Natuurlijk! Hier zijn suggesties voor functies en structuur om een prompt tool te ontwikkelen die automatisch verschillende versies test binnen jouw klantenservice chatbot, gericht op het optimaliseren van reactiesnelheid en klanttevredenheid: 1. Promptversiebeheer - Versiebeheer: Mogelijkheid om meerdere promptversies te creëren en te beheren. - A/B-testing: Automatisch toewijzen van verschillende promptversies aan gelijke groepen klanten op basis van context. 2. Contextuele Distributie - Variabelen instellen: Gesprekstype (technisch, facturering), klantprofiel (nieuw, terugkerend). - Dynamische toewijzing: Op basis van deze variabelen worden promptversies automatisch verdeeld. 3. Automatische Resultatenverzameling - Meetcriteria integratie: - Reactiesnelheid: Tijd tussen klantvraag en chatbotantwoord meten. - Klanttevredenheidsscore: Na interactie een korte survey of score verzamelen. - Data logging: Alle resultaten automatisch opslaan voor analyse. 4. Real-time Analyse - Dashboards: Visualiseer prestaties van elke promptversie in real-time. - Statistische analyse: Bepaal welke versie beter presteert op basis van de meetcriteria. 5. Adaptieve Optimalisatie - Automatische bijstelling: Prompts die beter scoren krijgen meer distributie. - Machine learning integratie: Leer van resultaten en optimaliseer promptselectie over tijd. 6. Gebruikersinterface en Configuratie - Intuïtieve editor: Voor het maken en aanpassen van prompts. - Instelopties: Voor het bepalen van testparameters, zoals testduur en verdeling. 7. Rapportage en Feedback - Periodieke rapporten: Over prestaties en verbeterpunten. - Handmatige aanpassingen: Mogelijkheid om handmatig in te grijpen en prompts bij te stellen. 8. Veiligheid en Privacy - Gegevensbescherming: Zekerstellen dat klantgegevens veilig worden verwerkt. - Toegangsbeheer: Alleen geautoriseerd personeel kan wijzigingen aanbrengen. --- Kortom, een dergelijke tool combineert automatische distributie, real-time analyse en machine learning om continue verbetering van je prompts te waarborgen. Wil je dat ik een voorbeeldarchitectuur of een basis code-sjabloon voor een van deze functies aanbied?

Absoluut. Hier is een gedetailleerd projectplan voor de ontwikkeling van uw "Prompt A/B Testing Tool" voor de klantenservice chatbot, volledig in het Nederlands. --- ### **Projectnaam: PromptOptimalisator voor Klantenservice Chatbot** **1. Doelstelling** Het ontwikkelen van een geautomatiseerde tool die verschillende versies van prompts (aansturingen voor de AI) parallel test binnen gedefinieerde gesprekscontexten. Het primaire doel is om data-gedreven inzicht te verkrijgen in welke promptvariant de hoogste reactiesnelheid en klanttevredenheid oplevert voor specifieke klanttypes en vraagtypen. **2. Kernfunctionaliteiten (Feature Suggesties)** **a. Prompt Versiebeheer & Variabelenconfiguratie** * **Prompt Bibliotheek:** Een centrale omgeving waar alle promptversies worden opgeslagen, bewerkt en geversioneerd. * **Contextuele Variabeleninstelling:** Een interface om de testvariabelen te definiëren: * **Gesprekstype:** Keuzemenu met o.a. "Technisch", "Facturering", "Algemene vraag", "Productinformatie". * **Klantprofiel:** Keuzemenu met o.a. "Nieuwe klant", "Terugkerende klant", "Klant >2 jaar". * **Gelaagde Testregels:** Mogelijkheid om regels te definiëren zoals: "Test Prompt Versie A en B *alleen* bij *nieuwe* klanten met *technische* vragen." **b. Automatische Distributie & Routering** * **Real-time Routeringsmotor:** Een module die elk binnenkomend chatgesprek analyseert op basis van de gedefinieerde variabelen (bijv. herkent of een klant nieuw is en of de vraag over facturering gaat) en het vervolgens willekeurig toewijst