Natuurlijk! Hier is een overzicht van een hexagonale architectuur voor jouw toepassing in de financiële dienstverlening, gericht op adaptieve AI-integratie met spraakherkenning en sentimentanalyse: **1. Kernprincipes van de Hexagonale Architectuur** - **Core (Domeinlaag):** Bevat de kernlogica en domeinmodellen. - **Poorten (Ports):** Interfaces die de communicatie tussen kern en externe systemen regelen. - **Adapters:** Implementaties van de poorten voor specifieke technologieën of externe systemen. - **Application/Service Layer:** Behandelt use cases en orkestreert de interactie tussen domein en adapters. --- **2. Architectuurcomponenten** | Component | Verantwoordelijkheden | Structuur en Integratie | |------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------| | **Domeinmodel & Use Cases** | - Bevat kernlogica voor financiële transacties, rapportage, etc.<br>- Behandelt AI-resultaten en aanpassingen. | - Geen afhankelijkheid van technologie of externe systemen. | | **Poorten (Interfaces)** | - Definiëren contracten voor AI-integratie:<br> - Spraakherkenning<br> - Sentimentanalyse<br> - Datafeed via REST API | - Abstracties die door adapters worden geïmplementeerd. | | **AI Service Interface** | - Algemene interface voor AI-functies, zoals `SpeechRecognitionPort`, `SentimentAnalysisPort`. | - Flexibel voor verschillende AI-modellen en frameworks (TensorFlow, etc.). | | **Adapters** | - Implementaties van de poorten voor specifieke technologieën: | - Bijvoorbeeld: `GoogleSpeechRecognitionAdapter`, `TensorFlowSentimentAdapter`. | | **External Data Feed Adapter** | - REST API client die data ophaalt en doorgeeft aan de core via een poort. | - Kan worden opgebouwd met Spring RestTemplate of WebClient. | | **AI-Implementaties** | - TensorFlow-modellen voor spraakherkenning en sentimentanalyse.<br>- Mogelijkheid tot adaptieve modellen. | - Pluggable modules die via de adapters worden geïntegreerd. | | **Configuratie & Dependency Injection** | - Spring Boot configuraties voor het injecteren van adapters en services. | - Zorgt voor flexibele vervangbaarheid en schaalbaarheid. | --- **3. Structuur van Adapter en Poort Implementaties** - **Poorten (Interfaces):** ```java public interface SpeechRecognitionPort { String recognizeSpeech(byte[] audioData); } public interface SentimentAnalysisPort { String analyzeSentiment(String text); } public interface DataFeedPort { List<FinancialData> fetchData(); } ``` - **Adapters (Implementaties):** ```java @Component public class GoogleSpeechRecognitionAdapter implements SpeechRecognitionPort { @Override public String recognizeSpeech(byte[] audioData) { // API-aanroep naar Google Cloud Speech-to-Text } } @Component public class TensorFlowSentimentAdapter implements SentimentAnalysisPort { @Override public String analyzeSentiment(String text) { // TensorFlow model aanroep voor sentimentanalyse } } @Component public class RestApiDataFeedAdapter implements DataFeedPort { private final WebClient webClient; // Constructor injectie, configuratie, etc. } ``` **4. Flexibiliteit en Schaalbaarheid** - **Adaptieve AI-modules:** Door AI-functies via poorten te abstraheren, kunnen nieuwe modellen of providers eenvoudig worden toegevoegd of vervangen zonder de kernlogica te beïnvloeden. - **Scalabiliteit:** Adapters kunnen worden opgeschaald of geclusterd (bijvoorbeeld via Spring Cloud of Kubernetes) zonder impact op de kern. - **Configuratie:** Door gebruik te maken van Spring Boot configuraties kunnen AI-modules dynamisch worden geconfigureerd en aangepast. --- **Kort samengevat:** - De kern bevat de domeinlogica en use cases. - Poorten definiëren de contracten voor AI en externe data feeds. - Adapters implementeren deze poorten voor specifieke technologieën (TensorFlow, REST API, etc.). - Deze structuur maakt het mogelijk om AI-technologieën te vervangen of uit te breiden zonder de kern te beïnvloeden, waardoor adaptieve AI-integratie en schaalbaarheid worden ondersteund. Heeft u verdere specificaties of vragen over implementatie of technologiekeuzes?

