Wat is een GPT-chatbot en hoe bouw ik er een?

Dankzij OpenAI’s open LLM kun je nu zelf een GPT-chatbot bouwen die draait op de nieuwste AI-technologie.

Grote taalmodellen (LLM’s) zoals GPT ontwikkelen zich razendsnel. Dat betekent niet alleen dat ze krachtiger worden, maar ook dat het steeds makkelijker wordt om je eigen GPT-chatbot te bouwen.

Wij hebben meer dan 750.000 mensen geholpen hun eigen LLM-chatbot te bouwen en te lanceren. We weten dus precies hoe je het GPT-model inzet om je eigen chatbot te personaliseren.

In dit artikel bespreek ik:

• De basis 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 gesprekspartner die een GPT-model gebruikt om met gebruikers te communiceren.

Meestal denken we aan ChatGPT als we het over GPT-chatbots hebben. Maar het GPT-model van OpenAI kan allerlei soorten chatbots aandrijven – sommige direct op OpenAI, andere via chatbotplatforms die het GPT-model gebruiken.

‍

Buiten ChatGPT worden GPT-chatbots aangepast aan jouw specifieke behoeften, of het nu gaat om een AI-studiehulp, een klantenservice-chatbot, een sales-chatbot, een afsprakenbot of zelfs een HR-chatbot.

Dit soort GPT-chatbots kunnen op een webpagina staan – zoals ChatGPT of een klantenservicebot – maar je kunt ze ook inzetten op andere platforms of kanalen (zoals een WhatsApp-chatbot).

Je kunt een aangepaste GPT-bot inzetten op bijvoorbeeld Telegram, of koppelen aan platforms als Zendesk of Salesforce. De bot kan gegevens uit je bedrijf gebruiken om klanten te informeren of medewerkers te ondersteunen.

Waarom zou ik een chatbot bouwen met GPT of een andere LLM?

De meeste chatbots worden tegenwoordig gebouwd met bestaande large language models (LLMs) zoals GPT.

Waarom? Ze zijn krachtig, worden met elke nieuwe versie betaalbaarder, en de technologie is veel te complex voor de meeste bedrijven om zelf te ontwikkelen.

Dus als je een digitale gesprekspartner nodig hebt, kom je waarschijnlijk uit bij een GPT-chatbot.

GPT-bots zijn krachtig

Uit een onderzoek van de City University of Hong Kong blijkt hoe krachtig aangepaste GPT-chatbots zijn. Door "gebruik te maken van aangepaste data kan de chatbot gebruikers gerichtere en persoonlijkere informatie geven, wat de gebruikerservaring verbetert."

Deze mogelijkheid om contextbewuste, gepersonaliseerde antwoorden te geven maakt GPT-chatbots enorm waardevol – wanneer konden we eerder met zulke geavanceerde AI een vlucht boeken of een maaltijd plannen?

GPT-bots worden steeds betaalbaarder

De meeste van onze gebruikers (ongeveer 95%) kiezen voor GPT-modellen boven andere LLM’s. Waarom? Op dit moment is het 4o-model simpelweg de beste prijs-kwaliteitverhouding.

De OpenAI-modellen zijn nu dus het voordeligst voor een betrouwbare AI-ervaring. Maar over zes maanden kan dat zomaar anders zijn.

Waarvoor kan ik een GPT-chatbot gebruiken?

Kortom: je kunt een GPT-chatbot inzetten voor elke taak waarbij conversatie-AI nodig is.

De meest voorkomende toepassingen zijn klantenservice, sales, marketing, reserveringsbots en interne chatbots voor medewerkers (zoals HR- of IT-bots).

Maar als je een flexibel chatbotplatform gebruikt, kun je alles bouwen wat je maar wilt. Een komiek in je broekzak. Een persoonlijke planner. Onderwijs-chatbots of zorgbots. Alles is mogelijk.

We hebben klanten die vastgoed-chatbots, restaurant-chatbots en zelfs hotel-chatbots hebben gebouwd die kamers boeken en personeel aansturen.

Je kunt dagelijkse updates over aandelen krijgen van een crypto-agent. Je kunt een AI-studiehulp bouwen. Je kunt zelfs een GPT-chatbot voor WhatsApp bouwen die met je gebruikers chat via een berichtenkanaal. De mogelijkheden zijn eindeloos.

Hoe werken GPT-chatbots?

Input en voorbewerking

Een gebruiker typt of spreekt een bericht naar de chatbot. De tekst wordt opgeschoond en gestructureerd — soms voorzien van context zoals gespreksgeschiedenis of metadata. Deze voorbewerking helpt het model de vraag goed te begrijpen.

Verwerking door het taalmodel

De chatbot stuurt de input naar het GPT-model (bijvoorbeeld GPT-4o).

