ChatGPT integreren in maatwerk software

Het implementeren van ChatGPT in maatwerksoftware biedt aanzienlijke voordelen. Een van de meest directe voordelen is het elimineren van het eindeloos kopiëren en plakken tussen verschillende schermen, wat vaak resulteert in allerlei opmaakproblemen. Door ChatGPT direct in de software te integreren, kunnen gebruikers direct vanuit één interface interacteren met het model, wat leidt tot een efficiëntere workflow en minder kans op fouten. Daarnaast kan ChatGPT helpen om routinetaken te automatiseren, waardoor gebruikers zich kunnen concentreren op meer strategische taken.

Om dit te realiseren, is er een frontend component nodig waar gebruikers hun input voor het model kunnen geven. Hierbij moet ook een model gekozen worden, zoals bijvoorbeeld de "o1 mini". Vervolgens moet deze input naar de backend verstuurd worden. Verdere details hierover worden in de specifieke hoofdstukken over het frontend en backend component besproken.

De ChatWrapper vormt het centrale punt van interactie voor gebruikers en is ontworpen om de communicatie met ChatGPT eenvoudig en intuïtief te maken. Het bevat een inputveld waar gebruikers hun prompts invoeren. Deze prompt kan voor ingevuld zijn, bij het schrijven of beoordelen van informatie uit de software, kan de prompt op een plek alvast klaar staan, zodat de reacties consitent zijn. Naast de prompt zijn er opties voor het kiezen van het model en het instellen van de 'temperature'. Temperature is een parameter die bepaalt hoe creatief of behoudend de output van het model zal zijn. Een lagere temperature zorgt voor meer voorspelbare en consistente antwoorden, terwijl een hogere temperature kan leiden tot meer gevarieerde en creatieve resultaten. Deze flexibiliteit stelt gebruikers in staat om de respons van ChatGPT aan te passen aan hun specifieke behoeften, of het nu gaat om het genereren van ideeën of het verkrijgen van specifieke informatie.

De ChatService speelt een cruciale rol in het verwerken van de verzoeken en het beheren van de responses van ChatGPT. Een belangrijk aspect van de ChatService is het response format, dat ervoor zorgt dat de output van de AI gestructureerd is en voldoet aan de verwachte normen. Dit is bijzonder relevant wanneer de inhoud van een pagina in een specifiek JSON-formaat moet worden opgeslagen. Door de API te configureren om responses in een bepaald formaat terug te geven, kunnen ontwikkelaars ervoor zorgen dat de output direct bruikbaar is zonder extra conversies. Zonder deze structuur zou de API reageren met gewone tekst, wat extra verwerking vereist om de data nuttig te maken. Dit gestructureerde formaat maakt het eenvoudiger om de output te integreren in andere systemen en applicaties, waardoor ontwikkelaars tijd en moeite besparen.
 
Een backend service zoals de ChatService is essentieel om verschillende redenen. Ten eerste is er de noodzaak om API-sleutels (`API-keys`) veilig te beheren. Deze sleutels zijn vereist om toegang te krijgen tot de ChatGPT-diensten en moeten op een veilige manier worden behandeld om misbruik te voorkomen. Daarnaast brengt elke API-aanroep kosten met zich mee, waardoor het belangrijk is om het aantal verzoeken efficiënt te beheren en ervoor te zorgen dat alleen de noodzakelijke aanroepen worden gedaan. Dit helpt niet alleen bij het beheersen van de kosten, maar ook bij het optimaliseren van de prestaties van de applicatie.
 

Het integreren van ChatGPT in op maat gemaakte software biedt aanzienlijke productiviteitsvoordelen. Iedereen ziet waarschijnlijk wel de toegevoegde waarde in van een generative AI als hulpmiddel bij het schrijven van content. Maar de toepassing is veelal nog door te copy-pasten uit de chatGPT interface. Door het integreren van een component via een API is het mogelijk om gestructureerde, direct bruikbare output te ontvangen. Dit scheelt niet alleen het strippen van de opmaak van de response, maar ook het omzetten naar de nieuwe opmaak. Bovendien biedt de flexibiliteit van zowel de frontend als de backend componenten mogelijkheden voor aanpassing en personalisatie, waardoor de software beter kan inspelen op de specifieke behoeften van het bedrijf. Er kunnen prompts gemaakt worden, die telkens hergebruikt kunnen worden. Dit zorgt ook voor een hogere consistentie. Het resultaat is niet alleen een besparing in tijd en middelen, maar ook een verbetering van de algehele kwaliteit content die gegenereerd wordt.

Bij Bergfort hebben we inmiddels aardig wat ervaring met het integreren van ChatGPT en LLMs in maatwerk software. Ben je benieuwd naar wat wij kunnen betekenen voor jouw software? Neem dan contact op!