Hier is een gedetailleerd overzicht van een hexagonale architectuur voor financiële dienstverlening met adaptieve AI-integratie: ## Architectuurcomponenten & Verantwoordelijkheden ### 1. Domeinkern (Hexagon) **Verantwoordelijkheden:** - Bevat de bedrijfslogica en domeinmodellen - AI-specifieke domeinmodellen (Transcript, SentimentScore, VoiceCommand) - Financiële domeinmodellen (Transactie, Klant, Account) - Domeinservices voor financiële operaties ### 2. AI Services Laag **Spraakherkenningsservice:** - Verwerkt audiostromen naar tekst - Beheert spraakmodelconfiguraties - Levert transcripties aan domein **SentimentAnalyseService:** - Analyseert tekst op sentiment (positief/negatief/neutraal) - Werkt met TensorFlow modellen - Genereert sentiment scores voor klantinteracties ### 3. Poorten (Interfaces) **Inkomende Poorten:** ```java public interface SpeechRecognitionPort { Transcription processAudio(AudioStream audio); } public interface SentimentAnalysisPort { SentimentResult analyzeSentiment(String text); } public interface FinancialDataPort { FinancialData getCustomerData(String customerId); } ``` **Uitgaande Poorten:** ```java public interface ExternalAIPort { AIPrediction predict(AIRequest request); } public interface DataFeedPort { void pushData(FinancialData data); } ``` ### 4. Adapters Structuur #### Primaire Adapters (Inkomend) **REST Controller Adapter:** - Ontvangt spraakdata via HTTP - Verwerkt API-verzoeken voor sentimentanalyse - Maakt gebruik van AI-poorten **WebSocket Adapter:** - Real-time spraakverwerking - Live sentiment monitoring #### Secundaire Adapters (Uitgaand) **TensorFlow AI Adapter:** - Implementeert ExternalAIPort - Integreert TensorFlow modellen - Beheert modelversies en configuraties **REST API DataFeed Adapter:** - Implementeert DataFeedPort - Handel communicatie met externe datafeeds - Beheert authenticatie en retry-logica **Spring Boot Configuratie Adapter:** - Dependency injection management - Bean configuratie voor AI-componenten ### 5. Adaptieve AI Structuur #### AI Model Manager ```java public class AIModelManager { private Map<String, AIModel> activeModels; public void switchModel(String modelType, AIModel newModel) { // Dynamische model switching } public AIModel getModelForContext(AIContext context) { // Context-aware model selectie } } ``` #### Configuratie Adaptatie - **Model Configuratie:** YAML/JSON voor AI-model parameters - **Feature Flags:** Schakelen tussen AI-implementaties - **A/B Testing:** Parallelle model evaluatie ### 6. Data Flow & Integratie **Spraakherkennings Flow:** 1. Audio → REST Adapter → SpeechRecognitionPort 2. AI Service → TensorFlow Adapter → Transcriptie 3. Domeinverwerking → Financiële acties **Sentiment Analyse Flow:** 1. Tekst → REST Adapter → SentimentAnalysisPort 2. AI Service → Model Manager → SentimentScore 3. Integratie in klantprofiel ### 7. Schaalbaarheidscomponenten **AI Model Repository:** - Centrale modelopslag - Versiebeheer en rollback mogelijkheden - Model performance monitoring **Adapter Factory:** - Dynamische adapter instantiatie - Protocol-agnostische communicatie - Load balancing ondersteuning ### 8. Technologie Implementatie **Spring Boot Configuratie:** ```java @Configuration public class AIConfiguration { @Bean public SpeechRecognitionPort speechRecognition() { return new TensorFlowSpeechAdapter(); } @Bean public SentimentAnalysisPort sentimentAnalysis() { return new AdaptiveSentimentAdapter(); } } ``` **TensorFlow Integratie:** - Custom TensorFlow Serving clients - Model warm-up en caching - GPU/CPU resource management ### 9. Adaptieve Mechanismen **Model Switching:** - Runtime model vervanging zonder downtime - Performance-based automatische switching - Handmatige override mogelijkheden **Adapter Routing:** - Context-aware adapter selectie - Fallback mechanismen bij failures - Circuit breaker patronen Deze architectuur biedt: - **Flexibiliteit:** Eenvoudige AI-model vervanging - **Schaalbaarheid:** Horizontale schaling per component - **Onderhoudbaarheid:** Duidelijke scheiding van concerns - **Testbaarheid:** Eenvoudige mocking van AI-componenten - **Uitbreidbaarheid:** Nieuwe AI-functies via aanvullende poorten