Natuurlijk! Hier zijn enkele adviezen om je OpenAI API-integratie te optimaliseren voor jouw toepassing: 1. Temperatuur (nu 0.7): - Voor klantvragen is het vaak beter om de temperatuur iets lager te zetten voor consistentere en meer gerichte antwoorden. - Overweeg een temperatuur tussen 0.3 en 0.5 voor meer precisie en minder variabiliteit in de antwoorden. 2. Max tokens (nu 150): - Afhankelijk van de complexiteit van de vragen en benodigde antwoorden, kun je dit aanpassen. - Voor korte antwoorden is 100-150 tokens meestal voldoende. - Als je langere, meer gedetailleerde antwoorden wilt, kun je dit verhogen tot 200 of 300 tokens. 3. Promptontwerp: - Gebruik duidelijke en gerichte prompts, bijvoorbeeld door een voorbeeldvraag en antwoord op te nemen. - Overweeg het gebruik van context of voorafgaande conversatie om de relevantie te vergroten. 4. Fine-tuning: - Aangezien je dataset twee jaar aan gesprekken en FAQ's bevat, kun je overwegen een fine-tuning model te gebruiken om de AI beter af te stemmen op jouw specifieke taalgebruik en vragen. - Zorg dat je dataset goed gestructureerd is en dat je een representatief deel gebruikt voor training en validatie. 5. Beperkingen en safety: - Voeg indien nodig instructies toe in je prompts om de antwoorden veilig en passend te houden. - Gebruik de 'stop'-parameters om onnodige of te lange antwoorden te voorkomen. 6. Test en optimaliseer: - Voer regelmatig tests uit met verschillende prompts en parameters. - Verzamel feedback van gebruikers en pas je instellingen aan op basis van de resultaten. Kort samengevat: - Verlaag de temperatuur naar 0.3-0.5 voor meer precisie. - Pas max tokens aan op basis van de benodigde antwoordlengte. - Overweeg fine-tuning voor betere prestaties. - Blijf testen en verfijnen op basis van gebruikersfeedback. Mocht je meer specifieke hulp nodig hebben bij het ontwerpen van prompts of het fine-tunen, laat het gerust weten!