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!
.jpg)
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.
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.
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.
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.
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.
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!
