Chatbots worden steeds vaker gebruikt in verschillende branches om ondersteuning te automatiseren, interne teams te helpen en informatie op aanvraag te leveren. Hoewel de taalmodellen achter deze systemen veel aandacht krijgen, is de kwaliteit van de output van een chatbot sterk afhankelijk van de gegevens waarop hij is gebouwd en hoe goed die gegevens zijn voorbereid. Het vermogen van een chatbot om accurate, tijdige en relevante antwoorden te geven is niet alleen afhankelijk van het model, maar ook van de structuur en toegankelijkheid van de onderliggende informatie waaruit hij put.
Gestructureerde gegevens
Gestructureerde gegevens spelen een fundamentele rol in chatbotsystemen. Dit omvat gegevens die zijn opgeslagen in goed gedefinieerde formaten zoals databases, API-uitvoer en spreadsheets. Als een chatbot gestructureerde gegevensbronnen kan bevragen, kan hij vaak nauwkeurige, feitelijke antwoorden geven. Deze datasets zijn meestal gemakkelijker te integreren en de relaties tussen entiteiten zijn expliciet gedefinieerd, wat consistente prestaties ondersteunt. Chatbots die vertrouwen op gestructureerde gegevens profiteren van de duidelijkheid en controle die deze bronnen bieden, waardoor ze zeer geschikt zijn voor use cases zoals product lookups, accountstatus queries, of systeem health checks.
Ongestructureerde gegevens
Ongestructureerde gegevens zorgen voor meer complexiteit. Veel organisaties slaan waardevolle informatie op in de vorm van PDF's, documentatieportals, e-mails of interne wiki's. Retrieval-Augmented Generation (RAG) is een techniek waarmee chatbots dit soort content effectief kunnen gebruiken. In een RAG-pijplijn worden ongestructureerde documenten opgenomen, opgesplitst in kleinere delen, verrijkt met metadata en geïndexeerd om te kunnen worden opgehaald. Wanneer een gebruiker een vraag stelt, zoekt het systeem in deze geïndexeerde inhoud naar relevante informatie, haalt deze op en geeft deze door aan het taalmodel om een antwoord te genereren. Hoewel RAG een bredere dekking van domeinspecifieke kennis mogelijk maakt, vereist het uitgebreide voorbewerking en gegevenstransformatie om goed te functioneren.
Technische vs. gebruikerservaring
Er is een onderscheid tussen een goed ontworpen chatbot en een chatbot die een goede gebruikerservaring biedt. Vanuit technisch oogpunt kan een goed ontworpen chatbot query's efficiënt afhandelen, informatie correct ophalen en gedefinieerde logica volgen. Gebruikers beoordelen een chatbot echter vaak op basis van hoe hij hun bedoelingen begrijpt, hoe natuurlijk hij communiceert en hoe behulpzaam de antwoorden aanvoelen in de context. Om aan beide criteria te voldoen, moet de backend engineering worden afgestemd op de echte gebruikersbehoeften. Dit omvat het evalueren van hoe goed de chatbot technisch werkt en hoe goed het werkt voor de behoeften van de gebruiker.
Samenvattend, een effectieve inzet van een chatbot is geworteld in een solide datafundament, vooral wanneer zowel gestructureerde als ongestructureerde bronnen worden gebruikt. RAG-architecturen breiden de mogelijkheden van een chatbot uit, maar moeten nog steeds het niveau van data-engineering verhogen dat nodig is om consistente, bruikbare output te garanderen. Het succes hangt af van hoe goed de gegevens zijn voorbereid en hoe goed het systeemontwerp de werkelijke gebruikspatronen van de gebruikers weerspiegelt. Bij Nimbus Intelligence werken we samen met teams om de waarde in hun data te ontsluiten. We bouwen systemen zoals datapijplijnen die informatie toegankelijk, doorzoekbaar en bruikbaar maken op de plekken waar dat het belangrijkst is. Als je nieuwsgierig bent naar hoe dit op jouw situatie kan worden toegepast, aarzel dan niet om contact met ons op te nemen. We beantwoorden graag al je vragen.
