ``` **Belangrijk:** Sla je OpenAI API-sleutel op in een `.env` bestand: `OPENAI_API_KEY=je_sleutel_hier` **Flask App (`app.py`):** ```python from flask import Flask, request, jsonify from openai import OpenAI import os from dotenv import load_dotenv # Laad API-sleutel uit .env bestand load_dotenv() app = Flask(__name__) # Initialiseer de OpenAI client client = OpenAI(api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY')) @app.route('/analyze-sentiment', methods=['POST']) def analyze_sentiment(): data = request.get_json() customer_review = data.get('text', '') if not customer_review: return jsonify({"error": "Geen tekst geleverd"}), 400 try: # Maak de prompt voor het model response = client.chat.completions.create( model="gpt-3.5-turbo", # of "gpt-4" voor betere nauwkeurigheid messages=[ { "role": "system", "content": "Jij bent een sentimentanalyse-assistent. Jouw enige taak is om de sentiment van de door de gebruiker geleverde tekst te classificeren als 'Positief', 'Neutraal' of 'Negatief'. Reageer uitsluitend met één van deze drie woorden, zonder punten of extra tekst." }, { "role": "user", "content": customer_review } ], max_tokens=10, # Beperk de response om alleen het woord terug te geven temperature=0.0 # Zet creativity uit voor consistente resultaten ) # Haal het antwoord van het model op sentiment = response.choices[0].message.content.strip() # Stuur het resultaat terug naar de client return jsonify({ "sentiment": sentiment, "original_text": customer_review }) except Exception as e: return jsonify({"error": f"Er ging iets mis: {str(e)}"}), 500 if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` --- ### 5. Interpretatie van de Resultaten & Voorbeelden Wanneer je een verzoek naar je eigen `/analyze-sentiment` endpoint stuurt, krijg je een direct en eenduidig resultaat terug. **Voorbeeld 1: Positieve Review** * **Input (JSON):** ```json {"text": "Ik ben absoluut weg van dit product. De kwaliteit is uitstekend en het gemak is ongeëvenaard. Een echte aanrader!"} ``` * **OpenAI API Request:** Gebruikt de bovenstaande prompt. * **OpenAI API Response (onbewerkt):** `Positief` * **Jouw API's Response (JSON):** ```json { "sentiment": "Positief", "original_text": "Ik ben absoluut weg van dit product..." } ``` * **Interpretatie:** Het model heeft de enthousiaste taal ("absoluut weg van", "uitstekend", "aanrader") correct geïdentificeerd als positief. **Voorbeeld 2: Neutrale Review** * **Input:** ```json {"text": "Het product doet wat het moet doen. Niks bijzonders, maar ook geen grote problemen. Het is oké."} ``` * **Jouw API's Response:** ```json { "sentiment": "Neutraal", "original_text": "Het product doet wat het moet doen..." } ``` * **Interpretatie:** Taal zoals "doet wat het moet doen", "niks bijzonders" en "het is oké" wijst op een neutrale houding, wat correct is geclassificeerd. **Voorbeeld 3: Negatieve Review** * **Input:** ```json {"text": "Zeer teleurgesteld. Het product arriveerde beschadigd en de klantenservice was niet behulpzaam. Koop dit niet."} ``` * **Jouw API's Response:** ```json { "sentiment": "Negatief", "original_text": "Zeer teleurgesteld..." } ``` * **Interpretatie:** Duidelijke negatieve woorden ("teleurgesteld", "beschadigd", "niet behulpzaam", "koop dit niet") worden feilloos herkend. ### Volgende Stappen & Verbeteringen: 1. **Batchverwerking:** Pas de endpoint aan om een lijst van recensies te accepteren voor massale analyse. 2. **Caching:** Cache resultaten voor identieke recensies om kosten en tijd te besparen. 3. **Uitgebreidere Analyse:** Pas de prompt aan om ook redenen voor het sentiment (bv. "kwaliteit", "levertijd", "klantenservice") of specifieke productfeatures te extraheren. 4. **Foutafhandeling:** Voeg robuustere foutafhandeling toe voor bijvoorbeeld rate limits van de OpenAI API. Dit ontwerp geeft je een zeer nauwkeurige, schaalbare en onderhoudsvriendelijke basis voor je sentimentanalyse-systeem.