Casestudy
Botler AI-assistent
Ons eigen labproject: de AI-assistent op de Flow State Works-site, waar we prompt-engineering en retrieval-patronen bewijzen voordat ze in klantwerk terechtkomen
Overzicht
Botler is de conversationele AI-assistent op de Flow State Works-site — ons eigen labproject. We gebruiken hem om prompt-engineering, contextbeheer en retrieval-patronen te testen in een omgeving waar weinig op het spel staat. Zo lanceren de assistenten die we voor klanten bouwen op aanpakken die we al in productie hebben bewezen.
De uitdaging
Probleem: Nieuwe technieken voor prompt-engineering, contextbeheer en retrieval direct op klantprojecten uitproberen is riskant — we hadden een productie-achtige omgeving nodig waar weinig op het spel staat, om elke aanpak te bewijzen voordat die in klantwerk terechtkomt.
Technische uitwerking
Prompt-engineering
Zorgvuldig opgebouwde systeemprompts zorgen voor consistente, behulpzame antwoorden, houden de persoonlijkheid van de AI overeind en vermijden bekende valkuilen.
Efficiëntie-optimalisatie
We bouwden tokenbeheer en response-caching in om de API-kosten laag te houden zonder in te leveren op snelheid.
Contextbeheer
Een korte contexthistorie voorkomt tokenlimiet-problemen in langere gesprekken.
Eerlijke arbeidsvoorwaarden
Ook al bestaat Botler uit een paar regels code, hij heeft eerlijke arbeidsvoorwaarden: na 5 antwoorden "gaat Botler slapen".
Belangrijkste functies
- Natuurlijk gespreksverloop met geheugen
- Geoptimaliseerd voor vragen over marketing en analytics
- Realtime streaming-antwoorden
- Chatinterface die ook op mobiel goed werkt
Ook zo'n systeem nodig?
Vertel ons waar het werk vastloopt — in één gesprek hoor je wat er nodig is om dat op te lossen.
Gebruikte technologie
Wat het oplevert
- Assistenten voor klanten lanceren op patronen die al in productie zijn bewezen
- Een lab met lage inzet om prompt-, context- en retrieval-aanpakken te testen
- Tokenbeheer en response-caching houden de API-kosten laag