GPT voorspelt het meest waarschijnlijke volgende woord, één voor één, tot er een compleet, menselijk klinkend antwoord ontstaat. Het model gebruikt patronen uit enorme trainingsdata, dus je hoeft het niet zelf te trainen. Dankjewel natuurlijke taalverwerking!

Wil je de chatbot toch trainen op eigen informatie (zoals klantgesprekken), dan kun je bij een goed chatbotplatform eigen trainingsmateriaal toevoegen.

Gespreksgeheugen

Om gesprekken te volgen, gebruiken chatbots contextvensters of geheugenfuncties.

Het model onthoudt eerdere gesprekken niet zelf, dus ontwikkelaars geven bij elke beurt de relevante geschiedenis mee. Zo lijkt het alsof de bot “onthoudt” wat eerder is gezegd.

Als dit een belangrijk onderdeel is van de chatbot die je bouwt, vraag dan je aanbieder naar de geheugenmogelijkheden — veel platforms bieden dit niet! Platforms als Botpress of frameworks als LangChain bieden wel geheugenmogelijkheden.

Bedrijfslogica en integraties

De meeste GPT-chatbots zijn niet alleen “pure GPT”. Ze zijn gekoppeld aan tools, databases of API’s.

Vraag je bijvoorbeeld naar je bestelstatus, dan gebruikt de chatbot GPT om je vraag te begrijpen, raadpleegt het bestelsysteem van het bedrijf, en genereert vervolgens een natuurlijk antwoord met de opgehaalde gegevens.

Nabewerking en waarborgen

Voordat het bericht bij de gebruiker komt, kunnen ontwikkelaars regels, filters of opmaak toevoegen. Hier worden zaken als toon, inhoudscontrole of bedrijfsbeleid toegepast. Deze waarborgen zorgen dat de chatbot antwoorden geeft die passen bij het merk en de regelgeving.

Uitvoer naar de gebruiker

Tot slot levert de chatbot het gegenereerde antwoord via het gekozen kanaal — zoals een website-widget, berichtenapp of spraakassistent. Daarna begint de cyclus opnieuw met het volgende gebruikersbericht.

Zo bouw je een GPT-chatbot in 5 stappen

‍

Wil je zelf een GPT-chatbot bouwen? Goed nieuws: het moeilijkste werk is al gedaan door de experts. Nu kan iedereen het GPT-model aanpassen voor eigen gebruik.

Er zijn twee hoofdmanieren om je eigen GPT-chatbot te bouwen: een aangepaste GPT maken op OpenAI, of een aangepaste GPT-chatbot bouwen op een extern platform. Geen zorgen, er zijn genoeg gratis opties.

Stap 1: Bepaal je doel

Bedenk waarvoor je chatbot bedoeld is. Misschien wil je een persoonlijke bot die je boodschappenuitgaven bijhoudt en helpt met maaltijdplanning. Of zoekt je bedrijf een AI-agent voor klantenservice en informatiemanagement.

Je doel moet duidelijk maken voor wie je de chatbot bouwt – jezelf, je klanten, je medewerkers, je gebruikers, of iedereen online – en welke functies de bot nodig heeft om zijn doel te bereiken.

Wil je bijvoorbeeld een chatbot voor vastgoed of een hotel, zoek dan een platform met ingebouwde integratie met Facebook Messenger, Telegram of WhatsApp, zodat je direct met je doelgroep kunt communiceren.

Als je je doelgroep en benodigde functies hebt bepaald, kun je een platform zoeken dat daarbij past.

Stap 2: Kies je platform

Wat voor chatbot je ook wilt bouwen, er is altijd een platform dat alles biedt wat je nodig hebt.

Wil je een bot bouwen zonder te programmeren? Er zijn no-code opties beschikbaar.

Wil je een sterk aangepaste chatbot die aansluit op je eigen systemen en processen? Zoek dan een platform dat eindeloos uitbreidbaar is.

Wil je een WhatsApp GPT-bot bouwen of een Slack-chatbot? Kies dan een platform met een ingebouwde integratie.

Heb je inspiratie nodig? Bekijk dan onze top 9 chatbotplatforms.

Stap 3: Verzamel je data

Wil je geavanceerde prompting of fine-tuning toepassen, dan heb je een dataset nodig die je chatbot informeert.

Wil je bijvoorbeeld je klantenserviceteam ontlasten met een bot die hun aanpak nabootst, verzamel dan transcripties van succesvolle klantgesprekken.

Stap 4: Personaliseer en integreer

Het leukste deel? Je GPT-chatbot daadwerkelijk bouwen.

Je chatbotplatform laat je de acties die je chatbot uitvoert, de toon of persoonlijkheid die hij nabootst, en de gespreksflows aanpassen.

