AI Klantenservice Chatbot

Een AI-aangedreven klantenservice chatbot die gebruikmaakt van uw interne kennisbronnen om directe, nauwkeurige en behulpzame antwoorden te geven op klantvragen. De chatbot benut chathistorie, haalt relevante documenten op en gebruikt AI om antwoorden te genereren, waardoor efficiënte ondersteuning en verbeterde klanttevredenheid worden geleverd.

Flows

Hoe de AI-flow werkt

Welkomstbericht geactiveerd.: Wanneer een chat wordt geopend, begroet de bot de gebruiker met een welkomstbericht.
Gebruikersvraag verzamelen.: De chatbot verzamelt de invoer of vraag van de gebruiker in de chatinterface.
Relevante kennis ophalen.: De bot doorzoekt interne kennisbronnen naar informatie die relevant is voor de vraag van de gebruiker.
AI-antwoorgeneratie.: AI genereert een beknopt en nauwkeurig antwoord met behulp van de gebruikersvraag, opgehaalde kennis en chathistorie.
Antwoord weergeven.: De chatbot toont het door AI gegenereerde antwoord aan de gebruiker in de chat.

Gebruikte prompts in deze flow

Prompt

Maak een prompttemplate met dynamische variabelen ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}).

Je bent een behulpzame AI-klantenservicebot die [bedrijf] vertegenwoordigt. Je naam is [botnaam]. Als klantenservicemedewerker geef je de klant beknopte en relevante antwoorden op basis van kennis. Als je het antwoord niet weet, geef dan een link naar de ondersteuning.

---CHATGESCHIEDENIS---
{chat_history}
---

---KENNIS---
{context}
----


GEBRUIKER: {input}

ANTWOORD:

Gebruikte componenten in deze flow

Hieronder vindt u een complete lijst van alle componenten die in deze flow zijn gebruikt om de functionaliteit te bereiken. Componenten zijn de bouwstenen van elke AI-flow. Ze stellen u in staat om complexe interacties te creëren en taken te automatiseren door verschillende functionaliteiten met elkaar te verbinden. Elke component heeft een specifiek doel, zoals het verwerken van gebruikersinvoer, het verwerken van gegevens of het integreren met externe diensten.

Chat Geopend Trigger

Het Chat Geopend Trigger-component detecteert wanneer een chatsessie start, zodat workflows direct kunnen reageren zodra een gebruiker de chat opent. Het initieert flows met het eerste chatbericht en is daarmee essentieel voor het bouwen van responsieve, interactieve chatbots.

Bekijk Chat Geopend Trigger

Berichtwidget

De Message Widget-component toont aangepaste berichten binnen je workflow. Ideaal om gebruikers te verwelkomen, instructies te geven of belangrijke informatie te tonen. Ondersteunt Markdown-opmaak en kan zo worden ingesteld dat het slechts eenmaal per sessie verschijnt.

Bekijk Berichtwidget

Chatuitvoer

Ontdek het Chat Output-component in FlowHunt—finaliseer chatbot-antwoorden met flexibele, meerledige outputs. Essentieel voor naadloze flow-afronding en het creëren van geavanceerde, interactieve AI-chatbots.

Bekijk Chatuitvoer

Chatgeschiedenis-component

De Chatgeschiedenis-component in FlowHunt stelt chatbots in staat eerdere berichten te onthouden, wat zorgt voor samenhangende gesprekken en een verbeterde klantervaring, terwijl het geheugen- en tokengebruik wordt geoptimaliseerd.

Bekijk Chatgeschiedenis-component

Promptcomponent in FlowHunt

Ontdek hoe de Promptcomponent van FlowHunt je in staat stelt de rol en het gedrag van je AI-bot te definiëren, zodat je relevante, gepersonaliseerde antwoorden krijgt. Pas prompts en sjablonen aan voor effectieve, contextbewuste chatbotflows.

Bekijk Promptcomponent in FlowHunt

Generator

Ontdek het Generator-component in FlowHunt—krachtige AI-gedreven tekstgeneratie met het door jou gekozen LLM-model. Creëer moeiteloos dynamische chatbot-antwoorden door prompts, optionele systeemberichten en zelfs afbeeldingen als input te combineren, waardoor het een essentiële tool is voor het bouwen van intelligente, conversatiestromen.

Bekijk Generator

ChatInput

Het Chat Input-component in FlowHunt start gebruikersinteracties door berichten vanuit de Playground vast te leggen. Het dient als het startpunt voor flows, waardoor de workflow zowel tekst- als bestandsinvoer kan verwerken.

Bekijk ChatInput

Document Retriever

De Document Retriever van FlowHunt verhoogt de nauwkeurigheid van AI door generatieve modellen te koppelen aan je eigen, up-to-date documenten en URL's. Zo krijg je betrouwbare en relevante antwoorden met Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Bekijk Document Retriever

Flowbeschrijving

Doel en voordelen

Overzicht Workflow Klantenservice Chatbot

Deze workflow definieert een Klantenservice Chatbot die interne kennisbronnen benut om gebruikers nauwkeurige, behulpzame en contextbewuste antwoorden te geven. De flow is ontworpen om klantinteracties te automatiseren, ondersteuning te stroomlijnen en ervoor te zorgen dat gebruikers tijdig en relevant antwoord krijgen.

