Wat is het verschil tussen een regel-gebaseerde chatbot en een AI chatbot?
Met de snelle ontwikkelingen op het gebied van Artificial Intelligence is er een nieuwe generatie chatbots ontstaan: de ‘AI-chatbots’. In dit blog zullen we verder ingaan op de kenmerken, voordelen en toepassingen van de verschillende soorten chatbots.
Gepubliceerd op 7 augustus 2024 • 4 minuten leestijd
Met de snelle ontwikkelingen op het gebied van Artificial Intelligence is er een nieuwe generatie chatbots ontstaan: de ‘AI-chatbots’. Chatbots en Artificial Intelligence worden regelmatig door elkaar gebruikt, maar een chatbot mét en zonder AI verschillen wel degelijk van elkaar! ‘Maar wat is precies het verschil tussen een regel-gebaseerde chatbot en een AI-chatbot’ vraag je je misschien af? In dit blog zullen we verder ingaan op de kenmerken, voordelen en toepassingen van de verschillende soorten chatbots.
Wat is een regel-gebaseerde chatbot?
Een regel-gebaseerde chatbot is zoals de naam al zegt gebaseerd op regels. De chatbot geeft antwoord op vragen door een vast schema met regels te volgen. Zo kunnen standaardvragen en antwoorden vooraf worden gedefinieerd, waardoor de chatbot antwoord kan geven door het stappenplan te volgen. Dit laat meteen zien waar de beperking van een regel-gebaseerde chatbot ligt, namelijk als er geen regel is voor de vraag die gesteld wordt. Dit type chatbot wordt veel gebruikt om eenvoudige vragen van klanten in een chat te beantwoorden, denk bijvoorbeeld aan vragen in webshops over de levertijd van een product.
De regels volgen het simpele ‘als’-‘dan’ principe. Hieronder in een visual uitgebeeld.
Wat is een AI-chatbot?
Waar een ‘regel-gebaseerde’ chatbot wordt gevoed door de regels die door mensen worden ingegeven, gaat een AI-chatbot een stap verder. Een AI-chatbot, ook wel conversational AI genoemd, werkt op basis van geavanceerde AI-technologieën zoals machine learning en nature language processing (NLP) en is daardoor in staat om op een meer natuurlijke manier gesprekken te voeren en complexere vragen te beantwoorden.
Machine learning is een vorm van AI die ervoor zorgt dat de chatbot kan leren van data. Dit zorgt ervoor dat een AI-chatbot vragen van klanten kan onthouden en kan leren van de eerdere gesprekken, waardoor de chatbot zichzelf steeds verder ontwikkelt. Hoe meer data beschikbaar is en hoe vaker de chatbot wordt gebruikt, hoe beter de chatbot wordt door patronen te herkennen.
Natural language processing (NLP) is ook een vorm van AI die ervoor zorgt dat de AI chatbot menselijke taal kan begrijpen en op een menselijke en relevante manier kan communiceren.
Een AI chatbot werkt altijd met als basis een LLM (Large Language Model). Een LLM is een type AI dat machine learning en natural language processing combineert om tekst te begrijpen en erop te reageren. Een LLM is een zeer groot neuraal netwerk dat is getraind op enorme hoeveelheden tekstdata. Hierdoor kan het complexere taken uitvoeren zoals het vertalen van teksten, het schrijven van verschillende soorten creatieve content en natuurlijk het voeren van gesprekken.
Door het zelflerend vermogen leert de LLM om het volgende woord in een zin te voorspellen op basis van de context. Voorbeelden van LLM’s zijn GPT van OpenAI, Claude van Anthropic of Gemini van Google. De verschillende LLM’s beschikken over een eigen dataset waardoor ze andere voorspellingen kunnen doen en iets andere antwoorden kunnen geven. Bij het bouwen van een AI-chatbot moet dus nagedacht worden welke LLM het meest geschikt is voor het doel van de chatbot.
Overeenkomsten en verschillen: regel-gebaseerde VS AI-chatbot
Om de verschillen en overeenkomsten beter inzichtelijk te maken, hebben we de belangrijkste kenmerken samengevat in een overzicht.
AI-chatbot
Regelgebaseerde chatbot
Werking
Op basis van AI-technologie (NLP & machine learning)
Op basis van vooraf gedefinieerde regels (logica)
Antwoorden
Kan op een meer natuurlijke manier gesprekken voeren en complexere vragen beantwoorden
Geeft antwoorden op basis van een vast schema met standaardvragen en -antwoorden
Leren
Kan tijdens gesprek leren uit de context en daarop volgende antwoorden aanpassen
Kan niet leren of zich aanpassen aan nieuwe situaties
Welke chatbot is geschikt voor mijn bedrijf?
Een regel-gebaseerde chatbot en een AI-chatbot werken niet alleen anders, ze hebben vaak ook een ander doel. Waar regel-gebaseerde chatbots zeer geschikt zijn om eenvoudige vragen te beatwoorden, kan een AI-chatbot getraind worden én door AI steeds beter leren om complexere vragen te beantwoorden. Afhankelijk van het doel wat je met de chatbot voor ogen hebt, kun je een keuze maken voor het type chatbot wat het beste bij jouw bedrijf of instelling past.
Het is goed om je te beseffen dat AI-chatbots niet perfect zijn en dat ze soms onjuiste of irrelevante antwoorden kunnen geven. Het is belangrijk de interacties te monitoren, zodat de chatbot bij onjuiste reacties bijgestuurd en verbeterd kan worden.
Jouw gepersonaliseerde AI-chatbot?
Vesqia.ai bouwt, traint en beheert AI-chatbots voor bedrijven, scholen en instellingen. We voorzien de chatbot van alle informatie die nodig is om de klanten te helpen met hun vragen én ze in de juiste toon te woord te staan. Zo creëren we een chatbot die volledig naar jouw wens service verleent. Door de chatbot te trainen en onderhouden, zorgen we ervoor dat jouw chatbot blijft leren en verbeteren, waardoor jouw klanten altijd kunnen rekenen op een prettige service-ervaring.