aan één van de actieve promptversies voor die specifieke context. * **Gelijkmatige Verdeling:** Zorgt ervoor dat elke promptversie een evenredig aantal gesprekken toegewezen krijgt voor statistisch significante resultaten. **c. Real-time Resultatenanalyse Dashboard** * **Live Prestatieoverzicht:** Een dashboard met key performance indicators (KPI's) voor elke promptversie, gefilterd per context (bijv. "Toon resultaten voor Prompt Versie B bij terugkerende klanten met factureringsvragen"). * **Gedefinieerde Meetcriteria Weergave:** * **Reactiesnelheid:** Gemiddelde tijd (in seconden) die de AI nodig heeft om een reactie te genereren. Wordt automatisch gemeten. * **Klanttevredenheidsscore (CSAT):** Integratie met een post-chat survey (bijv. een simpele "Was dit antwoord nuttig? ★★★★★"). De gemiddelde score wordt per promptversie gekoppeld en weergegeven. * **Statistische Significantie:** De tool geeft een visuele indicatie (bijv. een vinkje of een signaalkleur) wanneer een promptversie consistent en significant beter presteert dan de andere, zodat u met vertrouwen kunt conclusies trekken. **d. Dynamische Aanpassing & Optimalisatie** * **"Winnaar" Promotie:** Mogelijkheid om de best presterende promptversie met één klik tot de nieuwe standaard te promoveren voor zijn specifieke context. De tool stopt dan met testen en gebruikt alleen die optimale versie. * **Iteratief Testen:** Mogelijkheid om een nieuwe, verbeterde promptversie (Versie C) toe te voegen aan een reeds afgeronde test om deze tegen de voormalige "winnaar" (Versie A) te testen. Dit creëert een cyclus van continue verbetering. **3. Technische Implementatie Suggesties** * **Architectuur:** De tool moet werken als een separate laag (*middleware*) tussen uw chatplatform en de AI-API (bijv. OpenAI, Gemini). * **Stap 1:** Chatplatform ontvangt vraag en stuurt deze naar de PromptOptimalisator. * **Stap 2:** De tool identificeert de context (klanttype, gesprekstype) en selecteert willekeurig een promptversie. * **Stap 3:** De gekozen prompt + de gebruikersvraag worden naar de AI-API gestuurd. * **Stap 4:** Het antwoord wordt ontvangen, de reactiesnelheid wordt gemeten en het antwoord wordt naar de klant gestuurd. * **Stap 5:** Na de chat wordt de tevredenheidsscore gekoppeld aan de gebruikte promptversie. * **Data-opslag:** Gebruik een database (SQL of NoSQL) om elke interactie op te slaan met metadata: timestamp, promptversie-ID, contextvariabelen, reactiesnelheid, CSAT-score. **4. Voorbeeld van Gebruik** **Scenario:** U wilt de beste prompt voor "boze klanten met factureringsproblemen" vinden. 1. **Setup:** In de tool maakt u twee promptversies aan: * **Versie A (Empathisch):** "Je bent een begripvolle klantenserviceadviseur. De klant is gefrustreerd over een factuur. Toop eerst empathie ("Ik begrijp uw frustratie volledig...") voordat je het technische probleem aanpakt." * **Versie B (Direct Oplossend):** "Je bent een efficiënte klantenserviceadviseur. Ga de factuurvraag direct en zakelijk te lijf met concrete oplossingen. Houd het bij feiten." 2. **Regel:** U stelt een regel in: "Test Versie A en B alleen bij gesprekken gelabeled als 'Facturering' waar de sentimentanalyse 'negatief' aangeeft." 3. **Testen:** De tool verdeelt automatisch alle boze factuurvragen tussen Versie A en B. 4. **Analyse:** Na 500 gesprekken toont het dashboard dat versie A een CSAT-score van 4.6/5 heeft en versie B een score van 3.9/5. De reactiesnelheid is nagenoeg gelijk. 5. **Actie:** U promoteert Versie A met één klik tot de standaardprompt voor alle toekomstige boze factuurvragen. Met deze tool transformeert u promptengineering van giswerk naar een wetenschappelijk, data-gedreven optimalisatieproces.