Belangrijkste Flow-stappen

1. Starten chatsessie en welkomstbericht

Chat Opened Trigger: De flow begint met het detecteren wanneer een gebruiker een chatsessie opent.
Welkomstbericht: Een vriendelijk en informatief welkomstbericht wordt aan de gebruiker getoond, waarin hij wordt uitgenodigd om vragen te stellen en het doel van de chatbot wordt uitgelegd.
Output Display: Het welkomstbericht verschijnt in de chatinterface, zodat gebruikers zich vanaf het eerste contact begeleid voelen.

2. Omgaan met gebruikersinvoer

Chat Input: Telkens wanneer een gebruiker een bericht of vraag stuurt, wordt deze vastgelegd voor verwerking.
Chat History: De gesprekshistorie wordt opgehaald en beschikbaar gesteld als context, zodat de bot samenhangende, continue ondersteuning kan bieden.
Document Retriever: De vraag van de gebruiker wordt gebruikt om verbonden kennisbronnen of documentatie te doorzoeken, zodat de meest relevante informatie voor de huidige vraag wordt gevonden.

3. Dynamische promptconstructie

Prompt Template: Een dynamische prompt wordt samengesteld met verschillende variabelen:
- {input}: Het laatste bericht van de gebruiker.
- {chat_history}: Het lopende gesprek met de gebruiker.
- {context}: Opgehaalde kennisfragmenten uit interne bronnen.
- De prompt instrueert de AI om als behulpzame klantenservicebot op te treden, beknopt te antwoorden en een supportlink aan te bieden als het antwoord niet bekend is.

Voorbeeldstructuur van een prompt

Sectie	Inhoud
Systeembericht	“Je bent een behulpzame AI-klantenservicebot…”
Chatgeschiedenis	Recent gesprek met de gebruiker
Kennis	Opgehaalde documenten of kennisfragmenten
Gebruikersinvoer	Huidige vraag van de gebruiker
Antwoord	Door de AI gegenereerd antwoord

4. AI-antwoorgeneratie

Generator Node: De samengestelde prompt wordt naar een AI-model (LLM) gestuurd, dat met de gegeven context en geschiedenis een relevant en accuraat antwoord genereert.

5. Antwoord presenteren

Chat Output: Het gegenereerde antwoord wordt teruggestuurd naar de gebruiker in de chatinterface, waarmee de responsronde wordt afgesloten en eventueel op verdere invoer wordt gewacht.

Workflow Visualisatie

Hieronder een vereenvoudigde volgorde van de hoofdcomponenten en hun rol:

Stap	Node/Component	Doel
1	Chat Opened Trigger	Detecteert nieuwe chatsessies en start workflow
2	Message Widget	Stuurt welkomstbericht
3	Chat Output	Toont berichten aan de gebruiker
4	Chat Input	Ontvangt gebruikersberichten
5	Chat History	Haalt recente gesprekken op
6	Document Retriever	Doorzoekt kennisbronnen
7	Prompt Template	Maakt contextrijke prompts voor de AI
8	Generator	Gebruikt AI om antwoorden te genereren
9	Chat Output	Stuurt gegenereerd antwoord naar de gebruiker

Voordelen en nuttigheid

Schaalbaarheid: De workflow kan veel gelijktijdige klantvragen verwerken zonder menselijke tussenkomst, waardoor bedrijven de klantenservice moeiteloos kunnen opschalen.
Automatisering: Door het automatisch ophalen van informatie en het genereren van antwoorden vermindert de chatbot handmatig werk en zorgt hij voor consistentie in de kwaliteit van de service.
Contextbewustzijn: Door chathistorie en kennisophaling te integreren, biedt de bot relevante, gepersonaliseerde en actuele antwoorden.
Eenvoudige aanpassing: Het systeembericht en de prompttemplate kunnen eenvoudig worden aangepast naar de huisstijl of beleidswijzigingen van het bedrijf.
Fallback-ondersteuning: Als de bot een vraag niet kan beantwoorden, biedt hij proactief een supportlink, wat de klantbeleving positief houdt.

Gebruiksscenario’s

Klantenservice voor e-commerce, SaaS of dienstverlenende bedrijven.
Beantwoorden van veelgestelde vragen en oplossen van standaardproblemen.
Bieden van begeleide onboarding voor nieuwe gebruikers.
Opschalen van support tijdens drukke periodes.

Deze workflow stelt organisaties in staat om snel, accuraat en schaalbaar klantenservice te leveren met minimale handmatige inspanning, waardoor zowel de efficiëntie als de klanttevredenheid wordt verbeterd.

Laat ons uw eigen AI-team bouwen

Wij helpen bedrijven zoals die van u bij het ontwikkelen van slimme chatbots, MCP-servers, AI-tools of andere soorten AI-automatisering om mensen te vervangen bij repetitieve taken in uw organisatie.

Plan een demo Probeer het nu

Meer informatie

AI-chatbot met Tawk-overdracht naar mens

Een AI-aangedreven live chat support chatbot die klantvragen beantwoordt via een interne kennisbank en complexe vragen slim overdraagt aan menselijke medewerker...

Jun 6, 2025 3 min lezen

AI-chatbot met Slack-escalatie naar mens

Implementeer een slimme klantenservice chatbot voor LiveAgent die automatisch bezoekersvragen beantwoordt, kennisbankdocumenten ophaalt en indien nodig escaleer...

Jun 6, 2025 4 min lezen

AI-chatbot met FreshChat & kennisbankondersteuning

Implementeer een slimme AI-chatbot die naadloos integreert met FreshChat. De chatbot beantwoordt gebruikersvragen op basis van je interne kennisbank en stuurt c...