- RAG chatbots combineren retrieval en taalgeneratie voor nauwkeurigere, contextbewuste antwoorden dan traditionele bots.
- RAG vermindert fouten en verhoogt de betrouwbaarheid door toegang tot externe gegevens in plaats van alleen te vertrouwen op de interne kennis van een taalmodel.
- Toepassingen zijn onder andere FAQ's, klantenondersteuning, kennisintensieve industrieën en elk scenario waarbij precieze informatie nodig is.
- Het maken van een RAG bot omvat het opzetten van een project, het schrijven van duidelijke gedragsinstructies en het verbinden van kennisbronnen.
Chatbots geven een nieuwe vorm aan de manier waarop bedrijven met gebruikers communiceren, maar veel missen nog steeds het doel als het gaat om context en nauwkeurigheid. Hier komt Retrieval-Augmented Generation (RAG) om de hoek kijken.
RAG combineert de sterke punten van kennisontsluiting en taalgeneratie, waardoor chatbots toegang krijgen tot externe gegevens en nauwkeurige, contextbewuste antwoorden kunnen geven. Het resultaat? Minder onnauwkeurigheden, minder verspilling van middelen en betrouwbaardere antwoorden.
In deze handleiding nemen we je mee door de stappen om je eigen RAG chatbot te bouwen, van het definiëren van zijn gedrag tot het naadloos implementeren ervan.
Toepassingen van RAG Chatbots
Bent u uw eerste stappen aan het zetten om RAG-gestuurde chatbots te integreren in uw product, project of hobby? Laten we een aantal bredere toepassingen verkennen die kunnen worden verbeterd met een goed geïnformeerde chatbot op maat van uw behoeften.
Een RAG Chatbot maken
Het maken van een RAG chatbot met Botpress is een eenvoudig proces. Hier is een stap-voor-stap handleiding om je op weg te helpen. In deze handleiding zullen we een Book Trivia chatbot maken. Eenmaal gebouwd, kan de chatbot worden ingezet op meerdere kanalen met behulp van relevante integraties.
Stap 1: Uw project opzetten
Begin met het maken van een nieuw project in Botpress. Zodra je bent ingelogd, selecteer je de sjabloon "Start from Scratch" voor volledige aanpassing en flexibiliteit.
Stap 2: Een duidelijke instructieset schrijven
Instructies zijn cruciaal voor het gedrag van je RAG chatbot en kunnen worden toegevoegd door de sectie 'Instructies' in Studio te bewerken. Specificeer hoe de chatbot informatie moet ophalen en presenteren.
.webp)
Houd bij het schrijven van een instructieset rekening met de volgende punten:
- Definieer dat de bot voorrang moet geven aan externe kennisbronnen boven interne modelgegevens.
- Schets de toon en stijl van antwoorden, het beste aan de hand van voorbeeldgesprekken en -antwoorden.
Hier is een voorbeeldset met instructies voor het gedrag van een chatbot voor de 'Kledingwebsite FAQ':
Missie:
Gebruikers helpen bij het verkennen van duurzame mode, het begrijpen van milieuvriendelijke materialen en het maken van geïnformeerde keuzes over ethisch geproduceerde kleding.
Persoonlijkheidskenmerken:
- Goed geïnformeerd: Geeft accurate antwoorden vanuit de kennisbank.
- Vriendelijk: Warm en toegankelijk.
- Inspirerend: Moedigt duurzame keuzes aan.
- Transparant: deelt alleen gevalideerde informatie.
Mogelijkheden:
- Onderwijzen: Leg duurzame modeprincipes, milieuvriendelijke materialen en certificeringen uit met behulp van de kennisbank.
- Assisteren: Producten aanbevelen en informatie verstrekken die strikt gebaseerd is op de goedgekeurde gegevens.
- Inspireren: De voordelen van ethische mode benadrukken zonder persoonlijke meningen.
- Engageren: Beantwoord vragen duidelijk en beleefd en verwijs gebruikers door naar ondersteuning als antwoorden niet beschikbaar zijn.
Toon:
- Positief, professioneel en zonder jargon.
- Respectvol en empathisch voor een ondersteunende ervaring.
Gedragsregels:
- Gebruik alleen de meegeleverde kennisbank (bijv. Wikipedia, Green Threads documenten).