Je kunt je chatbot zelfs een taak laten uitvoeren, waarna hij die zelfstandig afrondt.

Je moet je chatbot ook koppelen aan de benodigde informatiebronnen. Wil je bijvoorbeeld dat hij je producten uitlegt, dan moet je GPT-chatbot verbonden zijn met je website en productcatalogus.

Stap 5: Zet live en test

Waar wil je dat je GPT-chatbot beschikbaar is?

Waarschijnlijk wil je je bot op een website plaatsen, maar het kan ook handig zijn om hem op andere kanalen te zetten. Afhankelijk van het doel kun je hem inzetten op het populairste kanaal van je klanten, of op de platforms die je medewerkers het meest gebruiken.

Als je chatbot klaar is, moet jij of je team verschillende scenario’s testen en de bot verder verbeteren.

Hoe kan ik een GPT-model trainen?

Wil je je eigen GPT-chatbot bouwen, dan is het handig om te weten hoe het GPT-model is ontwikkeld.

Een GPT-model ontstaat door pre-training, en kan verder worden gespecialiseerd met fine-tuning. Maar je kunt ook een aangepaste GPT-chatbot bouwen zonder fine-tuning, want dat is een intensief en vaak duur proces.

Pre-training

Pre-training is een tijdrovend en kostbaar proces dat – voorlopig – alleen mogelijk is voor goed gefinancierde bedrijven. Als je je eigen GPT-chatbot bouwt, doe je geen pre-training.

Pre-training vindt plaats wanneer een ontwikkelteam het model traint om het volgende woord in een menselijk klinkende zin nauwkeurig te voorspellen. Nadat het model op een grote hoeveelheid tekst is getraind, kan het nauwkeuriger voorspellen welke woorden op elkaar volgen in een zin.

Een team begint met het verzamelen van een enorme dataset. Het model wordt vervolgens getraind om de data op te splitsen in woorden of subwoorden, zogenaamde tokens.

Hier komt de ‘T’ in GPT vandaan: deze tekstverwerking en -opdeling gebeurt door een neuraal netwerkarchitectuur genaamd een transformer.

Aan het einde van de pre-training begrijpt het model taal in brede zin, maar is het nog niet gespecialiseerd in een bepaald domein.

Fine-tuning

Als je een bedrijf bent met een enorme dataset tot je beschikking, kan fine-tuning een optie zijn.

Fine-tuning betekent dat je een model traint op een specifieke dataset, zodat het specialist wordt in een bepaalde taak.

Je kunt het bijvoorbeeld trainen op:

• Medische teksten, zodat het beter complexe aandoeningen kan diagnosticeren
• Juridische teksten, zodat het kwalitatief betere juridische stukken kan schrijven voor een bepaald rechtsgebied
• Klantenservice-scripts, zodat het weet welke problemen jouw klanten meestal hebben

Na fine-tuning beschikt je GPT-chatbot over de taalvaardigheden uit de pre-training, maar is het ook gespecialiseerd in jouw specifieke toepassing.

Maar fine-tuning is niet het juiste proces voor veel GPT-chatbotprojecten. Je hebt geen fine-tuning nodig als je een chatbot wilt aanpassen.

Sterker nog, je kunt alleen fine-tunen als je een zeer grote dataset met relevante informatie hebt (zoals transcripties van klantenservicegesprekken van een groot bedrijf). Als je dataset niet groot genoeg is, is fine-tuning de tijd en kosten niet waard.

Gelukkig zijn geavanceerde prompting en RAG (retrieval-augmented generation) bijna altijd voldoende om een GPT-chatbot aan te passen – zelfs als je deze aan duizenden klanten aanbiedt.

Wat zijn de alternatieven voor het trainen van een GPT-chatbot?

Lijkt het trainingsproces ingewikkeld? Goed nieuws: waarschijnlijk is het niet nodig.

Fine-tuning van een GPT-chatbot is vooral nuttig voor specifieke behoeften van grote bedrijven – en beschikbaar voor onze Enterprise-klanten – maar de meeste bedrijven en chatbotbouwers bereiken hun doelen zonder dure fine-tuning.

Wil je je eigen GPT-chatbot trainen om:

• In je merkstem te spreken
• Empathisch en behulpzaam te zijn
• Specifieke problemen van je klanten goed te herkennen
• Specifieke merkinformatie te verspreiden

Dan hoef je je chatbot niet te fine-tunen. Chatbotplatforms bieden geavanceerde prompting waarmee je je bot precies op maat maakt.

Geavanceerde prompting

De beste chatbotplatforms bieden mogelijkheden voor geavanceerde prompting bij het bouwen van je GPT-chatbot.

