Hoe ik een AI-chatbot bouwde met Mendix en AWS

In een wereld waarin gepersonaliseerde digitale ervaringen essentieel zijn, worden AI-chatbots steeds belangrijker voor klantinteractie en support. In deze blog leg ik uit hoe ik met Mendix en AWS Bedrock een gepersonaliseerde AI-chatbot heb gebouwd die gebruik maakt van context uit een kennisbank. En dat allemaal binnen één uur!

Of je nu de klantenservice wilt automatiseren of een interne kennis assistent wilt ontwikkelen, deze blog laat zien hoe eenvoudig het kan zijn om geavanceerde AI te integreren met het low-code platform Mendix.

Stap 1: Het opzetten van de Mendix app

Met behulp van de AI Bot Starter App template kon ik snel de basisstructuur van mijn chatbot applicatie opzetten. De starter app heeft ingebouwde features, wat de tijd voor de initiële configuratie aanzienlijk verkortte. Hierdoor kon ik me richten op het personaliseren van de bot en de integratie met AI.

‍

Stap 2: Het creëren van een kennisbank

Toen de app structuur eenmaal stond was de volgende stap het opzetten van een kennisbank waaruit de chatbot kan putten. Ik uploadde ons "Squad Apps Coding Conventions" document naar een S3-bucket, die als contextuele data fungeerde voor de kennisbank. Vervolgens koppelde ik het document aan AWS Bedrock met behulp van Titan Text Embeddings v2 om tekst om te zetten in vector representaties. Dit stelde de chatbot in staat om gebruikersvragen op een natuurlijke en intelligente manier te begrijpen.

‍

Voor efficiënte search en retrieve functoinaliteit gebruikte ik OpenSearch Serverless als de vector database. Hierdoor kon de chatbot bij een vraag van de gebruiker de meest relevante stukken informatie uit de kennisbank halen.

‍

‍

Stap 3: De chatbot testen en afronden

Toen alles was opgezet was het tijd om de chatbot binnen de Mendix applicatie te testen. De chatbot reageerde niet alleen nauwkeurig op basis van de context uit de kennisbank, maar liet ook zien welk specifiek informatieblok werd gebruikt om het antwoord te genereren. Deze transparantie stelde me in staat om te verifiëren dat de juiste informatie werd opgehaald.

‍

*Source 'chunk' wordt gebruikt als contextuele data voor het gewenste antwoord*

Conclusie

Binnen slechts één uur heb ik een gepersonaliseerde AI-chatbot weten te bouwen die gebruik maakt van een kennisbank via Mendix en AWS Bedrock. De combinatie van deze platforms maakt het eenvoudig om AI-gestuurde applicaties in te zetten die contextuele, relevante antwoorden geven aan gebruikers, of het nu gaat om klantenservice of interne tools.

‍

Dit project laat zien hoe snel je AI oplossingen tot leven kunt brengen met low-code platforms, zoals Mendix, en cloud gebaseerde AI diensten, zoals AWS Bedrock.

Meer informatie

Ben je geïnteresseerd in het integreren van AI in jouw applicaties om bijv. je klantenservice te verbeteren of om interne processen te automatiseren? Ons team kan je helpen met het implementeren van geavanceerde AI oplossingen op maat. Of je nu vanaf nul begint of bestaande applicaties wilt verbeteren, wij begeleiden je graag gedurende het proces.

‍

Neem vandaag nog contact met ons op om te ontdekken hoe we jouw ideeën tot leven kunnen brengen met Mendix en AWS AI-diensten. Laten we samen bouwen aan de toekomst van intelligente applicaties!

No items found.

Geschreven door

Tim

Verlinde

+31 30 208 9002

Frequently Asked Questions

Je hebt mogelijk vragen over ons en/of onze dienstverlening. Kun je niet vinden waar je naar op zoek bent? Neem dan contact met ons op.

Neem contact op

Over Squad Apps

Kan Squad Apps helpen met het integreren van AI in mijn low-code applicatie?

Ja. Ons team kan helpen met het implementeren van geavanceerde AI oplossingen op maat. Of je nou vanaf nul begint of bestaande applicaties wilt verbeteren, wij begeleiden je graag gedurende het hele proces.

Wat zijn de voordelen van low-code platforms met AI en machine learning integratie?

Het gebruik van low-code platforms met AI en machine learning integratie, zoals Mendix, stelt bedrijven in staat om complexe algoritmen te implementeren zonder dat er diepgaande data-science expertise nodig is. Door de visuele ontwikkelomgeving van Mendix te koppelen aan machine learning modellen, kun je razendsnel intelligente features uitrollen die zelflerend zijn en bedrijfsprocessen continu optimaliseren op basis van nieuwe data.

Hoe snel kunnen we een eerste low-code applicatie opleveren?

Met Mendix kun je binnen enkele dagen tot weken een werkende eerste applicatie opleveren, afhankelijk van de complexiteit. Dankzij herbruikbare componenten, visuele ontwikkeltools en agile delivery versnellen we het ontwikkelproces aanzienlijk. Dit verschilt uiteraard per situatie en de complexiteit van de app. Laat Squad Apps je situatie beoordelen en weet binnen no-time hoe het ontwikkelproces voor jouw specifieke app eruit zal zien.