Natuurlijk! Hier is een voorstel voor een prompttool die automatisch je prompts aanpast en verbetert op basis van real-time gebruikersfeedback en interactiegegevens: 1. Data Verzameling - Verzamel chatlogs van klantenservice en enquêteresultaten. - Implementeer een feedbackmechanisme waarmee gebruikers direct kunnen aangeven of de prompt duidelijk en behulpzaam was (bijvoorbeeld met een duim omhoog/omlaag of een korte beoordeling). 2. Analysemodule - Analyseer de verzamelde data om patronen te identificeren: - Welke prompts leiden tot onduidelijke of irrelevante antwoorden? - Welke formuleringen worden het meest gewaardeerd door gebruikers? - Gebruik natuurlijke taalverwerking (NLP) om de taal en structuur van de prompts te optimaliseren. 3. Automatische Aanpassing - Ontwikkel een algoritme dat op basis van feedback en analyse nieuwe, verbeterde prompts genereert. - Bijvoorbeeld: - Van "Hoe kan ik u helpen?" naar "Wat kan ik vandaag voor u doen?" - Van "Wat is uw probleem?" naar "Kunt u stap voor stap uitleggen waar u hulp bij nodig heeft?" 4. Real-time Implementatie - Implementeer een systeem dat continu leert en bijstelt: - Als een prompt minder effectief blijkt (bijvoorbeeld lage tevredenheidsscores), wordt deze automatisch aangepast. - Nieuwe prompts worden getest en geëvalueerd op basis van gebruikersfeedback. 5. Feedback Loop - Zorg voor een voortdurende cyclus van: - Feedback verzamelen - Data-analyse - Prompt-verbetering - Implementatie 6. Technologieën en Tools - Gebruik NLP-platforms zoals spaCy, GPT-4 API, of andere AI-tools voor taalverwerking. - Implementeer een dashboard voor het monitoren van prestaties en feedback. Voorbeeld van een geautomatiseerde promptgeneratie: "Hallo! Hoe kan ik u vandaag het beste helpen? Kunt u me meer vertellen over uw situatie zodat ik u gericht kan ondersteunen?" Door deze aanpak wordt je promptsysteem dynamisch, zelflerend en beter afgestemd op de behoeften en ervaringen van je gebruikers.

Zeker! Hier is een gestructureerd plan om een prompt-optimalisatietool te ontwikkelen voor jouw use-case: ### Prompt Optimalisatie Tool - Ontwikkelplan **Basisarchitectuur:** 1. Feedbackverzamelaar (chatlogs, enquêtes) 2. Analyse-engine (NLP-verwerking) 3. Promptgenerator (A/B-testing module) 4. Implementatiemodule (real-time integratie) **Stap 1: Dataverzameling & Preprocessing** - Integreer chatlogs en enquêteresultaten via API's - Zuiver en anonymiseer data volgens GDPR - Label interacties op succesratio (bv. "opgelost", "tevreden") **Stap 2: Analysefase** Implementeer NLP-technieken voor: - Intent-herkenning (wat zoeken gebruikers écht?) - Sentiment-analyse (frustratiedetectie) - Topic modeling (veelvoorkomende thema's) **Stap 3: Promptgeneratie** Transformeer huidige prompts naar: - "Kunt u specifieker beschrijven waar u hulp bij nodig heeft?" - "Welk aspect van [product/dienst] betreft uw vraag?" **Stap 4: Validatieloop** - Implementeer A/B-testing framework - Meet: responstijd, oplossingssnelheid, gebruikerstevredenheid - Pas automatisch aan op basis van prestatiedata **Technische Stack Suggestie:** - Python (spaCy, NLTK voor NLP) - Rasa/FastAPI voor framework - PostgreSQL voor dataopslag - Grafana voor monitoring **Specifieke verbeteringen voor jouw prompts:** 1. Voeg context toe: "Goedendag! Met welk onderdeel kan ik u helpen?" 2. Gebruik geleide vragen: "Gaat het om technische problemen, facturatie of iets anders?" 3. Implementeer fallback: "Kunt u uw vraag anders formuleren als dit niet relevant is?" **Volgende stappen:** 1. Start met data-analyse bestaande chatlogs 2. Implementeer basis A/B-test voor 2 prompt-varianten 3. Bouw feedbackloop met klanttevredenheidsscores Wil je dat ik specifieke onderdelen verder uitwerk of prototypeer?