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

Dankzij OpenAI's open LLM kun je je eigen GPT chatbot bouwen, aangedreven door 's werelds nieuwste AI-technologie. 

Grote taalmodellen ( LLMs ) leuk vinden GPT worden jaar na jaar snel beter. Dat betekent niet alleen dat ze krachtiger zijn, maar ook dat er toegankelijkere manieren zijn om je eigen aangepaste GPT chatbot .

We hebben meer dan 750.000 mensen geholpen met het bouwen en implementeren van hun eigen LLM chatbots. We weten dus wel het een en ander over het gebruik van de GPT om je eigen chatbot aan te passen.

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 TransformerGPT)-chatbot is een gespreksagent die een GPT gebruikt om de interactie met gebruikers aan te sturen.

Meestal denken we aan ChatGPT als we het hebben over GPT chatbots. Maar OpenAI's GPT kan veel verschillende soorten chatbots aandrijven - sommige rechtstreeks gebouwd op OpenAI, en andere gebouwd op chatbot-platforms die de GPT gebruiken.

‍

Buiten ChatGPT worden GPT aangepast aan je specifieke behoeften, of het nu gaat om een AI-studiebuddy, een chatbot voor de klantenservice, een chatbot voor de verkoop, een planningsbot of zelfs een HR-chatbot.

Dit soort GPT kunnen bestaan op een webpagina - zoals ChatGPT of een bot voor de klantenservice van een bedrijf - of ze kunnen worden ingezet op andere platforms of kanalen (zoals een WhatsApp ). 

Je kunt een aangepast GPT implementeren op een kanaal zoals Telegram, of het zelfs koppelen aan platforms zoals Zendesk of Salesforce. Het kan gegevens van je bedrijf gebruiken om klanten te informeren of medewerkers te helpen beslissingen te nemen.

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

De meeste chatbots worden tegenwoordig gebouwd met bestaande grote taalmodellen (LLMs) zoals GPT.

Waarom? Ze zijn krachtig, ze worden betaalbaarder met elke nieuwe release en ze zijn een veel te complexe technologie voor de meeste bedrijven om te bouwen.

Dus als je een digitale gesprekstaak hebt, zul je waarschijnlijk uiteindelijk een GPT gebruiken. 

GPT zijn krachtig

Een onderzoek van de City University of Hong Kong benadrukt de kracht van op maat gemaakte GPT en legt uit dat door "gebruik te maken van op maat gemaakte gegevens, de chatbot gebruikers meer gerichte en op maat gemaakte informatie kan bieden, waardoor de algehele gebruikerservaring wordt verbeterd."

Dit vermogen om contextbewuste, gepersonaliseerde antwoorden te geven maakt GPT tot een hulpmiddel van onschatbare waarde - wanneer anders in de geschiedenis hebben we geavanceerde AI-technologie kunnen gebruiken om ons te helpen een vlucht te boeken of een maaltijd te plannen?

GPT bots worden met elke release betaalbaarder

De meeste van onze gebruikers (zoals . . . 95% van hen) kiezen voor GPT boven LLMs van andere bedrijven. Waarom? Ten minste op het moment van publicatie is het 4o model het beste waar voor je geld.

Dus de OpenAI zijn op dit moment het meest betaalbaar voor een betrouwbare AI-ervaring. Maar wie kan zeggen welk model over 6 maanden aan de leiding staat?

Waar kan ik een GPT chatbot voor gebruiken?

Kortom, je kunt een GPT chatbot gebruiken voor elke AI-gesprekstaak.

De meest voorkomende use cases zijn klantenservice, verkoop, marketing, boekingsbots en chatbots voor interne medewerkers (zoals HR- of IT-bots).

Maar als je een flexibel chatbotplatform gebruikt, kun je alles bouwen wat je maar kunt bedenken. Een komiek op zakformaat. Een persoonlijke planner. Chatbots voor het onderwijs of de gezondheidszorg. Alles.

We hebben klanten die chatbots voor onroerend goed, chatbots voor restaurants en zelfs chatbots voor hotels hebben gebouwd die kamers boeken en personeel coördineren.

Je kunt dagelijkse updates over aandelen krijgen van een crypto-agent. Je kunt een AI-studiebuddy bouwen. Je kunt zelfs een GPT voor WhatsApp bouwen die interactie heeft met je gebruikers via een berichtkanaal. Echt, de sky is de limit.

Hoe werken GPT chatbots?

