Deze gids geeft je de belangrijkste stappen om je chatbot te automatiseren: van het definiëren van de missie en het verzamelen van gegevens tot het kiezen van het Large Language Model (LLM). Dit is een compleet artikel om je te helpen je strategie te bepalen voor het maken van een AI-chatbot. We geven je ook onze mening over ChatGPT en taakautomatisering, en over bestaande LLM-alternatieven.
Ontdek hoe je deze intelligenties het beste kunt orkestreren om een krachtige virtuele assistent te creëren die echt nuttig is voor je bedrijf, met of zonder ChatGPT!
De sleutel tot een succesvolle chatbot: personalisatie
Laten we eerst eens kijken naar wat misschien vanzelfsprekend lijkt bij het inzetten van een effectieve chatbot. Om een chatbot effectief te laten zijn, moet hij ontworpen zijn voor een specifiek doel! Een HR-chatbot zal niet dezelfde behoeften hebben als een e-commerce assistent of een HR-chatbot. Als een chatbot slecht georiënteerd is, zal hij snel nutteloos blijken. De relevantie van de antwoorden, de betrouwbaarheid van de interacties en het rendement van de investering hangen af van de personalisatie!
Het actiegebied van je chatbot definiëren
Begin met het duidelijk vaststellen van de concrete use cases die je chatbot moet afdekken. Om een effectieve chatbot te maken, is de eerste stap om zijn rol precies te definiëren! Vraag jezelf af welke concrete use cases hij zal moeten beheren. Welke terugkerende interacties wil je automatiseren? In welke context zal de chatbot worden gebruikt en vooral, voor wie is hij bedoeld?
Je chatbot moet problemen oplossen. Dit kan een gebrek aan informatie zijn, repetitieve taken of frequente verzoeken.
Je moet ook de kanalen kiezen waar de chatbot zal verschijnen: website, Messenger, WhatsApp of bijvoorbeeld een intranet. Waar interacteren je gebruikers met de chatbot? De chatbot moet toegankelijk en gemakkelijk te gebruiken zijn als hij snel door gebruikers moet worden overgenomen!
De juiste gegevens verzamelen
Een chatbot heeft gegevens nodig om te functioneren: zo kan hij de context begrijpen en accuraat reageren! Interne documenten, FAQ’s, klantgeschiedenis of productcontent: al deze informatie voedt het model. Hoe duidelijker, gestructureerder en gerichter je gegevens, hoe relevanter je chatbot zal zijn.
ChatGPT en grote taalmodellen (LLM’s) zoals ChatGPT voeden zich met deze gegevens. Om je ChatGPT-gebaseerde chatbot goed te laten presteren, is het niet genoeg om hem te verbinden met je bronnen. Je moet hem ook duidelijke en precieze instructies (prompts) geven.
Deze prompts helpen ChatGPT om antwoorden te formuleren die zijn afgestemd op jouw specifieke context. Door kwaliteitsdata te combineren met goed ontworpen prompts krijg je een chatbot die echt relevant en nuttig is voor je gebruikers!

Kies ChatGPT om een chatbot te maken
De prestaties van je chatbot zijn gebaseerd op zijn LLM (Large Language Model). Deze engine genereert antwoorden, interpreteert vragen en past zich aan naarmate de conversatie vordert. Bij de keuze van een LLM moet rekening worden gehouden met je budget, je technische vereisten en je beveiligingsbeleid.
ChatGPT is om een aantal strategische redenen de benchmark voor het automatiseren van taken:
- Het heeft geavanceerd contextueel begrip
De GPT-architectuur blinkt uit in het genuanceerd begrijpen van natuurlijke taal. Gesprekken met ChatGPT verlopen vaak soepel, zelfs met complexe of dubbelzinnige bewoordingen. Je chatbot kan subtiliteiten en impliciete verwijzingen oppikken en de draad van een gesprek over meerdere beurten vasthouden!
- ChatGPT is zeer veelzijdig
Met de juiste documentatie en aanwijzingen kan Chat GPT worden aangepast aan elk vakgebied: e-commerce, gezondheidszorg, onderwijs, financiële dienstverlening en vele andere. Dankzij de Machine Learning-capaciteit kan het de zakelijke woordenschat en processen assimileren die specifiek zijn voor elke professionele sector.
- Constante technische ontwikkeling
De OpenAI API biedt verschillende configuraties, afhankelijk van de prestatiebehoeften van ChatGPT. Je kunt de rekenkracht, reactiesnelheid en functionaliteit aanpassen aan wat jou op dat moment het beste uitkomt.
- ChatGPT is eenvoudig aan te passen
Met name via fine-tuning, de eenvoudigste techniek die bestaat uit het opnieuw trainen op je eigen bedrijfsgegevens. Er is ook een andere manier, via een RAG (Retrieval-Augmented Generation) architectuur, die complexer is om op te zetten, waarbij het zelf op zoek gaat naar antwoorden in uw interne documenten om nauwkeurige en betrouwbare antwoorden te geven.
