Dankzij OpenAI's open LLM kun je je eigen GPT chatbot bouwen, aangedreven door 's werelds nieuwste AI-technologie.
Grote taalmodellen (LLMs) zoals GPT worden elk jaar sneller. Dat betekent niet alleen dat ze krachtiger zijn, maar ook dat er meer toegankelijke manieren zijn om je eigen aangepaste GPT chatbot te bouwen.
In dit artikel loop ik het met je door:
- De basisprincipes van GPT chatbots
- De training achter het GPT model
- De stappen om je eigen GPT chatbot te bouwen
Wat is een GPT chatbot?
Een Generative Pre-trained Transformer (GPT) chatbot is een conversatieagent die een GPT model gebruikt om met gebruikers te communiceren.
Meestal denken we aan ChatGPT als we het hebben over GPT chatbots. Maar OpenAI's GPT engine kan veel verschillende soorten chatbots aandrijven - sommige rechtstreeks gebouwd op OpenAI, en anderen gebouwd op chatbotplatforms die de GPT engine gebruiken.
Buiten ChatGPT worden GPT chatbots aangepast aan jouw specifieke behoeften, of het nu gaat om een AI-studiebuddy, een chatbot voor de klantenservice of een komiek op zakformaat.
Dit soort GPT chatbots kunnen bestaan op een webpagina - zoals ChatGPT - of ze kunnen worden ingezet op andere platforms of kanalen.
Je kunt een GPT chatbot aanpassen en vervolgens integreren met je WhatsApp of Facebook Messenger accounts. Je kunt het koppelen aan platforms zoals Zendesk of Salesforce, zodat het je helpt bij het uitvoeren van dagelijkse taken, of een specifieke website, zodat het bepaalde informatie kan verspreiden.
Waarom zou ik een GPT chatbot gebruiken?
De meeste chatbots worden tegenwoordig gebouwd met bestaande grote taalmodellen (LLMs) zoals GPT. Als je een digitale conversatietaak hebt, moet je overwegen om een GPT chatbot te gebruiken.
Er zijn veel modellen die je kunt gebruiken om een AI-chatbot aan te drijven - hier is zelfs een lijst met onze favoriete AI-chatbotmodellen - maar GPT is de meest gebruikte methode.
Waarom? In tegenstelling tot veel van zijn concurrenten kun je een GPT chatbot gemakkelijk koppelen aan externe platforms of berichtendiensten, vooral als je een platform van derden gebruikt met ingebouwde integraties.
Chatbotplatforms maken het bouwen van je eigen GPT chatbot toegankelijk en, in veel gevallen, gratis. Zelfs als je nieuw bent op het gebied van chatbots, is de drempel om zelf een chatbot te bouwen laag.
Waar kan ik een GPT chatbot voor gebruiken?
Kortom, je kunt een GPT chatbot gebruiken voor elke AI-gesprekstaak.
Als je een chatbotplatform gebruikt om je GPT chatbot te bouwen, kun je zelfs een AI-agent maken die beslissingen neemt en tastbare veranderingen aanbrengt in je workflows - zoals het boeken van een vergadering of het leveren van up-to-date analyses over je gebruikers.
Enkele voorbeelden van use cases voor een aangepaste GPT chatbot zijn:
- Een chatbot voor klantenservice die 24/7 beschikbaar is
- Een HR-bot die verlofaanvragen, planning en informatie over beleid afhandelt
- Een chatbot voor onroerend goed die documentatie afhandelt, persoonlijke aanbevelingen geeft en bezichtigingen plant
- Een chatbot voor hotels die kamers kan boeken, diensten kan upsellen en activiteiten kan aanbevelen
- Een chatbot voor de gezondheidszorg die je symptomen volgt
- Een AI-studiemaatje dat je test op de juiste flashcards en onthoudt wat de beste manier is om je een wiskundeprobleem te laten zien
GPT Chatbots zijn vooral handig voor bedrijven en ondernemingen die beveiligde informatie nodig hebben, maar ze zijn ook een geavanceerde manier voor individuen om AI-efficiëntie in hun dagelijks leven op te nemen.
Hoe werken GPT chatbots?
GPT Chatbots maken gebruik van machinaal leren en natuurlijke taalverwerking (NLP) om menselijke gesprekken met een gebruiker na te bootsen.