Invoer en voorbewerking

Een gebruiker typt of spreekt een bericht in voor de chatbot. De tekst wordt opgeschoond en gestructureerd - soms voorzien van context zoals de conversatiegeschiedenis of metadata. Deze voorbewerking helpt het model om het verzoek in het juiste kader te begrijpen.

Verwerking van taalmodellen

De chatbot stuurt de invoer naar de GPT (bijvoorbeeld GPT).

GPT voorspelt het meest waarschijnlijke volgende woord, het ene na het andere, totdat het een compleet, menselijk klinkend antwoord vormt. Het vertrouwt op de patronen die het heeft geleerd van uitgebreide trainingsgegevens, dus je hoeft het niet te trainen. Bedankt natuurlijke taalverwerking!

Als je echter een chatbot wilt trainen op aangepaste informatie (zoals klantlogboeken), dan zal een sterk chatbot bouwplatform je toelaten om zelf trainingsmateriaal toe te voegen.

Gespreksherinnering

Om lopende gesprekken bij te houden, gebruiken chatbots contextvensters of geheugenfuncties.

Het model herinnert zich eerdere chats niet uit zichzelf, dus voeden ontwikkelaars het elke keer met de relevante geschiedenis. Hierdoor kan het model reageren alsof het zich "herinnert" wat er eerder is gezegd.

Als dit een belangrijk onderdeel is van de chatbot die je aan het bouwen bent, vraag je leverancier dan naar de geheugenmogelijkheden - veel platforms bieden dit niet! Platforms zoals Botpress of frameworks zoals LangChain bieden echter wel geheugenmogelijkheden.

Bedrijfslogica en integraties

De meeste GPT zijn niet gewoon "ruwe GPT". Ze zijn verbonden met tools, databases of API's.

Dit betekent dat als je vraagt naar de status van je bestelling, de chatbot GPT gebruikt om je verzoek te begrijpen, vervolgens het bestelsysteem van het bedrijf oproept en uiteindelijk een natuurlijk antwoord genereert met de opgehaalde gegevens.

Post-processing en vangrails

Voordat het bericht de gebruiker bereikt, kunnen ontwikkelaars regels, filters of opmaak toevoegen. Dit is waar zaken als toonaanpassingen, veiligheidscontroles op inhoud of bedrijfsspecifieke beleidsregels om de hoek komen kijken. Deze vangrails zorgen ervoor dat de chatbot antwoordt in lijn met merk- en compliance-eisen.

Uitvoer naar de gebruiker

Tot slot levert de chatbot het gegenereerde antwoord af via het gekozen kanaal, zoals een website-widget, berichten-app of spraakassistent. De cyclus wordt dan herhaald met het volgende bericht van de gebruiker.

Een GPT Chatbot bouwen in 5 stappen

‍

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 wilt voor vastgoed of een hotel, 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 GPT 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 5: 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.

Hoe kan ik een GPT 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 ontstaat 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.

Wat zijn de alternatieven voor het trainen van een GPT ? 

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 je eigen GPT 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. 

Sommige bouwers vinden het nuttig om AI prompt chaining of chain of thought prompting toe te passen, twee strategieën die het redeneren en de uitlegbaarheid van een model verbeteren.

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 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 gebruiken, gebruiken RAG om de uitvoer ervan te beveiligen.

"AI-hallucinatie is heel goed op te lossen," zei Nvidia CEO Jensen Huang, waarbij hij opmerkte dat RAG AI verandert in "een onderzoeksassistent die voor je samenvat."

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.

Wat is het verschil tussen op maat getraind en ad hoc getraind?

Kortom: op maat getrainde GPTs worden aangepast met bedrijfsspecifieke gegevens voor een hogere nauwkeurigheid, terwijl ad hoc getrainde GPTs vertrouwen op algemene datasets voor bredere maar minder gespecialiseerde reacties.

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 een 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 het auteursrecht erop aan hen is ontzegd. Maar de methode om een GPT te maken kan door iedereen met genoeg middelen worden gedaan. Als mensenGPT bot' zeggen, bedoelen ze meestal een LLM chatbot die een GPT gebruikt.

Moet ik mijn chatbot verfijnen?

Tenzij je een grote onderneming bent, hoef je je chatbot waarschijnlijk niet te verfijnen. Methoden zoals geavanceerde prompting en RAG zijn voldoende voor de meeste bedrijven die een chatbot op maat willen bouwen.

Hoe kan ik een GPT 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 dicteren hoe je bot zich gedraagt en waar hij zijn kennis vandaan haalt. Deze vormen van instructie zijn meestal voldoende voor bedrijven om een robuuste chatbot op maat te bouwen.

Is het bouwen van een GPT moeilijk?

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