Natuurlijk! Hier is een overzicht van hoe u een Mendix-applicatie kunt ontwikkelen die een contextuele AI-assistent integreert voor interactieve gebruikersondersteuning, inclusief koppelingen met klantbeheer, orderverwerking, technische ondersteuning en Google Dialogflow, plus aanbevelingen voor beheer en verbetering: 1. Architectuur en Basisopzet - Mendix-omgeving: Maak een nieuwe Mendix-applicatie aan. - API-koppelingen: Gebruik REST- of SOAP-connectoren om te communiceren met externe AI-platforms zoals Dialogflow. - Data-model: Ontwerp entiteiten voor gebruikers, klantgegevens, orders, en loggegevens van interacties. 2. Integratie met Google Dialogflow - Maak een Dialogflow-agent aan die de intenties en entiteiten definieert voor veelvoorkomende vragen. - Verkrijg de API-sleutel en endpoint-URL van Dialogflow. - In Mendix, maak microflows die HTTP-verzoeken sturen naar Dialogflow’s API met gebruikersinvoer. - Ontvang de response van Dialogflow en presenteer deze in de gebruikersinterface. 3. Koppeling met Klantbeheer en Orderverwerking - Authenticatie: Gebruik Mendix user management voor identificatie en autorisatie. - Data ophalen: Bij relevante intenties (bijvoorbeeld ‘Klantinformatie’ of ‘Orderstatus’), maak microflows die gegevens ophalen uit Mendix databanken. - API-aanroepen: Voor systemen buiten Mendix, zet ook API-koppelingen op naar ERP- of CRM-systemen. - Contextuele verwerking: Bewaar contextgegevens (zoals klant-ID of ordernummer) in de sessie of user objecten om de conversatie te personaliseren. 4. Technische Ondersteuning Bieden - Definieer in Dialogflow intenties voor technische problemen. - Gebruik Mendix microflows om technische logs op te halen of tickets aan te maken in een support-systeem. - Zorg dat de AI-assistent relevante informatie kan ophalen uit Mendix of externe systemen en terugkoppelen. 5. Beheer van Gebruikersinteracties - Conversatiegeschiedenis: Sla interacties op in Mendix-gegevens, zodat gebruikers en supportmedewerkers de geschiedenis kunnen inzien. - Feedbackmechanismen: Voeg knoppen toe voor feedback op de assistent’s antwoorden om de kwaliteit te monitoren. - Begeleiding: Gebruik Mendix dashboards om gebruiksstatistieken en veelgestelde vragen te analyseren. 6. Verbetering van de AI-assistent - Data-analyse: Gebruik de opgeslagen interactiegegevens om de intentie- en entiteitsdefinities in Dialogflow te optimaliseren. - Continuer training: Voeg nieuwe voorbeelden toe aan Dialogflow op basis van gebruikersfeedback. - Integratie van Machine Learning: Overweeg integratie met Mendix ML-modules of externe AI-diensten voor verbeterde contextbewaking. - Test en optimaliseer: Voer regelmatig tests uit en pas de conversatieflows aan voor betere gebruikservaring. 7. Beveiliging en Privacy - Zorg voor veilige API-verbindingen en authenticatie. - Behandel persoonsgegevens volgens GDPR en relevante privacyregels. Door deze stappen te volgen, bouwt u een krachtige, contextuele AI-assistent geïntegreerd binnen Mendix, die naadloos samenwerkt met klantgegevens, orderverwerking en technische ondersteuning, en continu verbetert op basis van gebruikersinteracties.

Zeker, hier is een stapsgewijze beschrijving voor het ontwikkelen van een Mendix-applicatie met een geïntegreerde contextuele AI-assistent, specifiek gericht op jouw vereisten. ### Overzicht van de Architectuur De AI-assistent fungeert als centraal communicatieknooppunt tussen gebruikers en de Mendix-applicatie. Hij haalt contextuele data uit de Mendix-database (bijv. klantgegevens, orderstatus) via microflows, verwerkt natuurlijke taal via Google Dialogflow, en retourneert gepersonaliseerde antwoorden of acties. --- ### 1. Koppeling met Klantbeheer en Orderverwerking **Doel:** De AI-assistent moet klantspecifieke data kunnen opvragen en ordergerelateerde acties uitvoeren. **Implementatie:** - **Data Modelleren:** Zorg dat je entiteiten zoals `Klant`, `Order`, `OrderRegel` en `Product` correct zijn gemodelleerd in je Mendix-domeinmodel. - **REST Services & Microflows:** - Creëer microflows die als service worden blootgesteld via REST API, bijvoorbeeld: - `GetKlantGegevens (klantID)`: Retourneert klantinformatie. - `GetOrderStatus (orderNummer)`: Retourneert de huidige status van een order. - `MaakOrderAan (klantID, producten)`: Start een nieuwe order. - Gebruik de **Mendix Runtime API** of bouw custom REST endpoints met de **REST Services** module. - **Integratie in Dialogflow:** - In Dialogflow, definieer je **Intents** (bijv. `OrderStatusOpvragen`) en **Entities** (bijv. `orderNummer`). - Gebruik **Fulfillment** in Dialogflow: Stuur de uitgepakte parameters (bijv. `orderNummer` uit de gebruikerstekst) via een webhook naar een van je Mendix REST endpoints. - De microflow verwerkt het verzoek, haalt de data op, en retourneert een gestructureerd JSON-antwoord (bijv. `{"status": "Verzonden", "verzenddatum": "2023-10-25"}`) aan Dialogflow. - Dialogflow vormt dit om naar een natuurlijk taalantwoord voor de gebruiker. --- ### 2. Technische Ondersteuning Bieden **Doel:** De assistent moet veelgestelde vragen kunnen beantwoorden en complexere problemen doorgeleiden. **Implementatie:** - **Knowledge Base in Dialogflow:** - Upload je technische documentatie, handleidingen en FAQ's naar de **Knowledge Base** connector van Dialogflow. Dit stelt de AI in staat om direct antwoorden te vinden in deze documenten. - **Probleemregistratie in Mendix:** - Creëer een entiteit `SupportTicket`. - Wanneer de AI een probleem niet kan oplossen, laat een Intent (bijv. `CreateSupportTicket`) een microflow aanroepen via de webhook. Deze microflow maakt een nieuw `SupportTicket` aan in de Mendix-database en koppelt deze aan de klant. - De assistant kan dan tegen de gebruiker zeggen: "Ik heb een ticket (#1234) voor je aangemaakt, ons team neemt binnen 2 uur contact met je op." --- ### 3. Integratie met Google Dialogflow **Doel:** Dialogflow fungeert als de hersenen voor Natural Language Processing (NLP). **Implementatie:** 1. **Dialogflow Agent Aanmaken:** - Maak een nieuwe "Agent" aan in Google Dialogflow ES of CX. 2. **Authenticatie:** - Genereer een **Service Account Key** (JSON-bestand) in Google Cloud Console voor je Dialogflow project. 3. **Mendix-Dialogflow Connector:** - De eenvoudigste manier is het gebruik van een beschikbare module uit de **Mendix Marketplace**, zoals de "Google Dialogflow Connector" of "Cognitive AI" module. Deze modules abstraheren de complexe API-calls. - Als je een custom implementatie prefereert, gebruik je de **HTTP Request** actie in een microflow om direct met de Dialogflow API te communiceren. 4. **Twee-Weg Communicatie:** - **Van App naar Dialogflow:** Stuur de gebruikerstekst vanuit je Mendix UI naar Dialogflow voor intent-herkenning. - **Van Dialogflow naar App (Webhook):** Voor het ophalen van live data, configureer je in Dialogflow de Fulfillment URL naar je gepubliceerde Mendix REST endpoint. --- ### Aanbevelingen voor het Beheren van Gebruikersinteracties 1. **Context Beheer:** - Gebruik de **Session** context in Mendix om tijdelijke gebruikersgegevens (zoals `huidigeKlantID`) bij te houden. Stuur deze context mee in requests naar Dialogflow, zodat de assistent gepersonaliseerd kan reageren zonder steeds om de klantID te hoeven vragen. 2. **Gebruikersinterface (UI):** - Bouw een chat-achtige widget met de **Mendix Pluggable Widgets** framework. Toon het gespreksverloop in een lijst en geef duidelijk aan wanneer de assistent aan het "denken" is. 3. **Foutafhandeling:** - Implementeer fallback-antwoorden. Als een microflow faalt, moet de assistent een vriendelijk "Excuses, ik kan deze informatie momenteel niet ophalen" retourneren in plaats van een technische foutmelding. 4. **Toegangsbeheer:** - Gebruik Mendix **App Security** om te bepalen welke gebruikers (bijv. alleen geauthenticeerde klanten) met de assistent mogen communiceren en welke data zij mogen inzien. --- ### Aanbevelingen voor het Verbeteren van de Assistent met Mendix 1. **Feedback Loop voor Training:** - Voeg een "Was dit antwoord nuttig? (Ja/Nee)" knop toe onder elk assistent-antwoord in je UI. - Sla deze feedback op in een `AssistantFeedback` entiteit. Negatieve feedback kan automatisch een review-ticket genereren voor je ontwikkelteam om de Dialogflow Intents te verbeteren. 2. **Analytics en Logging:** - Log alle interacties in Mendix entiteiten zoals `UserQuery` en `AssistantResponse`. Dit geeft inzicht in veelgestelde vragen en intenten die vaak mislukken. - Gebruik de ingebouwde **Analytics** in Dialogflow om de prestaties van je AI-agent te monitoren. 3. **Continue Optimalisatie:** - Review regelmatig de "Unmatched Phrase" logs in Dialogflow. Gebruik deze om nieuwe training phrases aan je bestaande Intents toe te voegen of om geheel nieuwe Intents te creëren voor onverwachte gebruikersvragen. ### Samenvatting Stappenplan 1. **Bouw je Mendix Data Model** voor klanten, orders en support. 2. **Creëer Microflows & REST Endpoints** voor key operaties (data ophalen, tickets aanmaken). 3. **Stel je Dialogflow Agent in** met Intents, Entities en de Knowledge Base. 4. **Configureer de Webhook (Fulfillment)** in Dialogflow om naar je Mendix REST services te wijzen. 5. **Integreer de Dialogflow Connector** in je Mendix app voor twee-weg communicatie. 6. **Ontwerp een Gebruikersvriendelijke Chat UI** met een Mendix widget. 7. **Implementeer Logging en Feedback** mechanismen voor continue verbetering. Door deze structuur te volgen, creëer je een krachtige, contextbewuste AI-assistent die naadloos geïntegreerd is in je Mendix applicatie en waarde toevoegt aan klantbeheer, orderverwerking en technische ondersteuning.