Met verschillende soorten prompting kun je je bot instructies geven voor bepaalde situaties. Wil je dat hij het ene product vaker promoot dan het andere, of correcte informatie over de Romeinse geschiedenis geeft, dan kun je dat tijdens het bouwen instellen.

Sommige bouwers vinden AI prompt chaining of chain of thought prompting handig, twee strategieën die het redeneren en de uitleg van een model verbeteren.

RAG

Retrieval-augmented generation (RAG) is een vorm van AI-generatie waarbij je chatbot informatie ophaalt uit een specifieke bron – meestal je interne tabellen, documenten of websites – en op basis daarvan een antwoord genereert.

Ben je bang dat je GPT-chatbot de concurrent aanbeveelt of verkeerde deals geeft? Met RAG kun je de antwoorden van je chatbot beperken tot een bepaalde dataset. De meeste bedrijven die een GPT-chatbot gebruiken, zetten RAG in om de output te bewaken.

“AI-hallucinatie is goed oplosbaar,” zei Nvidia-CEO Jensen Huang, die opmerkte dat RAG AI verandert in “een onderzoeksassistent die voor jou samenvat.”

Dus als je geen tijd of middelen hebt om een chatbot te fine-tunen, geen zorgen. Fine-tuning is niet nodig om een aangepaste, merkgebonden GPT-chatbot te bouwen.

Wat is het verschil tussen custom-trained en ad hoc-trained?

Kort samengevat: Op maat getrainde GPT's zijn afgestemd op bedrijfsspecifieke data voor hogere nauwkeurigheid, terwijl ad hoc getrainde GPT's gebruikmaken van algemene datasets voor bredere maar minder gespecialiseerde antwoorden.

Op maat getrainde GPT's

Op maat getrainde GPT's worden gemaakt door ze te trainen op specifieke datasets.

Deze bevatten relevante klantvragen en antwoorden die betrekking hebben op het specifieke bedrijf waarvoor ze worden ingezet. 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 getrainde GPT's

Ad hoc getrainde GPT's gebruiken bestaande datasets die bedoeld zijn voor algemeen gebruik. Ze vereisen minder maatwerk dan op maat getrainde modellen, maar hun nauwkeurigheid kan iets lager liggen dan die van op maat getrainde varianten.

Toch worden deze bots, wanneer ze zijn uitgerust met geavanceerde AI-technologie zoals NLP, krachtige hulpmiddelen die zelfs in complexe gesprekken nuttige antwoorden kunnen genereren.

Bouw een op maat gemaakte GPT-chatbot

Door de kracht van de GPT-engine te combineren met de flexibiliteit van een chatbotplatform, kun je de nieuwste AI-technologie inzetten voor de specifieke toepassingen van jouw organisatie.

Botpress biedt een drag-and-drop studio waarmee je aangepaste GPT-chatbots kunt bouwen voor elk gebruiksscenario. Zo kun je AI laten werken voor jou, ongeacht hoe je deze wilt inzetten.

We hebben een uitgebreid educatieplatform, Botpress Academy, en een gedetailleerd YouTube-kanaal. Op onze Discord vind je meer dan 20.000 botbouwers, zodat je altijd de ondersteuning krijgt die je nodig hebt.

Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.

Of neem contact op met ons salesteam voor meer informatie.

Veelgestelde vragen

Is GPT uniek voor OpenAI?

De naam GPT is uniek voor OpenAI, hoewel zij het auteursrecht erop is geweigerd. Maar de methode om een GPT te maken kan door iedereen met voldoende middelen worden toegepast. Meestal bedoelt men met 'GPT-bot' een chatbot die werkt op basis van een LLM en een GPT-model gebruikt.

Moet ik mijn chatbot fine-tunen?

Tenzij je een groot bedrijf bent, is het waarschijnlijk niet nodig om je chatbot te fine-tunen. Methoden zoals geavanceerde prompting en RAG zijn voor de meeste bedrijven voldoende om een chatbot op maat te bouwen.

Hoe kan ik een GPT-chatbot aanpassen?

De eenvoudigste manieren om een GPT-bot aan te passen zijn geavanceerde prompting of het gebruik van RAG (retrieval-augmented generation). Hiermee kun je bepalen hoe je bot zich gedraagt en waar hij zijn kennis vandaan haalt. Deze vormen van instructie zijn doorgaans voldoende voor bedrijven om een robuuste chatbot op maat te bouwen.

Is het moeilijk om een GPT-chatbot te bouwen?

Het hoeft niet moeilijk te zijn om een chatbot met GPT te bouwen, zeker niet met de opkomst van low-code chatbotplatforms. Je kunt zelfs zonder code een GPT-bot maken met drag-and-drop platforms zoals Botpress.