- Als er geen antwoord beschikbaar is, informeer de gebruiker dan en stel voor om de klantenservice van Green Threads te raadplegen.
Voorbeeld Antwoordbeleid:
Vraag: "Wat is biologisch katoen?"
Antwoord: "Biologisch katoen wordt geteeld zonder schadelijke pesticiden of synthetische meststoffen, waardoor het milieu minder wordt belast."
Vraag: "Kunt u mij uw restitutiebeleid vertellen?"
Antwoord: "Die informatie heb ik niet. Ga naar onze website of neem contact op met de klantenservice voor hulp."
Stap 3: Kennisbronnen toevoegen
Om je RAG chatbot effectief te maken, moet je hem verbinden met relevante externe kennis, zoals PDF-documenten, URL's van websites of API's. Dit is hoe je dat kunt doen:
- Ga naar de sectie "Knowledge Base" op Botpress.
- Upload documenten of voeg URL's van websites toe als bronnen.
- Botpress indexeert de inhoud automatisch en segmenteert deze in kleinere, terugvindbare kennisbrokken.
Stap 4: De identiteit van de chatbot aanpassen
Personaliseer de naam en persoonlijkheid van je Chatbot zodat deze overeenkomt met je use case. Deze cruciale stap zorgt ervoor dat je chatbot zichzelf niet verkeerd identificeert als ChatGPT of Claude.
- Ga naar "Botgegevens".
- Klik op 'Genereer' om een identiteit voor je chatbot te maken op basis van de instructies en gegevens, of schrijf er handmatig een.
Stap 5: Implementeer je Chatbot
De chatbot is nu klaar om bekeken en gedeeld te worden. Zo kun je hem openen en testen:
- Klik in Botpress Studio op "Publiceren" om je RAG Chatbot te implementeren.
- Kopieer de link en begin een gesprek!
Stap 6: Het uiterlijk van je Chatbot aanpassen
Wilt u uw Webchat verder aanpassen aan uw merk en stem? Klik gewoon op " Webchataanpassen" vanuit "Delen".
Slimmere chatbots bouwen met RAG
RAG chatbots transformeren de manier waarop bedrijven accurate, realtime antwoorden geven, workflows optimaliseren en gebruikerservaringen verbeteren. Met de tools van Botpress kun je heel eenvoudig intelligente chatbots bouwen.
Met één-klik kennisbank uploads en naadloze integraties met platforms zoals Slack, WhatsApp, Notion, en meer, kunt u krachtige RAG chatbots implementeren in enkele minuten met behulp van Botpress.
Begin vandaag nog met het bouwen van slimmere, contextbewuste chatbots - gratis.
FAQs
1. Wat is het verschil tussen een RAG chatbot en een traditionele chatbot?
Een traditionele chatbot vertrouwt meestal op vooraf geschreven antwoorden of zijn ingebouwde taalmodel, terwijl een RAG chatbot realtime informatie uit externe bronnen kan halen, zodat hij veel beter is in het beantwoorden van specifieke, actuele vragen.
2. Hoe beslist een RAG systeem welke kennis op te halen vs. te genereren?
Het zoekt eerst naar relevante stukjes informatie uit de kennisbank en gebruikt die dan om een natuurlijk, samenhangend antwoord te genereren. Een beetje zoals het opzoeken van notities voordat je antwoordt.
3. Kan ik RAG gebruiken zonder externe kennisbronnen te uploaden?
Technisch gezien wel, maar dat gaat ten koste van het doel. RAG schittert wanneer het externe gegevens heeft om mee te werken. Het is alsof je je bot een brein vol naslagwerken geeft.
4. Is RAG geschikt voor meertalige toepassingen?
Absoluut. Zolang je kennisbronnen en LLM de talen ondersteunen die je nodig hebt, kan een RAG chatbot gemakkelijk meertalige conversaties aan.
5. Hoe kan ik de nauwkeurigheid en relevantie van opgehaalde kennis meten?
Je kunt controleren hoe goed de antwoorden overeenkomen met gebruikersvragen, feedback bijhouden of zelfs loggen welke bronnen zijn gebruikt. Het gaat er allemaal om ervoor te zorgen dat de bot de juiste informatie op het juiste moment ophaalt.
.png)