Het meest opvallende verschil tussen GPT chatbots en oude chatbots is dat een GPT wordt getraind op grote datasets van tekst - en afbeeldingen, video's en andere media - waarmee het natuurlijke taalpatronen kan nabootsen.
De uitgebreide training op een grote dataset betekent dat GPT chatbots een voorsprong hebben op de chatbots die we een paar jaar geleden allemaal gebruikten.
De razendsnelle opkomst van ChatGPT weerspiegelt de geavanceerde mogelijkheden voor natuurlijke taal en de uitgebreide dataset - samen vormen ze het meest behulpzame digitale tekstplatform dat we ooit hebben gezien. En nu kunnen chatbotplatforms elk bedrijf of individu de GPT engine laten gebruiken om hun eigen GPT chatbot aan te passen.
Hoe bouw je een GPT chatbot?
Als je je eigen GPT chatbot wilt bouwen, haal dan opgelucht adem. Het moeilijkste deel is al gedaan door de professionals. En nu kan het grote publiek de krachtige GPT engine aanpassen voor eigen gebruik.
Er zijn twee manieren om je eigen GPT chatbot te bouwen: een aangepaste GPT bouwen op OpenAI, of een aangepaste GPT chatbot bouwen op een platform van derden. Maak je geen zorgen, er zijn genoeg gratis opties.
Stap 1: Bepaal uw bereik
Bepaal waarvoor je chatbot zal worden gebruikt. Misschien is het een bot voor persoonlijk gebruik die je boodschappen bijhoudt en helpt bij het plannen van maaltijden. Of misschien is je bedrijf op zoek naar een AI-agent die je klantenservice en informatiebeheer regelt.
Je bereik moet omvatten voor wie je je chatbot wilt bouwen - voor jezelf, je klanten, je werknemers, je gebruikers, iedereen op het internet - en welke mogelijkheden hij moet hebben om zijn doelen te bereiken.
Als je bijvoorbeeld een chatbot voor vastgoed of een hotel wilt, moet je een platform zoeken dat een ingebouwde integratie biedt met Facebook Messenger, Telegram, of WhatsApp, zodat je direct met je publiek kunt communiceren.
Zodra je je publiek en de benodigde mogelijkheden van je chatbot hebt gedefinieerd, kun je een platform zoeken dat deze mogelijkheden ondersteunt.
Stap 2: Kies je platform
Welk type chatbot je ook wilt bouwen, er is een platform dat alles heeft wat je nodig hebt.
Als u bijvoorbeeld een bot wilt bouwen zonder een regel code te schrijven, zijn er no-code opties beschikbaar.
Als je een sterk aangepaste chatbot wilt die verbinding maakt met je op maat gemaakte systemen en workflows, dan wil je een zeer uitbreidbaar platform vinden waarmee je eindeloze mogelijkheden kunt bouwen.
Als je een WhatsApp bot of een Slack chatbot wilt bouwen, moet je een platform vinden met een ingebouwde integratie.
Als je inspiratie nodig hebt, bekijk dan de lijst met onze top 9 chatbotplatforms.
Stap 3: Verzamel uw gegevens
Als je geavanceerde prompting of fine-tuning wilt uitvoeren, moet je de dataset verzamelen die je chatbot zal informeren.
Als je bijvoorbeeld je klantenserviceteam wilt ontlasten door een bot te bouwen die hun technieken nabootst, kun je transcripties van succesvolle klantenservicegesprekken verzamelen.
Stap 4: Aanpassen en integreren
Het spannendste deel? Het daadwerkelijk bouwen van je GPT chatbot.
Met je chatbotplatform kun je de acties die je chatbot onderneemt, de toon of persoonlijkheid die hij nabootst en individuele conversatiestromen aanpassen.
Je kunt je chatbot zelfs vragen om een bepaalde taak uit te voeren, en hij kan die dan zelfstandig uitvoeren.
Je moet je chatbot ook integreren met alle noodzakelijke informatiebronnen. Als je bijvoorbeeld wilt dat hij je producten uitlegt, moet je GPT chatbot verbonden zijn met je website en productcatalogus.
Stap 4: Uitrollen en testen
Waar wil je dat je GPT chatbot toegankelijk is?