De grenzen van ChatGPT voor het maken van een chatbot
Hoewel OpenAI’s ChatGPT erg populair is, zijn er veel andere LLM opties voor het ontwikkelen van een chatbot. ChatGPT wordt vaak bekritiseerd vanwege hallucinaties, ongeverifieerde of zelfs verzonnen informatie, problemen met contextbeheer en aanpassing aan zeer specifieke behoeften.
De gegevens die naar de OpenAI API’s worden gestuurd, worden verwerkt en mogelijk gebruikt om het model te verbeteren, wat niet altijd verenigbaar is met het beveiligingsbeleid van bedrijven. Het is echter mogelijk om dit probleem te omzeilen met oplossingen zoals het zelf hosten van open source LLM’s of het gebruik van API’s.
Welke andere LLM dan ChatGPT moet ik gebruiken voor een chatbot?

Hier zijn de mogelijke LLM alternatieven voor ChatGPT voor het maken van een chatbot:
- Google Gemini : Google’s antwoord op ChatGPT. Gemini is multimodaal ontworpen en kan tekst, code, afbeeldingen en andere formaten begrijpen en genereren. Het integreert op natuurlijke wijze met het Google ecosysteem (Google Cloud, Workspace), wat erg handig kan zijn als je deze diensten al gebruikt. Er zijn verschillende versies, waaronder Gemini 1.5 Flash voor snellere zoekopdrachten en Advanced voor complexe taken;
- Microsoft Copilot : Copilot is geïntegreerd in Microsoft-producten (Edge, Windows, Office 365) en wordt aangedreven door OpenAI’s GPT-4-modellen (Microsoft is een van hun investeerders). Het biedt realtime zoekmogelijkheden en kan erg handig zijn als je Microsoft ;
- Claude : ontwikkeld door Anthropic, een bedrijf opgericht door voormalige OpenAI medewerkers, onderscheidt Claude zich door zijn aanpak gebaseerd op veiligheid en ethiek. Het staat bekend om zijn vermogen om lange teksten te verwerken en vloeiende, natuurlijke conversaties te genereren;
- Perplexity AI : dit model combineert de mogelijkheden van een conversatie-LLM met een zeer krachtige zoekmachine. Het is uitstekend geschikt voor documentmonitoring en biedt geciteerde bronnen, wat een voordeel is als de betrouwbaarheid en verificatie van informatie cruciaal is voor je chatbot.
Dan zijn er nog de open source LLM’s, die iets meer technische vaardigheden vereisen voor implementatie en onderhoud.
- LLaMA (Meta): Meta biedt verschillende versies van LLaMA (waaronder LLaMA 3.1) die krachtig en veelzijdig zijn. Deze modellen worden zeer gewaardeerd door de ontwikkelaarsgemeenschap vanwege hun vermogen om te worden verfijnd en aangepast aan specifieke gebruikssituaties. Ze zijn een uitstekende keuze als je de technische middelen hebt voor een aangepaste implementatie;
- Mistral AI (Frankrijk): deze Franse start-up ontwikkelt krachtige LLM’s zoals Mixtral 8x7B. Mistral wordt gepositioneerd als een serieus Europees alternatief, dat goede prestaties biedt terwijl het vaak lichter en sneller is voor inferentie. Hun modellen zijn beschikbaar als open source;
- BLOOM (BigScience): het resultaat van een internationale samenwerking, BLOOM is een meertalig (46 talen) open source model met een groot aantal parameters. Het is ontworpen voor tekstgeneratietaken en biedt een grote veelzijdigheid;
- LUCIE : een Frans “foundation”-model dat volledig open source is en voor 50% Franstalig. LUCIE onderscheidt zich door zijn ethische en inclusieve aanpak, gericht op het behoud van de taalkundige en culturele eigenheid van Europa.
Je chatbot automatiseren via verschillende LLM’s: LLM orkestratie of model ensembling
In je automatiseringsproces (of chatbotworkflow) is het heel goed mogelijk om verschillende LLM’s te combineren in één chatbot. Dit kan complex zijn vanuit het oogpunt van ontwerp, maar zeer nuttig voor het maken van een goed presterende geautomatiseerde chatbot. Hier volgen de verschillende technieken voor het integreren van verschillende LLM’s in een chatbot:
- Intelligente routering: een ‘router’-component analyseert de vraag van de gebruiker en bepaalt welke LLM het meest relevant is om de vraag te beantwoorden. Een vraag over vakantie wordt bijvoorbeeld doorgestuurd naar de LLM die gespecialiseerd is in HR, terwijl een vraag over de nieuwste marketingtrends naar een meer generalistische LLM gaat;
- Reacties samenvoegen: verschillende LLM’s genereren parallel een reactie, waarna een “arbiter” (dit kan een andere LLM of een algoritme zijn) de beste reactie selecteert of de meest relevante elementen van elk voorstel samenvat;
- Model chaining (pijplijn): de uitvoer van een LLM wordt gebruikt als invoer voor een andere. Een eerste LLM kan bijvoorbeeld de sleutelinformatie uit een verzoek halen, die de tweede LLM vervolgens gebruikt om het uiteindelijke antwoord te genereren!