De Shareflex QMS cockpit geeft toegang tot alle goedgekeurde kwaliteitsdocumenten. De lijstweergave bevat krachtige filters en kolommen om snel te zoeken en documenten te ordenen.

Ervaren IT-gebruikers waarderen deze interface, maar minder technisch onderlegde gebruikers hebben vaak moeite om de juiste documenten te vinden.

In deze post laten we zien hoe je een ChatGPT-achtige interface toevoegt aan je Shareflex QMS, waarmee gebruikers op natuurlijke wijze de meest relevante documenten vinden – dankzij slimme AI-matching in plaats van ouderwetse full-text search. Gebruikers kunnen gewone vragen stellen, zelfs met typefouten, en toch nauwkeurige resultaten krijgen.

Voorbeelden van zoekvragen die gebruikers kunnen stellen:

• Hoe melden we een beveiligingsincident?
• Wat is de procedure om het gebouw af te sluiten?
• Wat moet ik doen bij brand?
• email hack wat te doen?

Zelfs met spelfouten of vage bewoordingen begrijpt het systeem de bedoeling en toont het bijpassende documenten.

Laten we een demo geven van hoe het eruitziet (verderop in deze post leggen we uit hoe dit is gebouwd).

De knop “Open document” opent de procedure in Shareflex QMS.

Nog wat meer vragen:

Zelfs met tikfouten in de invoer krijgen we alsnog de juiste resultaten terug: inappropiate behevior

Hoe is de database opgebouwd?

We gebruikten Make.com-scenario’s en diverse bundels om de dataverwerkingsflow te bouwen.

Met het onderstaande scenario hebben we een speciale Pinecone vector-database aangemaakt waarin alle data is opgeslagen om eindgebruikersvragen over QMS-documenten te kunnen beantwoorden.

Bestanden ophalen uit SharePoint – Haalt alle bestanden op uit de SharePoint-map waarin goedgekeurde QMS-documenten staan. Dit is het startpunt.

Metadata ophalen – Haalt per bestand details op zoals bestandsnaam, pad, SharePoint-ID, listItemId, enz. Wordt later gebruikt voor het linken.

Bestand omzetten naar platte tekst – Gebruikt CloudConvert om PDF/Word-bestanden om te zetten naar platte tekst, nodig voor samenvatting en embedding.

Tekst opschonen (Module 6) – Verwijdert opmaak en lege regels. Optimaliseert de tekst voor OpenAI-input.

Samenvatten met GPT-4o – Maakt een samenvatting via Chat Completion met GPT-4o. Richt zich puur op betekenis, regels en instructies (max. 4 regels).

Embedding genereren – Stuurt de opgeschoonde tekst naar OpenAI’s text-embedding-ada-002 API voor een semantische vector.

Opslaan in Pinecone – Slaat de embedding op in Pinecone, met metadata in de ShareflexQMS namespace:

titel (uit bestand), samenvatting (GPT), URL / listItemId, documenttype, geldig tot, enz.

Hoe is de chatbot UI gebouwd?

We hebben Retool gebruikt om de chatbot te bouwen.

Gebruiker voert een vraag in via een tekstveld in Retool.

Gebruiker klikt op de knop “Ask”.

Retool stuurt een POST-verzoek naar een Make.com-webhook met de vraag en optioneel een limiet op aantal resultaten.

Make.com verwerkt het verzoek (embedding maken, vector search, GPT-filter).

Make stuurt de gevonden documenten als tekst terug.

Retool toont de resultaten in een tekstvenster.

Het Make.com-scenario dat de Retool-vragen beantwoordt staat hieronder.

Laat gebruikers natuurlijke vragen stellen (in Retool) en krijg de best passende QMS-documenten terug uit SharePoint – aangedreven door OpenAI-embeddings en Pinecone vector search.

Onderdelen

Retool Webhook Input – De Retool-app stuurt de gebruikersvraag via webhook naar Make.com. Input: vraag (tekst), limiet (aantal resultaten).

Tekst opschonen – Vervangt regeleinden door spaties voor een schone embedding-input.

Embedding maken – Stuurt de vraag naar OpenAI (text-embedding-ada-002) om een embedding vector te maken.

Pinecone Vector Search – Zoekt in de ShareflexQMS namespace met de embedding. Geeft de top N resultaten terug, incl. metadata en vector-score.

Relevantiecheck via ChatGPT – Per resultaat vraagt GPT-4o: “Beantwoordt dit document de gebruikersvraag?” Prompt bevat vraag + metadata (titel/samenvatting/type). GPT antwoordt: JA, xx% of NEE, xx%.

Tekst samenvoegen – Filtert alle NEE-resultaten eruit. Voor JA-resultaten wordt een lijst opgebouwd, bijv.:
\#3 – Clean Desk Policy – Geldig tot: 31-08-2026 – Laat geen vertrouwelijke info onbeheerd achter.

Terugsturen naar Retool – Stuurt het geaggregeerde resultaat terug als tekstblok dat in de chatbot getoond wordt.