U zult uw bot waarschijnlijk willen inzetten op een website, maar het kan nuttig zijn om hem ook op andere kanalen in te zetten. Afhankelijk van het doel wil je hem misschien instellen op het populairste berichtkanaal van je klanten of op de platforms die het meest worden gebruikt door je werknemers.
Zodra je chatbot is gebouwd, moet jij of je team verschillende situaties testen en je chatbot itereren.
Een GPT model trainen
Als je geïnteresseerd bent in het bouwen van je eigen GPT chatbot, is het handig om te begrijpen hoe het GPT model tot stand is gekomen.
Een GPT model komt voort uit pre-training en kan verder worden gespecialiseerd door fine-tuning. Je kunt echter ook een op maat gemaakte GPT chatbot bouwen waarbij geen fine-tuning nodig is, wat een intensief proces is dat snel duur kan worden.
Vooropleiding
Pre-training is een tijd- en middelenintensief proces dat - voorlopig - alleen kan worden uitgevoerd door goed gefinancierde ondernemingen. Als je je eigen GPT chatbot bouwt, zul je hem niet voortrainen.
Pre-training vindt plaats wanneer een ontwikkelteam het model traint om nauwkeurig het volgende woord in een menselijk klinkende zin te kunnen voorspellen. Nadat het model is getraind op een grote hoeveelheid tekst, kan het nauwkeuriger voorspellen welke woorden op welke moeten volgen in een zin.
Een team begint met het verzamelen van een enorme dataset. Het model wordt vervolgens getraind om de gegevens op te splitsen door tekst op te delen in woorden of subwoorden, ook wel tokens genoemd.
Dit is waar de 'T' in GPT om de hoek komt kijken: deze tekstverwerking en opsplitsing wordt gedaan door een neuraal netwerk dat transformator wordt genoemd.
Aan het einde van de pre-trainingfase begrijpt het model taal in grote lijnen, maar is het niet gespecialiseerd in een bepaald domein.
Fijnafstemming
Als je een onderneming bent met een enorme dataset binnen handbereik, kan fine-tuning op tafel liggen.
Fine-tuning is het trainen van een model op een specifieke dataset, zodat het een specialist wordt in een specifieke functie.
Je zou het kunnen trainen:
- Medische teksten, zodat complexe aandoeningen beter gediagnosticeerd kunnen worden
- Juridische teksten, zodat het juridische briefings van hogere kwaliteit kan schrijven in een bepaald rechtsgebied
- Klantenservice-scripts, zodat het weet wat voor soort problemen je klanten vaak hebben
Na finetuning wordt je GPT chatbot aangedreven door de taalmogelijkheden die hij heeft opgedaan tijdens de pre-training, maar ook gespecialiseerd in je aangepaste use case.
Maar fine-tuning is niet het juiste proces voor veel GPT chatbotprojecten. Je hebt geen fine-tuning nodig als je een chatbot probeert aan te passen.
In feite kun je een GPT chatbot alleen verfijnen als je een zeer grote dataset met relevante informatie hebt (zoals de transcripts van klantenservicegesprekken van een grote onderneming). Als je dataset niet groot genoeg is, is het de tijd of de kosten niet waard om te fine-tunen.
Gelukkig zijn geavanceerde prompting en RAG (retrieval-augmented generation) bijna altijd voldoende voor het aanpassen van een GPT chatbot - zelfs als je deze inzet voor duizenden klanten.
Alternatieven voor het trainen van een GPT chatbot
Als het trainingsproces ontmoedigend lijkt, is er goed nieuws. Het is waarschijnlijk niet nodig.
Het finetunen van een GPT chatbot is nuttig voor specifieke behoeften van grote ondernemingen - en beschikbaar voor onze Enterprise-klanten - maar de meeste bedrijven en chatbotbouwers kunnen hun gewenste resultaten bereiken zonder het dure finetuningproces.
Als je een GPT chatbot wilt trainen om:
- Spreek met je merkstem
- Evenwicht tussen empathisch en behulpzaam zijn
- Een specifiek probleem van uw klanten correct detecteren
- Verspreid specifieke merkinformatie
Dan hoef je geen moeite te doen om je chatbot te verfijnen. Met platforms voor het bouwen van chatbots kun je geavanceerde prompts maken die je bot precies op jouw behoeften afstemmen.
Geavanceerde prompting
De beste chatbotplatforms bieden mogelijkheden voor geavanceerde prompting wanneer je je GPT chatbot aan het bouwen bent.
Met verschillende soorten geavanceerde prompting kunt u uw bot instrueren hoe hij op bepaalde scenario's moet reageren. Als u wilt dat de bot een bepaald product meer promoot dan een ander, of als u wilt dat de bot nauwkeurige informatie over de Romeinse geschiedenis verspreidt, kunt u uw bot in de bouwfase een prompt geven.
RAG
Retrieval-augmented generation (RAG) is een type AI-generatie dat je chatbot instrueert om informatie uit een specifieke bron te halen - meestal je interne tabellen, documenten of websites - en op basis van die informatie een antwoord te genereren.
Als je je zorgen maakt over het bouwen van een GPT chatbot die de concurrent aanbeveelt of valse aanbiedingen doet, dan is RAG een manier om de antwoorden van je chatbot te beperken tot een bepaalde dataset. De meeste bedrijven die een GPT chatbot gebruiken, gebruiken RAG om de output te beschermen.
Dus als je geen tijd of middelen hebt om een chatbot te verfijnen, geen stress. Het is niet nodig om een chatbot te verfijnen om een aangepaste, on-brand GPT chatbot te bouwen.
Op maat getraind vs. Ad hoc getraind
Op maat getraind GPTs
Op maat getrainde GPTs worden gemaakt door ze te trainen op specifieke datasets.
Deze bevatten relevante vragen en antwoorden van klanten met betrekking tot het specifieke bedrijf waarvoor ze worden gebruikt. Met deze aanpak kunnen bedrijven ervoor zorgen dat hun chatbot deskundige oplossingen biedt die specifiek zijn afgestemd op de behoeften van hun organisatie.
Ad hoc opgeleid GPTs
Ad hoc getraind GPTs gebruikt bestaande datasets die ontworpen zijn voor algemeen gebruik. Hoewel ze minder aanpassingen vereisen in vergelijking met op maat getrainde datasets, kan hun nauwkeurigheid iets lager zijn dan die van hun op maat getrainde tegenhangers.
Als ze echter worden uitgerust met de juiste AI-technologie zoals NLP, worden deze bots krachtige hulpmiddelen die zelfs in complexe gesprekken nuttige antwoorden kunnen genereren.
Bouw je eigen aangepaste GPT chatbot
Door de kracht van de GPT engine te combineren met de flexibiliteit van een chatbotplatform kun je de nieuwste AI-technologie gebruiken voor de aangepaste use cases van je organisatie.
Botpress biedt een drag-and-drop studio waarmee je aangepaste GPT chatbots kunt bouwen voor elke use case. We laten je AI voor je werken, hoe je het ook wilt inzetten.
We beschikken over een robuust onderwijsplatform, Botpress Academyevenals een gedetailleerd YouTube-kanaal. Onze Discord host meer dan 20.000 botbouwers, zodat je altijd de ondersteuning kunt krijgen die je nodig hebt.
Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.
Of neem contact op met ons verkoopteam voor meer informatie.
FAQ
Is GPT uniek voor OpenAI?
De naam GPT is uniek voor OpenAI, hoewel hen het auteursrecht erop werd ontzegd. Maar de methode om een GPT te maken kan door iedereen met genoeg middelen worden gedaan.
Moet ik mijn chatbot verfijnen?
Tenzij je een grote onderneming bent, hoef je je chatbot waarschijnlijk niet te verfijnen. Met methoden en functies zoals geavanceerde prompting en RAG kun je een chatbot voldoende personaliseren.
Wat is een GPT chatbot?
Een Generative Pre-trained Transformer (GPT) chatbot is een conversatiesoftware die een GPT model gebruikt om de interacties met gebruikers aan te sturen.
Wat is RAG?
Retrieval-augmented generation (RAG) is een techniek die wordt gebruikt in generatieve AI die retrieval-gebaseerde methoden combineert met AI-generatie.
Inhoudsopgave
Blijf op de hoogte van het laatste nieuws over AI-agenten
Deel dit op:
.svg)
